使用“线性相关图像稀疏低秩分解鲁棒对齐”中描述的技术进行批量图像对齐
rasl的Python项目详细描述
对齐线性相关的图像，可能有严重的损坏或遮挡。
详细说明和安装说明，以及 示例代码和数据如下：https://github.com/welch/rasl
rasl是批处理图像对齐技术的python实现
描述于：
- Peng，A.Ganesh，J.Wright，W.Xu，Y.Ma，“强大的校准 线性相关图像的稀疏低秩分解“， ieee模式分析与机器智能事务（pami）2011
本文描述了一种对象变化图像的对齐技术 在照明和投影中，可能有遮挡（如 不同角度的面部图像，包括眼镜或 头发）。rasl寻求最好的转换或变形 尽可能以像素精度叠加一批图像。它 通过将图像矩阵分解为 低阶分量（类似于人脸识别中的“特征脸 文献）与表示任何 闭塞。分解是用 主成分追踪法。
依赖关系
numpy，scipy，scikit图像
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