air图像配准工具箱

㈠ 2014苹果发布会中ipad air2演示的图像处理软件是什么就是可以轻松去掉图中的某个物体自

苹果发布会中ipad air2演示的图像处理软件是“Pixelmator”。

Pixelmator 原本为 OS X 平台上流行的图像编辑应用，Photoshop 上有的大部分功能 Pixelmator 都具备，更重要的是 Pixelmator 制作精良，犹如系统原生应用一般给用户带来无缝操作体验。

Pixelmator 在 iPad 上的图像编辑非常简单便捷，通过触屏操作即可完成图像和照片的加工处理，素材添加、抠图、用电影或者各种特效美化图片等等均可轻松实现。

㈡ macbook air能处理图像吗

macbook air可以处理图像。MacBook air是一款苹果的笔记本电脑，当然是可以处理一些图像和视屏的。
MBA虽然很薄，依然内置了iSight摄像头和全向MIC，结合iChat或者其他即时通讯软件使用，可以给沟通带来很大的方便。
按键方面MBA设计比较简洁，除了电源开关没有设计任何其他的快捷键，这也是Mac笔记本一向的设计风格。

㈢ 如何开启AirPlay镜像

以苹果5S iOS10版本为例，“AirPlay”开启方法：
1、打开电脑iTools软件，选择“工具箱”，安装并打开“苹果录屏大师”，选择系统版本。
2、连接苹果手机，从主屏幕底部向上轻扫显示“控制中心”，按“AirPlay镜像”，选择“电脑”，开启“镜像”按钮，按“完成”，此时操作手机将同步显示在电脑。

㈣ iPad air 自带的软件photo booth为什么打开后是9个黑色的格子

请检查摄像头是否正确开启 没有物体遮挡 或移动到光线充足的地方
photo booth可以将摄像头的图像进行有趣的变形 尝试检查摄像头
如果还是不能解决 可能是摄像头坏了 请带去正规的Apple Store检修

㈤ Airplay在哪里 iPhone6怎么用Airplay

Airplay在这里。

就可以了。

AirPlay（苹果公司制定的无线通讯技术）

AirPlay是苹果公司的在iOS4.2及OS X Mountain Lion中加入的一种播放技术，可以将iPhone、iPod touch、iPad及Mac（需要OS X Mountain Lion）上的视频镜像传送到支持Airplay的设备（如：音箱、Apple TV)中播放。使用Airplay需要iOS4.2版本的设备或Mac电脑上的iTunes10.1以上版本。视频镜像则需要iOS 5及OS X Mountain Lion。

㈥ ipad air相机拍照时候没有滤镜吗有的话要怎么打开啊

ipad air相机是没有滤镜功能的。

iPad Air 的内置编辑app能够流畅处理各类图像。通过这款app我们可以调整图像的曝光度、色彩、亮度和对比度;添加滤镜、使用iMovie剪辑影片。

iPad Air 支持连拍快照模式，可以在一秒内拍摄10张照片;也可以拍摄120 fps的慢动作视频;或者使用延时摄影模式，将30分钟甚至30小时中所拍摄的内容浓缩为几秒钟的精彩画面。

(6)air图像配准工具箱扩展阅读：

iPadAir 的前后摄像头都能拍摄精美的照片和 1080p高清视频。还可以用 FaceTime 进行视频通话，扫描文稿、签名后再发回去；也可以利用摄像头来玩一把增强现实。

ApplePencil 用起来既像传统书写工具一样精准、灵敏、自然流畅，又比它更灵活多变、功能丰富。有了 ApplePencil，iPadAir 可以变成记事本、画板，或是各种能想到的工具。

参考资料来源：苹果官网-IPAD AIR

㈦ 怎样使用AirPlay镜像

●苹果手机“AirPlay”设置方法：
1、登陆电脑iTools应用，选择“工具箱”，安装并打开“苹果录屏大师”，选择系统版本。
2、连接手机，从主屏幕底部向上轻扫显示“控制中心”，按“AirPlay”，选择“电脑”，开启“镜像”按钮，按“完成”，此时操作手机将与电脑同步。

