有没有大佬来看一下呀

@coderluan 我之前就试了 opencv 里面的方法了，但是感觉都达不到想要的效果

@lwh0328 我已经解决了，很感谢这两天的讨教

@lwh0328 我想问一下，我在 python 里面调用了 itk 的相关函数，根据你之前说的 book2 中 3.5 部分的 Multi-Modality Registration 相关办法，我自己的图片配准效果很差……我用他自带的 example 又配准效果很好，后面我又用 3.6 部分的 Rigid Registration in 2D 办法，自己把 MetricType 换成 MattesMutualInformationImageToImageMetricv4，最后处理的效果是挺不错的，但是这个办法里面有个旋转参数，我配准本身其实是不需要旋转的，导致最后的结果还是有一些偏差，想问一下有没有办法可以解决这个问题啊。

@lwh0328 非常感谢，请问能不能发给我看一下实现上面那个效果的代码啊，如果我用 python 的话是不是只要调用 itk 中的函数就可以了

@lwh0328 对我来说一两秒收敛就够了，因为我最终也不用做到真实时计算，以前没有接触过这个方法，去查了一下，发现有个相关的语义分割的东西，就问一下。我看网上只有互信息的基本知识，一些配准时遍历搜索和迭代的相关细节也不是很清楚，不知道能不能发个相关实现方法和流程的文章想参考一下，谢谢

@lwh0328 还有我想问一下这种方法在配准时间上表现怎么样

@lwh0328 能加个联系方式吗，我的 qq329430840

@lwh0328 我想问一下 rigid mutual information 是基于深度学习的方法吗

@lwh0328 效果这么好的吗，我也是临时换课题后初学的，各方面都还不是很清楚

补一下第二张图片的连接 https://imgur.com/m9rgkzN

有没有大佬来解答一下

@bububububiu 不知道啊，我看了一下，总共训练了 3w 步，到最后 1w 多步的时候 learning rate 就稳定了 https://imgur.com/JrhsIjg

@kalluwa 我自己解决了……之前是我把参数方程写错了

@kalluwa 你好，我还想请问一下，你是用什么方法来融合细小线段的啊，我自己搞出来的结果不知道为什么斜率总有点问题，不像你处理结果里面贴合的那么准确，我用的方法是对细小线段的点进行回归线拟合，最后拟合成一条直线。

@kalluwa ok 非常感谢

@kalluwa 还是想问一下，我用 houghlinesp 检测出来的结果是很多细小的线段，怎么才能标记成像你那样的效果啊

@kalluwa 为什么我的 houghlines 做出来效果稀撇……我自己再看一下吧，感谢了

@kalluwa 我用过一些提取直线的方法，但是感觉效果都不怎么好，你这个处理效果图用的原理是什么啊