如何捕获之间的横向和角位置参考图像和一个移位(和/或)将复制相同的图像使用图像的相关使用matlab ?这个程序应该用于什么?

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毗瑟挐Satheedevi 2021年5月30日

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这个问题直接联系

https://es.mathworks.com/matlabcentral/answers/843790-how-to-capture-the-lateral-and-angular-position-between-a-reference-image-and-a-shifted-and-or-tur

评论道: 乔纳斯 2021年5月31日

如何捕获之间的横向和角位置参考图像和一个移位(和/或)将复制相同的图像使用图像的相关使用matlab ?这个程序应该用于什么?如何处理它?

答案(2)

乔纳斯 2021年5月30日

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直接链接到这个答案

https://es.mathworks.com/matlabcentral/answers/843790-how-to-capture-the-lateral-and-angular-position-between-a-reference-image-and-a-shifted-and-or-tur answer_712985

使用xcorr2寻找两个图像之间的变化

https://de.mathworks.com/help/signal/ref/xcorr2.html buwe7f3

如果你必须使用相关的旋转图像我会多次旋转图像,计算每个的xcorr2旋转。

如果你不需要使用相关,看看 https://de.mathworks.com/help/vision/ug/find-image-rotation-and-scale-using-automated-feature-matching.html

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图像分析 2021年5月30日

毗瑟奴,你接受这个答案所以你必须得到幸运和尝试同一角度旋转,因为这不会工作。显然你不知道什么是氡转移,因为你没有试试我的建议,甚至是第一个建议。即使你试着我的第一个建议,这将是比随机尝试做一些旋转和交叉相关性。至少你应该使用归一化歌珥相关性,使用normxcorr2()(如附加在我演示)而不是xcorr2。

我知道说:“使用互相关的帮助找到一个适合在整个部分的图像。互相关使您能够找到两个信号的地区最相似。“但这是不是真的一般来说。相关的马克斯不显示模板位于原始(尽管帮助所说),除非模板是在原始的和你得到幸运。例如如果你有一个255块的大形象,试图找到一个小模板在大图像,会发现它在255年代的所有块而不是你复制的模板。即使模板位于图像,马克斯的相关性并不一定模板在哪里。不相信我吗?大多数人并不因为他们宁愿相信比我的文档(有超过40年的图像处理经验)。所以我要证明这一点:

                                   clc;%清除命令窗口。
                                  
                                   关闭所有;%关闭所有数据(除了imtool。)
                                  
                                   清晰;%擦掉所有现有的变量。或者clearvars如果你想要的。
                                  
                                   工作空间;%确定工作区面板显示。
                                  
                                   格式长g;
                                  
                                   格式紧凑的;
                                  
                                   字形大小= 20;
                                  
                                   % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                  
                                   %读入图像
                                  
                                   文件夹= pwd;
                                  
                                   baseFileName =“coins.png”;
                                  
                                   grayImage = imread (baseFileName);
                                  
                                   %得到图像的尺寸。
                                  
                                   % numberOfColorChannels应该为灰度图像,= 1和3的RGB彩色图像。
                                  
                                   (行、列,numberOfColorChannels) =大小(grayImage)
                                  
                                   如果numberOfColorChannels > 1
                                  
                                   %这不是灰度像我们预期的颜色。
                                  
                                   %使用加权和的渠道来创建一个灰度图像。
                                  
                                   grayImage = min (grayImage [], 3);
                                  
                                   结束
                                  
                                   % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                  
                                   %显示图像。
                                  
                                   次要情节(2 2 1);
                                  
                                   imshow (grayImage []);
                                  
                                   轴(“上”,“图像”);
                                  
                                   标题(的二进制图像,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                  
                                   impixelinfo;
                                  
                                   hFig = gcf;
                                  
                                   hFig。WindowState =“最大化”;%可能不会在MATLAB的早期版本中工作。
                                  
                                   drawnow;
                                  
                                   我们想寻找%定义模板
                                  
                                   模板= grayImage (59:111 83:137);
                                  
                                   % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                  
                                   %显示图像。
                                  
                                   次要情节(2,2,2);
                                  
                                   imshow(模板,[]);
                                  
                                   [rows2,罗马柱的]=大小(模板)
                                  
                                   轴(“上”,“图像”);
                                  
                                   标题(“模板映像”,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                  
                                   impixelinfo;
                                  
                                   drawnow;
                                  
                                   %的相关性
                                  
                                   corrImage = xcorr2 (grayImage、模板);%是错误的
                                  
                                   % corrImage = normxcorr2(模板,grayImage);%对吧
                                  
                                   [rows3, columns3] =大小(corrImage)
                                  
                                   %作物图像
                                  
                                   corrImage = imcrop (corrImage [(columns3-columns) / 2, (rows3-rows) / 2列,行]);
                                  
                                   %显示图像。
                                  
                                   次要情节(2、2、3);
                                  
                                   imshow (corrImage []);
                                  
                                   轴(“上”,“图像”);
                                  
                                   标题(的相关图片。马克斯在红色十字光标的,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                  
                                   impixelinfo;
                                  
                                   drawnow;
                                  
                                   %的马克斯
                                  
                                   maxValue = max (corrImage (:))
                                  
                                   (y、x) =找到(corrImage = = maxValue)
                                  
                                   %绘制马克斯在图像的相关性
                                  
                                   持有在;
                                  
                                   情节(x, y,' r + ',“线宽”2,“MarkerSize”,50);
                                  
                                   %在原始图像的阴谋
                                  
                                   次要情节(2、2、4);
                                  
                                   imshow (grayImage []);
                                  
                                   轴(“上”,“图像”);
                                  
                                   标题(的二进制图像,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                  
                                   impixelinfo;
                                  
                                   %的阴谋相关性最大的位置。
                                  
                                   持有在;
                                  
                                   情节(x, y,' r + ',“线宽”4“MarkerSize”,50);
                                  
                                   %的阴谋模板实际上是从哪里来的。
                                  
                                   情节(平均([83137]),意味着([59111]),g +的,“线宽”4“MarkerSize”,50);
                                  
                                   标题(“绿色=模板位置,红色=相关性最大的,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);