㈧ 请详解苹果手机如何设置镜像功能谢谢air play怎样设置

1、将iOS设备和WEBOX连接到同一WiFi网络环境下，然后从屏幕底部向上轻扫访问控制中心，如下图所示；

㈨ adobe air 怎么用

你好,请问运行盒子提示ADOBE AIR找不到事怎么回事 可以到官网下载一个LOL盒子 然后有个工具箱 点击游戏修复 点第二个就能修复了

㈩ 求教：怎样实现图像匹配啊，最好有MATLAB源程序，急用啊

您好!

实验平台

X86 PC，Windows XP sp2, Matlab 7.1

资源的获取

图片资源来自http://vision.ece.ucsb.e/registration/satellite/testimag.html，其中每个压缩包里存有两副图片，每副图片以矩阵形式保存。

matlab工具的使用方法：查看帮助mage Processing Toolbox User's Guide——Image registration。

涉及配准方法简介

该工具箱提供的配准方法均需手工选择图像间的匹配点对（control points pair），均属于交互配准方法。其基本过程为：读入图像数据－>在两副图像上选择足够匹配点－>选择配准算法，计算变换参数－>变换图像。

假设input image（输入图像）为欲进行配准的图像，base image为配准是的参考图像。以下是我参考matlab帮助给出了简介。

1．线性正投影（linear conformal）：最简单。平面映射成平面。

当输入输入图像与参考图像对比，只是存在全局的平移、旋转、缩放或其三者组合的差别时（正方形仍对应正方形），选择此配准方法。此方法至少需要2对匹配点。

2．仿射（affine）：将平行线转换成平行线。

当输入图像形状存在切变现象（正方形对应平行四边形），选此法。至少需3对匹配点。

3．投影（projective）：将直线映射成直线。

如果输入图像呈现倾斜，翘起现象，选此法。至少需4对匹配点。

4．多项式（polynomial）：将直线映射成曲线。

如果输入图像出现不规则曲变，采用此法。Matlab中提供有2、3、4次幂的实现，分别至少需要6，10，10对匹配点。

5．分段线性（piecewise linear）

如果输入图像的各个局部之间的退化模式明显不一样，选此法。至少需要4对匹配点。

6．局部加权平均（local weighted mean）

与分段线性一致，但效果较之好。至少需要6对（推荐12对）匹配点。

实验步骤

1．读取图像数据。

因为源图像以矩阵形式存在一个二进制的文件里，用fread可将其读取到变量矩阵中。将读取文件编制成一个子函数(RTIread.m)，源代码如下：

function imMatrix=RTIread(FILENAME,SIZE)
%RTIread Read the image matrix from binary "Registration Test Image" file.
% imMatrix=RTIread(FILENAME,SIZE) opens the file FILENAME, and reads the
% number of elements specified by SIZE.
%
% FILENAME is a string containing the name of the file to be opened.
% Valid entries for SIZE are:
% N read N elements into a column vector.
% inf read to the end of the file.
% [M,N] read elements to fill an M-by-N matrix, in column order.
% N can be inf, but M can't.
%
% It returns the image matrix.
fid=fopen(FILENAME,'r');
imMatrix=fread(fid,SIZE,'uint8=>uint8');
fclose(fid);
%image(imMatrix);

这里我们选取了两张600×600的图片，文件名为“casitas84”和“casitas86”。运行以下代码读取图像矩阵：

% 1. Read the images into the MATLAB workspace.

base=RTIread('casitas84',[600,600]);

input=RTIread('casitas86',[600,600]);

2．选取匹配点（control points）。

根据预定的配准方法，选定足够的匹配点对。运行下列代码：

% 2.Specify control point pairs n the images and save.

cpselect(input,base); %please select 15 points for test.

