2010年IJCV广义薄板样条变形算法代码

使用薄板样条执行界标翘曲。 特性：- 支持任意控制点- 允许正则化- 从对应的pair中估计warp参数

这是一个在Matlab上编写的广义回归网络算法，可以直接运行。附带数据集，如有疑问请留言交流。

视频监控里头，背景建模一直挺关键的。CVPR2010 年那会儿，出来个叫SILTP的算法，算是老前辈 LBP 的升级版。专门光照变化大、背景动态多的情况，挺适合实际监控场景用。 SILTP 的空间增强挺有意思，它不光看一个点的像素值，而是顺带把周围一圈也考虑上。这样一来，哪怕光线变了，算法也不容易被干扰，误检少了不少。 局部三元模式也是个亮点。LBP 是 0 和 1 的死板操作，SILTP 中间还多了个“不确定”状态，等于多给图像纹理留了点弹性，能力强多了，效果看得见。 还有自适应阈值，根据邻域自己调，这就让它在复杂场景下也能稳定运行，不像老算法容易崩。再加上背景更新策略，新来的静态物体也能慢

包含全国各地邮政编码及对应地址信息，详细数据库查询操作。

基于网格的图像变形的算法，还挺有意思的。用的是点对点的方式，你在源图像上点几个特征点，在目标图像上对应位置点几个，算法就会帮你把图像变形贴合。背后其实是参考了 Beier 和 Neely 那篇经典论文，靠谱。 网格变形的好处就是直观，尤其在图像配准、表情变化这种需求上，效果蛮自然的。你只要动动鼠标选点，剩下的事情交给算法搞定，MATLAB里跑起来也挺快的。 比较适合用来做图像配准、动态 GIF 变形、还有人脸动画那类项目。新手也能上手，代码结构清晰，用的逻辑也不绕。用的时候注意下点的特征点别太随便，越精准效果越好。 哦对了，配套的资源我也找了一堆，像是特征点匹配算法、SIFT配准、还有LBP特

可创建非矩形窗口的代码。

Matlab 扭曲矫正代码，挺实用的，专门因镜头变形带来的失真问题。这个代码配合 MatLab 的 Calib_Results 工具使用，可以轻松进行图像的失真校正。比如，perspective_correction Python 代码，主要用来调整图像的切向透视变形，操作起来也比较简单。只要编辑一下当前和目标图像的位置，调整一下输出图像的尺寸，运行脚本就行了。另外，Chessboard_coefficients.py脚本也蛮好用的，它能根据棋盘图像来计算相机矩阵、校正系数、旋转矢量等，你更准确地修正畸变。要记得根据你的棋盘图像调整脚本的参数哦！不过，有时候输出是“False”，这是因为 cv

研究了城市隧道深基坑开挖过程中地下连续墙的变形特性，特别关注墙体侧移的变化规律及其影响因素。研究基于南京纬三路过江隧道项目的实际监测数据展开，并通过分析得出了一系列重要结论：随着基坑开挖深度增加，墙体变形逐渐呈现“胀肚型”，最大侧移量与开挖深度成正比，最大侧移位置通常位于开挖面稍下方。此外，验证了KJHH简易模型在预测地下连续墙侧移中的实用性。

三次样条插值的 Matlab 代码加上去雾算法，组合得还挺巧。用的是比较经典的暗通道先验，理论扎实，实测效果也不错。适合想自己优化图像清晰度的朋友，尤其是在低对比、雾天场景下。代码是用 OpenCV 2.89 和 3.10 测的，稳定性还挺让人放心。整体结构不复杂，t(x)的透射率图逻辑比较清晰，适合上手改改做二次开发。你要是之前没接触过大气散射模型，这段代码也是个入门好素材。