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转载:https://blog.csdn.net/bushixiaofan/article/details/27700299 K近邻算法是找到K个最近的邻居. IDX = knnsearch(X,Y) finds the nearest neighbor in X for each point in     Y. X is an MX-by-N matrix and Y is an MY-by-N matrix. Rows of X and Y     correspond to observa…
Idx = knnsearch(X,Y) finds the nearest neighbor in X for each query point in Y and returns the indices of the nearest neighbors in Idx, a column vector. Idx has the same number of rows as Y. 为Y中的每个查询点在X中查找最近的邻居,并返回IDX(列向量)中最近邻居的索引.IDX的行数与y相同. Idx = k…
当两个物体之间存在较大的电势差时会出现放电现象,比如生活中常见的闪电现象,闪电形成的条件就是云层积累了大量负电荷之后与地面之间形成了强大的电势差.目前关于闪电建模的方法比较少,下面介绍一种利用电介击穿模型来模拟闪电的方法,电介击穿模型可以模拟自然界许多现象,该方法通过迭代求解Laplace方程得到放电过程的中间状态. 初始电位结构如下图所示,首先在2维栅格正中心的单元放置一个负电荷Ф = 0(灰色),然后在其周围放置一圈正电荷Ф = 1(黑色),而其他栅格单元可以通过求解Laplace方程得到:…
train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出).1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消.2.随机森林分类器(Rand…
matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2.前者计算一个向量自身的距离矩阵,后者计算两个向量之间的距离矩阵.基本调用形式如下: D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式,非常方便,还可以调用自己编写的距离函数. 需要注意的是:pdist2返回是n*n的距离矩阵,pdist则返回距离矩阵的下三角串联形式. 下面是具体的介绍: 一.pdist Pairwise distance between pairs of object…
波动方程是偏微分方程 (PDE) 里的经典方程,它在物理学中有大量应用并经常用来解释空间中的能量传播.波动方程是一个依赖时间的方程,它解释了系统状态是如何随着时间的推移而发生变化.在下面模拟波动方程时会使用会到拉普拉斯(Laplacian)算子,这是一个线性算子,具体形式在“网格形变算法”中有所解释. 波动方程: 其中:b为衰减系数,1/sqrt(a)为波传播速度,h为沿网格顶点法向移动的距离. 将波动方程离散化并整理后得到: 其中:dt为时间间隔,I为单位矩阵,L为离散Laplacian算子,…
Nguyen, V., et al. (2007)."A comparison of line extraction algorithms using 2D range data for indoor mobile robotics." Autonomous Robots 23(2): 97-111. 论文提出了6中从二维激光扫描数据中提取线段的方法 1.分割合并算法 有的时候十分烦那些斜着的连线,实际不是想要的. 2.回归方法 先聚类,再回归 3.累积.区域生长算法 感觉对噪声数据真…
Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运…
Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运…
一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得 到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建 等. 这个概念的原理是, 从图像中选取某些特征点并对图像进行局部 分析,而非观察整幅图像. 只要图像中有足够…