线特征---LBD算法（三）

上一节主要是介绍LSD算法理论,这节主要是介绍LBD算法. 参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang , Reinhard Koch 第二部分:Line detection and description 1.尺度空间中提取线段为了克服在线检测碎片问题和提高大尺度变…

线特征---LSD算法（二）

上一节介绍了一些资源和实验结果,这节主要是介绍LSD算法理论. 直线段检测算法---LSD:a Line Segment Detector LSD的核心是像素合并于误差控制.利用合并像素来检测直线段并不是什么新鲜的方法,但是合并像素的方法通常运算量较大.LSD号称是能在线性时间(linear-time)内得到亚像素级准确度的直线段检测算法.LSD虽然号称不需人工设置任何参数,但是实际使用时,可以设置采样率和判断俩像素是否合并的方向差.我们知道,检测图像中的直线其实就是寻找图像中梯度变化较大的像素…

线特征---LSD and LBD程序运行（一）

最近在看有关特征提取的线特征,暑期就看了相关的论文:<基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳>,最近呢,把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍,记录如下: [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器 LSD是一种局部提取直线的算法,速度比Hough要快. LSD是一种直线检测分割算法,它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果.该算法被设计成可以在任何数字图像上都无需参数调节.它可以自己控制误检的数量:平均而言,每张图有一个误检. 有几篇…

线特征---LineMatching原理（四）

参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang , Reinhard Koch 第三部分:Graph matching using spectral technique 介绍线检测和描述之后,本节我们介绍方法来构造两组LineVecs之间的关系图并且在图中建立匹配结果.在此…

基于点线特征的Kinect2实时环境重建（Tracking and Mapping）

前言个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/ 如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 接上文KinectV2+Ubuntu 14.04+Ros 安装教程,已经完成Kinect2在Ubuntu14.04以及ROS Indigo的配置. 基本介绍课题的一部分内容. 基于点线特征的 SLAM 算法主要包括三个部分,即帧间配准,闭环检测…

排序算法三：Shell插入排序

排序算法三:Shell插入排序声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 引言在我的博文<"主宰世界"的10种算法短评>中给出的首个算法就是高效的排序算法.本文将对排序算法做一个全面的梳理,从最简单的"冒泡"到高效的堆排序等. 上一篇博文<排序算法二:二分(折半)插入排序>讲述了直接插入排序,本文讲述第三种插入排序算法:Shell插入排序.实际上它是改进自插入排序和冒泡排序. 排序相关的的基本…

用OpenCV实现Photoshop算法(三): 曲线调整

http://blog.csdn.net/c80486/article/details/52499919 系列文章: 用OpenCV实现Photoshop算法(一): 图像旋转用OpenCV实现Photoshop算法(二): 图像剪切用OpenCV实现Photoshop算法(三): 曲线调整用OpenCV实现Photoshop算法(四): 色阶调整用OpenCV实现Photoshop算法(五): 亮度对比度调整用OpenCV实现Photoshop算法(六): 变为黑白图像用OpenC…

机器学习：特征脸算法 EigenFaces

人脸识别是机器学习和机器视觉领域非常重要的一个研究方向,而特征脸算法是人脸识别里非常经典的一个算法,EigenFaces 是基于PCA (principal component analysis) 即主分量分析的. 一张尺寸为 w×h 的人脸图像 Ii可以看成是一个 D×1 的列向量, x∈RD,其中 D=w×h, 那么,给定一个训练集 S, 含有 m 张人脸图像, 即: S={xi},i=1,2,...m, 简单来说,我们希望通过一些线性映射,将原始向量 x 从高维空间 RD 变换到一个低维空…

