在vs中跑动kdtree 和 bbf

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在vs中跑动kdtree 和 bbf

这两天的学习模型都来自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493 所谓的bbf 英文名字叫做best bin first 译名:最优节点优先算法最小集合,其实上一篇中把 main.cpp一部分内容去掉就可以了,但是并非最小.有些文件可以不用加入的,因为没有ransac所以 xform.c 和 .h 就可以不加进去. 好吧,这个的确是骗检索的随笔. 其他的不能再砍了. 按照前面两个的内容,先找到 sift,然后再进行ransac…

在vs中跑动ransac

期间遇到很多问题. 记一个最主要的是: LINK2019 无法识别的外部符号,然后某一个函数的函数名然后是 @@函数名 (@) 大概长成这样.或者还就根本就是无法识别的外部符号. 解决方案: 我这里最主要的两个解决方案是: 2.你自己写的函数声明的头文件也写了函数定义的cpp文件,却依然出现LNK2019错误.可能原因:忘记将这两个文件加入工程了.一般出现于用Visual Studio和记事本(或UltraEdit)混合开发过程,你用记事本include了相应的头文件,却忘了在Visual…

在vs环境中跑动sift特征提取（原理部分）

/* 如果给两张图片,中间有相似点.要求做匹配.怎么做.我现在能讲么? 比如给了两幅图片,先求出sift点. 尺度空间极值检测.高斯模糊关键点定位关键点方向确定关键点描述 kdtree 和 bbf 最优节点优先算法进行两幅图片特征点的匹配,会涵盖一些不正确的匹配点 ransac 随机抽样一致,消除不合适的点把需要匹配的点,限定到某一个正确的地方根据这种匹配的结果.确定两幅图相交的某一个点. 比如两幅图的重叠方式是,左上右下的方式,那么在不重叠的地方,按照左边图…

在vs环境中跑动sift特征提取（代码部分）

因为在前两天的学习中发现.在opencv环境中跑动sift特征点提取还是比较困难的. 所以在此,进行记述. 遇到的问题分别有,csdn不愿意花费积分.配置gtk困难.教程海量然而能跑者鲜.描述不详尽等. [然后我却是发现这个borwhess实在是不知道叫先生何名为好.] 话归正题. 以下跑动具体过程: 首先去: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493 发现main.cpp 也就是:检测sift的部分. 这个回头慢慢凿.先跑起来:…

Kd-Tree算法原理和开源实现代码

本文介绍一种用于高维空间中的高速近期邻和近似近期邻查找技术--Kd-Tree(Kd树). Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,经常使用于在大规模的高维数据空间进行近期邻查找(Nearest Neighbor)和近似近期邻查找(Approximate Nearest Neighbor),比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配.本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍.最后给出一些參考文献和开源实现…

最近邻查找算法kd-tree

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法 (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开…

Kd-tree的学习

一.普通kd-tree 1.在选择划分维度的时候,不能简单的每一个维度轮流划分.还有一种更合适的是利用数据的方差来划分,哪个维度的方差大,就选择哪一个维度划分.理由解释如下: 最简单的方法就是轮着来,即如果这次选择了在第i维上进行数据划分,那下一次就在第j(j≠i)维上进行划分,例如:j = (i mod k) + 1.想象一下我们切豆腐时,先是竖着切一刀,切成两半后,再横着来一刀,就得到了很小的方块豆腐. 可是“轮着来”的方法是否可以很好地解决问题呢?再次想象一下,我们现在要切的是一根木条,按…