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1，sketchup图片匹配

使用照片匹配后 又切换到未使用照片匹配时的角度 修改模型后 你又想切会照片匹配的角度是这个意思不？？使用照片匹配后会生成一个一你选取的照片命名的场景 你点一下这个场景就行了

sketchup图片匹配

2，PS中图像调整匹配颜色到底是什么匹配

用 源 来匹配 目标可以用某一图层匹配也可以自己匹配自己一般匹配的是整体的颜色效果
是对该图中的颜色进行中和运算，可实验，分别纯色色块，如r255（图层），运用中和。出来是中灰，3通道基本等量数值。。无源匹配，基本上无意义，因是对一个图里多种颜色中和，出来效果，无法人为控制。。

PS中图像调整匹配颜色到底是什么匹配

3，图像配准的研究工作

图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。
因为是带参主函数，可以通过cmd调试该exe，把输入图像、输出图像参数一起作为命令输进去就行了

图像配准的研究工作

4，ps匹配颜色怎么用ps匹配颜色在哪里

ps中拖进多张照片 至少是两张哦，选中想改变颜色的那张图片，然后在菜单中找，图像--调整--匹配颜色。打开的窗口中 有个源，选择比较喜欢的颜色那张图，上面有参数自己动一下看看图片效果就好...
两张图片 之间使用。比如一张照片是品质比较好的，色阶色相饱和度都很好。而另一张 则相对很暗，这时就可以用【匹配颜色】匹配那个相对亮的图片，可以直接把暗片子调亮。但这个命令要慎用，避免出现错误。
点击工具栏的拾色器，里面就有颜色匹配了，有 rgb 和 cmyk模式的颜色

5，ps色彩怎么样匹配

在ps里面打开两张图——选择要匹配的图片——图像——调整——匹配颜色——选择与之匹配的图片
弹出的窗口是不是有三个选项。1、试用嵌入配置文件 2、将文档的颜色转换到工作空间 3、扔掉嵌入的配置文件？是不是这三个选项。处理方法。。按照我下面给你说的步骤来设置，下次就不会弹出来了。在photoshop中执行：编辑＞颜色设置，也可以直接按ctrl+shift+k，打开“色彩管理方案”，找到“配置文件不匹配：”，把“打开时提问”前的“√”去掉，以后你再打开配置文件与你当前的工作空间不匹配的图片时就不会有提示了。
对你的问题表示不知所问想要得到帮助需要你遇到的问题说详细点

6，怎么样实现坐标变换下的图像配准

基于灰度信息的图像配准方法基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。（1） 互相关法互相关法是最基本的基于灰度统计的图像配准的方法，通常被用于进行模板匹配和模式识别。它是一种匹配度量，通过计算模板图像和搜索窗口之间的互相关值，来确定匹配的程度，互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待配准图像中的位置。设A图像为参考图像或基准图像，表示为 ，B为要进行校正后与A配准的图像，表示为 ，在A图像中选择几块包含特征信息丰富的小区域 作模板 ，在 图像重叠部分选择一个 重叠区域作为模板的搜索区域 ，并使得 ，即 ，如图14－3所示。然后把每一个模板 放在与其对应的搜索区 中，通过两者的相对移动，在逐行逐列的每个位置上，计算 与其覆盖的搜索区 中那部分之间的相似性，产生出表明两者相似程度最大的函数值的位置 。设在待配准图像B搜索到的相似区域为 ，再以 为模板，再用同样的方法在参考图像中去搜索相似程度最大的函数值的区域 ，设定一个阈值Z，如果 ，则认为 和 重合，B图像中的位置 就是B图像与A图像 相匹配的位置；反之，则认为特征区域匹配不正确，即伪匹配。两幅图像之间的相似度评测标准，可以采用不同的方法，主要有下面三种：图14－3 模板匹配示意图Fig.14－3 Sample image of template matchingA. 均方和 （14－7）B. 兰氏距离 （14－8）C. 归一化标准相关系数 （14－9）其中，在定义式中，表示的是模板子图像中第 行和第 列的像素的灰度值；是匹配图像中参考点 处的参考子图像上的第 行和第 列的像素的灰度值；和 分别代表两个子图像内像素灰度的均值；而定义式的左边各自代表模板子图像 和另一个图像中的参考点 处的子图像 的相似性测度。这三个公式中，前两个的极小值代表了可能的匹配位置，后一个公式的极大值代表了可能的匹配位置。其它的一些评测标准都是由这些基本的评测标准引申出来的。如相关系数和标准相关系数都是归一化标准相关系数的简化形式，从本质上都是相同的。（2） 序贯相似度检测匹配法序贯相似度检测匹配法[4]（Sequential Similarity Detection Algorithms，SSDA）是由Barnea等人提出来的。SSDA方法的最主要的特点是处理速度快。该方法先选择一个简单的固定门限T，若在某点上计算两幅图像残差和的过程中，残差和大于该固定门限T，就认为当前点不是匹配点，从而终止当前的残差和的计算，转向别的点去计算残差和，最后认为残差和增长最慢的点就是匹配点。这种方法的基本思想是基于对误差的积累进行分析。所以对于大部分非匹配点来说，只需计算模板中的前几个像素点，而只有匹配点附近的点才需要计算整个模板。这样平均起来每一点的运算次数将远远小于实测图像的点数，从而达到减少整个匹配过程计算量的目的。在SSDA算法中，参考图像与待配准图像之间的相似度评测标准是通过函数 来度量的，公式如下： （14－10）其中残差和 ，坐标 是从待配准图像中，随机抽取得到的非重复的点坐标序列。 越大，表示误差增长越慢，即两幅图像越相似。这种方法的关键是阈值T的选择，它不仅影响到算法的运算速度，同时还影响到算法的匹配精度。（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图像配准的领域的，它是基于信息理论的交互信息相似性准则。初衷是为了解决多模态医学图像的配准问题。交互信息用来比较两幅图像的统计依赖性。首先将图像的灰度视作具有独立样本的空间均匀随机过程，相关的随机场可以采用高斯—马尔科夫随机场模型建立，用统计特征及概率密度函数来描述图像的统计性质。交互信息是两个随机变量A和B之间统计相关性的量度，或是一个变量包含另一个变量的信息量的量度。

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