出现GUI界面。

http://walkfarer.blog.e.cn/UploadFiles/2006-3/327845185.jpg

操作很简单，只需注意选点要均匀布开，以增加其代表性。选定完毕，File-> Save Points to Workspace将数据保存到工作区中。Workspace立刻多出两个N×2的数组（其中N为选定的匹配点对数），分别为input_points和base_points，如：

input_points =

119.5185 193.5926

168.9012 242.9753

105.9383 140.5062

459.0247 131.8642

313.3457 257.7901

292.3580 165.1975

276.3086 33.0988

283.7160 380.0123

76.3086 297.2963

135.5679 83.7160

360.2593 313.3457

94.8272 446.6790

70.1358 354.0864

181.2469 361.4938

381.2469 460.2593

252.8519 433.0988

3．利用十字相关法调整选定了的匹配点。

这步可选。运行代码：

% 3.Fine-tune the control points using cross-correlation.

input_points_corr = cpcorr(input_points,base_points,input,base); %optimism the points

input_points_corr为优化后在输入图片的对应匹配点。

4．计算变换公式的参数。

利用cp2tform，选定变换类型（即配准方法），计算变换参数。以下只需选定一种即可。

% 4.Specify the type of transformation to be used and infer its parameters

% (1) not Fine-tune points

Tlinear = cp2tform(input_points,base_points,'linear conformal');

Taffine = cp2tform(input_points,base_points,'affine');

Tprojective = cp2tform(input_points,base_points,'projective');

Tpolynomial2 = cp2tform(input_points,base_points,'polynomial',2);

Tpolynomial3 = cp2tform(input_points,base_points,'polynomial',3);

Tpolynomial4 = cp2tform(input_points,base_points,'polynomial',4);

Tpiecewise = cp2tform(input_points,base_points,'piecewise linear');

Tlwm = cp2tform(input_points,base_points,'lwm');

% (2)Fine-tune points

fTlinear = cp2tform(input_points_corr,base_points,'linear conformal');

fTaffine = cp2tform(input_points_corr,base_points,'affine');

fTprojective = cp2tform(input_points_corr,base_points,'projective');

fTpolynomial2 = cp2tform(input_points_corr,base_points,'polynomial',2);

fTpolynomial3 = cp2tform(input_points_corr,base_points,'polynomial',3);

fTpolynomial4 = cp2tform(input_points_corr,base_points,'polynomial',4);

fTpiecewise = cp2tform(input_points_corr,base_points,'piecewise linear');

fTlwm = cp2tform(input_points_corr,base_points,'lwm');

诸如Tlinear的变量为一个称为TFORM的数据结构，尚没做仔细研究：

Tlinear =

ndims_in: 2

ndims_out: 2

forward_fcn: @fwd_affine

inverse_fcn: @inv_affine

tdata: [1x1 struct]

5．变换图像。

% 5.Transform the unregistered image to bring it into alignment.

title('image registration polynomial method');

subplot(2,2,1);

imshow(base);

title('Base image');

subplot(2,2,2);

imshow(input);

title('Input image');

subplot(2,2,3);

imshow(imtransform(input,Tpolynomial2));

title('registered image');

subplot(2,2,4);

imshow(imtransform(input,fTpolynomial2));

title('registered image(fine-tune points)');

结果如下：

http://walkfarer.blog.e.cn/UploadFiles/2006-3/327783689.jpg

总结

1．image和imshow区别。前者视base，input此类二维图片矩阵为索引图像，在系统的index库中选取颜色。

2．选择适当的方法来建立转换参数，并非算法越复杂越好，应参考成像因素（退化因素）。

3．尚没有看出十字相关法的好处。

4. 利用cpselect选择匹配点，cpselect可以返回一个GUI句柄。欲实现如下功能：当打开cpselect GUI 时，m文件程序暂停运行，关闭之后继续执行。因为对GUI编程不懂， 使用了waitfor,pause函数都没法实现。尝试中……