分布式共识算法 (三) Raft算法

系列目录分布式共识算法 (一) 背景分布式共识算法 (二) Paxos算法分布式共识算法 (三) Raft算法分布式共识算法 (四) BTF算法一.引子 1.1 介绍 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法.它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但Raft更加容易理解和实践,在工程领域的重要性毋庸置疑.注:本文是在研读Raft算法论文后写出,因原版论文太长,故提炼了一下重点,方便大家快速掌握. 区别于一般一致性算法,Raft算法的特性如下: 强Leader:Raft 使用…

人脸识别经典算法三：Fisherface（LDA）

Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基…

机器学习：Python实现聚类算法(三)之总结

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么? 里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

画线函数Glib_Line算法的研究

在这里首先先简单把我对函数的功能的理解阐述一下,方便后面的分析:Glib_Line函数实现的功能是通过参数给定(x1,y1,x2,y2,color),来确定起点(x1,y1)和终点(x2,y2)两点之间的一条直线,并通过color参数来确定这条直线的颜色.这里这条语句的算法重点在于如何给像素点填充对应的颜色来画出任意直线,至于颜色具体值的确定会在后续的配色原理中阐述.首先先来看两幅图片: 他们是相同的一个图片,图片2是图片1放大后的情况. 我们平时在LCD上画直线还无所谓,但是如果画斜线,由…

线特征---EDLines原理（六）

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar , Cihan Topal 1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth…

[算法][三轴、六轴、九轴传感器算法分析] 1、分享一个三轴加速计matlab动态可视化脚本

一.有啥用这里用的是LIS3DH三轴加速计,输出为X.Y.Z轴的加速度,通过串口连接电脑,电脑里运行matlab脚本通过串口实时获取数据并做可视化显示. 这里虽然是针对LIS3DH的,其实稍作修改即可适用其他型号的运动传感器,如:MPU6050,甚至是其他格式的串口数据. 二.具体分析首先通过串口传来的数据格式为:6位X轴加速计整数+空格+6位Y轴+空格+6位Z轴+换行 printf(, data.AXIS_Y/, data.AXIS_Z/); 那么matlab如何读取串口并对其数据进行可视…

文本比较算法三——SUNDAY 算法

SUNDAY 算法描述: 字符串查找算法中,最著名的两个是KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)和BM算法(Boyer-Moore).两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间.但是在实用上,KMP算法并不比最简单的c库函数strstr()快多少,而BM算法则往往比KMP算法快上3-5倍.但是BM算法还不是最快的算法,这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法. 例如我们要在"substring searching algorithm"查找"search",…

统计学习方法笔记--EM算法--三硬币例子补充

本文,意在说明<统计学习方法>第九章EM算法的三硬币例子,公式(9.5-9.6如何而来) 下面是(公式9.5-9.8)的说明, 本人水平有限,怀着分享学习的态度发表此文,欢迎大家批评,交流.感谢您的阅读.欢迎转载本文,转载时请附上本文地址:http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3203776.html另外:欢迎访问我的博客 http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/…

微信小程序：一起玩连线，一个算法来搞定

微信小程序:一起玩连线游戏玩法将相同颜色的结点连接在一起,连线之间不能交叉. 算法思想转换为多个源点到达对应终点的路径问题,且路径之间不相交.按照dfs方式寻找两个结点路径,一条路径探索完之后,标记地图并记录路径,然后探索下一条路径,以此类推.路径探索失败之后,地图进行标记回退,路径也回退. import com.sun.org.apache.xml.internal.serialize.LineSeparator; import java.util.*; import java.util…

三角形垂点坐标js算法(三点定圆求圆心)

已知平面三点坐标A(x1, y1).B(x2, y2).C(x3, y3),三点定圆也就是三角形的中垂线交点, //平面三点定位算法 function locate(x1, y1, x2, y2, x3, y3) { var a, b; a = (y2 - y1) / (x2 - x1); b = y1 - a * x1; var xMiddle = (x1 + x2) / 2; var yMiddle = (y1 + y2) / 2; var c, lastX, lastY; if (a !=…

