[s, RT, error] = absoluteOrientationQuaternion(A, B, doScale) 计算两个相应 3D点集 Ai 和 Bi 之间的转换的方向和位置(以及可选的统一比例因子),例如,它们之间的关系如下: Bi = sR * Ai + T。实现基于 Berthold KP Horn 的论文:“使用单元四元数的绝对方向的封闭解”。论文可以在这里下载: http://people.csail.mit.edu/bkph/papers/Absolute_Orientation.pdf。作者:Christian Wengert 博士、Gerald Bianchi 博士。版权:苏黎世联邦理工学院,计算机视觉实验室,瑞士。参数:表示 N 个 3D点 的 3xN 矩阵 A,代表 N 个 3D点 的 3xN 矩阵 B,doScale Flag 指示是否也估计统一比例因子 [default=0]。
AbsoluteOrientationQuaternion计算3D点集注册的方向和位置
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3D图像重新定向和去旋转:辅助或自动重新定向3D图像堆栈
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2024-05-30
3D Voxel HOG Matlab实现体素体积的3D HOG特征提取
体素体积的三维特征提取,用3D Voxel HOG搞定挺方便的。它是从 Dalal 和 Triggs 那个经典的 HOG 算法演变来的,不过用的是体素,不是像素。换句话说,二维 HOG 进化到三维了,适合体数据,比如医学影像或者 3D 建模。
3D VHOG的亮点是对局部结构的能力比较强,检测人脸、边缘、尖点这些特征还挺准。你可以拿它做风险,比如检测那些看起来伤人的部位,也可以用在立体图像的人脸识别上,灵活得。
实现方式比较纯粹,Matlab写的,结构清晰,适合拿来做二次开发或者改造。你要是搞过HOG,上手也不难,基本套路都差不多。
顺手推荐几个相关的资源,比如3D 体素邻域索引、体素光传播模
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cooc3d 3D纹理特征提取算法
3D 图像的 Haralick 特征提取,cooc3d 这个 MATLAB 小工具还挺方便的。它能把传统的 2D 纹理算法扩展到三维,直接帮你搞定共生矩阵那一套。你只要给它一份 3D 图像的灰度矩阵,它就能输出一堆纹理特征,像什么对比度、同质性这些,做分类、识别都挺好用。
cooc3d.m是主力函数,逻辑清晰,注释也不少。读取 3D 图像、计算共生矩阵、提取 Haralick 特征,全流程一条龙。你可以直接扔进自己的图像流程里,比如医疗 CT、地质勘探建模这些都挺适配。
用法也不复杂,cooc3d 了一些demo 数据和测试脚本,基本上照着跑一遍就能懂。如果你熟 MATLAB,应该几分钟就能上
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