A project to learn line, circle and ellipse detection in 2d images: https://github.com/Yiphy/Ransac-2d-Shape-Detection 晚些时候对该项目做一些解读! 相关推荐: 随机抽样一致算法(Random sample consensus,RANSAC) https://zhuanlan.zhihu.com/p/36301702 机器学习:RANSAC算法做直线拟合…

RANSAC范例的正式描述如下: 首先,要给定: 1一个模型,该模型需要最少n个数据点去实例化它的自由参数: 2一组数据点P,P中包含数据点的数量#(P)大于n. 然后, 从P中随机地选择n个点(组成P的一个子集S1)并实例化这个模型(构造成M1). 接下来, 利用实例化的模型M1去测定P中点的某个子集S1*,这些点相对于M1的错误被限制在一个给定的阈值下,其中S1*被称作S1的一致性集合. 或者: 利用实例化的模型M1去逐个测定P中的其它点,舍掉那些偏离M1较大的点,保留那些偏离M1较小的点并…

在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本,样本不同对应的应用不同,例如剔除错误的配准点对,分割出处在模型上的点集,PCL中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心,同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法,例如随机采样一致性算法(RANSAC)最大似然一致性算法(MLESAC),最小中值方差一致性算法(LMEDS)等,所有估计参数算法都符合一致性原则.在PCL中设计的采样一致性算法的应用主要就是对点云进行分割,根据设定的不同的几个模型,估计对…

最近一个月的时间,基本上都在加班加点的写业务,在写代码的时候,也遇到了一个有趣的问题,值得记录一下. 简单来说,需求是从一个字典(python dict)中随机选出K个满足条件的key.代码如下(python2.7): def choose_items(item_dict, K, filter): '''item_dict = {id:info} ''' candidate_ids = [id for id in item_dict if filter(item_dict[id])] if le…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现…

hive> select * from account limit 10;OKaccount.accountname     account.accid   account.platid  account.dateid  account.createtime1004210 1004210 6       20180116        2018-01-16 10:39:50.020946754        20946754        0       20170913        2017…

Bagging与随机森林算法原理总结 在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合,本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法,尤其是它可以很方便地进行并行训练,在现在的大数据大样本下很有诱惑力. 1.Bagging的原理 在集成学习原理总结的Bagging原理这一块,我们画了这么一张流程图 从…

技术背景 随机采样问题,不仅仅只是一个统计学/离散数学上的概念,其实在工业领域也都有非常重要的应用价值/潜在应用价值,具体应用场景我们这里就不做赘述.本文重点在于在不同平台上的采样速率,至于另外一个重要的参数检验速率,这里我们先不做评估.因为在Jax中直接支持vmap的操作,而numpy的原生函数大多也支持了向量化的运算,两者更像是同一种算法的不同实现.所以对于检验的场景,两者的速度区别更多的也是在硬件平台上. 随机采样示例 关于Jax的安装和基本使用方法,读者可以自行参考Jax的官方文档,需要…

1. 关于全局最优化求解   全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值.上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法--梯度下降法.这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点.但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降法就不适用了,需要采用其他的办法求解.常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法.线性规划法.以及一些人工智能算法比如遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法等(可以参见我之前的博客).而今天要讲的是一个操作简单但是不…