线特征---Edge Drawing（七）

http://ceng.anadolu.edu.tr/cv/edgedrawing/ References C. Topal, C. Akinlar, Edge Drawing: A Combined Real-Time Edge and Segment Detector,” Journal of Visual Communication and Image Representation, 23(6), 862-872, 2012. C. Topal, C. Akinlar, and Y. Ge…

点线特征双目视觉SLAM---暑期笔记

1.由于以后可能研究有关基于特征方面的SLAM研究,所以近期看了一篇文章[基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法--谢晓佳],由于之前对SLAM的模块比较模糊,所以认真阅读了此论文,并对主要的3个线程做了笔记,放到百度云盘了http://pan.baidu.com/s/1miA6A4g 2.并且还参考了一个博客,讲述的SLAM框架挺清晰的,(ORB--SLAM2)http://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53339311. 做了笔记摘要:ht…

时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)——三次指数平滑算法可以很好的保存时间序列数据的趋势和季节性信息

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势…

图解缓存淘汰算法三之FIFO

1.概念分析 FIFO(First In First Out),即先进先出.最先进入的数据,最先出来.一个很简单的算法.只要使用队列数据结构即可实现.那么FIFO淘汰算法基于的思想是"最近刚访问的,将来访问的可能性比较大".看了这三个算法,大家对淘汰的理解,我想一定深入了不少,基于一种对未来可能性的推断上. 2.原理分析 FIFO的淘汰过程与传送带的方式类似,最先放到传送带上的数据会最先被淘汰.如下图中的A. 3.优略分析 [命中率] 命中率较低,不推荐使用. [复杂度] 非常简单.…

Java数据结构和算法(三)--三大排序--冒泡、选择、插入排序

三大排序在我们刚开始学习编程的时候就接触过,也是刚开始工作笔试会遇到的,后续也会学习希尔.快速排序,这里顺便复习一下冒泡排序: 步骤: 1.从首位开始,比较首位和右边的索引 2.如果当前位置比右边的大,则交换位置 3.当前位置的索引向右移动一位,必须两两比较图例: 代码实现: public static int[] sort(int[] array) { for (int i = 1; i < array.length; i++) { //外层循环,代表着需要经过多少轮比较 boolean…

Haar、pico、npd、dlib等多种人脸检测特征及算法结果比较

原文:opencv.pico.npd.dlib.face++等多种人脸检测算法结果比较 NDP检测结果: 结果分析: Pico(Pixel Intensity Comparison-based Object detection)发表于2014年,它也继承于Viola-Jones算法并对其做了一部分改进,最大的不同在于特征提取方式,不同于Viola-Jones的Haar特征,pico则是提取点对特征,对两个像素点进行对比.实验表明这种特征比Haar特征更为有效,且运算时间更短. 这就意味着PICO…

EM 算法(三)-GMM

高斯混合模型混合模型,顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起,而高斯混合模型是最常见的混合模型: GMM,全称 Gaussian Mixture Model,中文名高斯混合模型,也就是由多个高斯分布混合起来的模型: 概率密度函数为 K 表示高斯分布的个数,αk 表示每个高斯分布的系数,αk>0,并且 Σαk=1, Ø(y|θk) 表示每个高斯分布,θk 表示每个高斯分布的参数,θk=(uk,σk2): 举个例子男人和女人的身高都服从各自的高斯分布,把男人女人混在一起,那他们的身高就服从高斯混…

Opencv之LBP特征（算法）

LBP(Local Binary Pattern),即局部二进制模式,对一个像素点以半径r画一个圈,在圈上取K个点(一般为8),这K个点的值(像素值大于中心点为1,否则为0)组成K位二进制数.此即局部二进制模式,实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图.在旧版的Opencv里,使用CvHaarClassifierCascade函数,只支持Harr特征.新版使用CascadeClassifier类,还可以支持LBP特征.Opencv的人脸识别使用的是Extended LBP(即circle_LBP)…