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圖像匹配，sketchup圖片匹配

來源：整理 時間：2025-02-07 07:04:51 編輯：智能門戶 手機版

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1，sketchup圖片匹配

使用照片匹配后 又切換到未使用照片匹配時的角度 修改模型后 你又想切會照片匹配的角度是這個意思不？？使用照片匹配后會生成一個一你選取的照片命名的場景 你點一下這個場景就行了

sketchup圖片匹配

2，PS中圖像調(diào)整匹配顏色到底是什么匹配

用 源 來匹配 目標可以用某一圖層匹配也可以自己匹配自己一般匹配的是整體的顏色效果
是對該圖中的顏色進行中和運算，可實驗，分別純色色塊，如r255（圖層），運用中和。出來是中灰，3通道基本等量數(shù)值。。無源匹配，基本上無意義，因是對一個圖里多種顏色中和，出來效果，無法人為控制。。

PS中圖像調(diào)整匹配顏色到底是什么匹配

3，圖像配準的研究工作

圖像配準的方法迄今為止，在國內(nèi)外的圖像處理研究領(lǐng)域，已經(jīng)報道了相當多的圖像配準研究工作，產(chǎn)生了不少圖像配準方法?？偟膩碚f，各種方法都是面向一定范圍的應(yīng)用領(lǐng)域，也具有各自的特點。比如計算機視覺中的景物匹配和飛行器定位系統(tǒng)中的地圖匹配，依據(jù)其完成的主要功能而被稱為目標檢測與定位，根據(jù)其所采用的算法稱之為圖像相關(guān)等等。
因為是帶參主函數(shù)，可以通過cmd調(diào)試該exe，把輸入圖像、輸出圖像參數(shù)一起作為命令輸進去就行了

圖像配準的研究工作

4，ps匹配顏色怎么用ps匹配顏色在哪里

ps中拖進多張照片 至少是兩張哦，選中想改變顏色的那張圖片，然后在菜單中找，圖像--調(diào)整--匹配顏色。打開的窗口中 有個源，選擇比較喜歡的顏色那張圖，上面有參數(shù)自己動一下看看圖片效果就好...
兩張圖片 之間使用。比如一張照片是品質(zhì)比較好的，色階色相飽和度都很好。而另一張 則相對很暗，這時就可以用【匹配顏色】匹配那個相對亮的圖片，可以直接把暗片子調(diào)亮。但這個命令要慎用，避免出現(xiàn)錯誤。
點擊工具欄的拾色器，里面就有顏色匹配了，有 rgb 和 cmyk模式的顏色

5，ps色彩怎么樣匹配

在ps里面打開兩張圖——選擇要匹配的圖片——圖像——調(diào)整——匹配顏色——選擇與之匹配的圖片
彈出的窗口是不是有三個選項。1、試用嵌入配置文件 2、將文檔的顏色轉(zhuǎn)換到工作空間 3、扔掉嵌入的配置文件？是不是這三個選項。處理方法。。按照我下面給你說的步驟來設(shè)置，下次就不會彈出來了。在photoshop中執(zhí)行：編輯＞顏色設(shè)置，也可以直接按ctrl+shift+k，打開“色彩管理方案”，找到“配置文件不匹配：”，把“打開時提問”前的“√”去掉，以后你再打開配置文件與你當前的工作空間不匹配的圖片時就不會有提示了。
對你的問題表示不知所問想要得到幫助需要你遇到的問題說詳細點

6，怎么樣實現(xiàn)坐標變換下的圖像配準

基于灰度信息的圖像配準方法基于灰度信息的圖像配準方法一般不需要對圖像進行復(fù)雜的預(yù)先處理，而是利用圖像本身具有灰度的一些統(tǒng)計信息來度量圖像的相似程度。主要特點是實現(xiàn)簡單，但應(yīng)用范圍較窄，不能直接用于校正圖像的非線性形變，在最優(yōu)變換的搜索過程中往往需要巨大的運算量。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人們提出了許多基于灰度信息的圖像配準方法，大致可以分為三類：互相關(guān)法（也稱模板匹配法）、序貫相似度檢測匹配法、交互信息法。（1） 互相關(guān)法互相關(guān)法是最基本的基于灰度統(tǒng)計的圖像配準的方法，通常被用于進行模板匹配和模式識別。它是一種匹配度量，通過計算模板圖像和搜索窗口之間的互相關(guān)值，來確定匹配的程度，互相關(guān)值最大時的搜索窗口位置決定了模板圖像在待配準圖像中的位置。設(shè)A圖像為參考圖像或基準圖像，表示為 ，B為要進行校正后與A配準的圖像，表示為 ，在A圖像中選擇幾塊包含特征信息豐富的小區(qū)域 作模板 ，在 圖像重疊部分選擇一個 重疊區(qū)域作為模板的搜索區(qū)域 ，并使得 ，即 ，如圖14－3所示。然后把每一個模板 放在與其對應(yīng)的搜索區(qū) 中，通過兩者的相對移動，在逐行逐列的每個位置上，計算 與其覆蓋的搜索區(qū) 中那部分之間的相似性，產(chǎn)生出表明兩者相似程度最大的函數(shù)值的位置 。設(shè)在待配準圖像B搜索到的相似區(qū)域為 ，再以 為模板，再用同樣的方法在參考圖像中去搜索相似程度最大的函數(shù)值的區(qū)域 ，設(shè)定一個閾值Z，如果 ，則認為 和 重合，B圖像中的位置 就是B圖像與A圖像 相匹配的位置；反之，則認為特征區(qū)域匹配不正確，即偽匹配。兩幅圖像之間的相似度評測標準，可以采用不同的方法，主要有下面三種：圖14－3 模板匹配示意圖Fig.14－3 Sample image of template matchingA. 均方和 （14－7）B. 蘭氏距離 （14－8）C. 歸一化標準相關(guān)系數(shù) （14－9）其中，在定義式中，表示的是模板子圖像中第 行和第 列的像素的灰度值；是匹配圖像中參考點 處的參考子圖像上的第 行和第 列的像素的灰度值；和 分別代表兩個子圖像內(nèi)像素灰度的均值；而定義式的左邊各自代表模板子圖像 和另一個圖像中的參考點 處的子圖像 的相似性測度。這三個公式中，前兩個的極小值代表了可能的匹配位置，后一個公式的極大值代表了可能的匹配位置。其它的一些評測標準都是由這些基本的評測標準引申出來的。如相關(guān)系數(shù)和標準相關(guān)系數(shù)都是歸一化標準相關(guān)系數(shù)的簡化形式，從本質(zhì)上都是相同的。（2） 序貫相似度檢測匹配法序貫相似度檢測匹配法[4]（Sequential Similarity Detection Algorithms，SSDA）是由Barnea等人提出來的。SSDA方法的最主要的特點是處理速度快。該方法先選擇一個簡單的固定門限T，若在某點上計算兩幅圖像殘差和的過程中，殘差和大于該固定門限T，就認為當前點不是匹配點，從而終止當前的殘差和的計算，轉(zhuǎn)向別的點去計算殘差和，最后認為殘差和增長最慢的點就是匹配點。這種方法的基本思想是基于對誤差的積累進行分析。所以對于大部分非匹配點來說，只需計算模板中的前幾個像素點，而只有匹配點附近的點才需要計算整個模板。這樣平均起來每一點的運算次數(shù)將遠遠小于實測圖像的點數(shù)，從而達到減少整個匹配過程計算量的目的。在SSDA算法中，參考圖像與待配準圖像之間的相似度評測標準是通過函數(shù) 來度量的，公式如下： （14－10）其中殘差和 ，坐標 是從待配準圖像中，隨機抽取得到的非重復(fù)的點坐標序列。 越大，表示誤差增長越慢，即兩幅圖像越相似。這種方法的關(guān)鍵是閾值T的選擇，它不僅影響到算法的運算速度，同時還影響到算法的匹配精度。（3） 交互信息法交互信息法[19]最初是Viola等人于1995年把交互信息引入到圖像配準的領(lǐng)域的，它是基于信息理論的交互信息相似性準則。初衷是為了解決多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準問題。交互信息用來比較兩幅圖像的統(tǒng)計依賴性。首先將圖像的灰度視作具有獨立樣本的空間均勻隨機過程，相關(guān)的隨機場可以采用高斯—馬爾科夫隨機場模型建立，用統(tǒng)計特征及概率密度函數(shù)來描述圖像的統(tǒng)計性質(zhì)。交互信息是兩個隨機變量A和B之間統(tǒng)計相關(guān)性的量度，或是一個變量包含另一個變量的信息量的量度。
文章TAG：圖像圖像匹配匹配sketchup圖像匹配

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