最小二乘法只适合与误差较小的情况.试想一下这种情况,假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型(比方说只有20%的数据时符合模型的)时,最小二乘法就显得力不从心了. 算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC).它是一种迭代的方法,用来在一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数. RANSAC是一个非确定性算法,在某种意义上说,它会产生一个在一定概率下合理的结果,其允许使用更多次的迭代来使其概率增加.此RANSAC算法在1981年由Fischle…

具体步骤: EM+GMM(高斯模糊模型) 点云分割聚类算法的实现. 基于RANSAC单帧lidar数据直线拟合算法实现. 多帧lidar数据实时直线优化算法实现. 算法实现逻辑: Struct line{ first line, end line}; std::vector<line> lineVector; if(EMGMM()get five custers){ , i<five, i++){ custers[i]; //对每一个custer进行RANSAC直线拟合. bool is…

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较…

随机抽样一致性(RANSAC)算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点. 实际上,RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数.实际上,RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”.在一组包含“外点”的数据集中,采用不断迭代的方法,寻找最优参数模型,不符合最优模型的点,被定义为“外点”.这就是RANSAC的核心思想. RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H,矩阵大小为3×3.RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点…

1.使用PCL工具 //创建一个模型参数对象,用于记录结果 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); //inliers表示误差能容忍的点,记录点云序号 pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); //创建一个分割器 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; //Optional,设置结果平面…

一.  Levenberg-Marquardt算法 (1)y=a*e.^(-b*x)形式拟合 clear all % 计算函数f的雅克比矩阵,是解析式 syms a b y x real; f=a*exp(-b*x); Jsym=jacobian(f,[a b]); % 拟合用数据.参见<数学试验>,p190,例2 % data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; % obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24…

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二…

http://www.cnblogs.com/softlin/p/5965939.html 挖坑…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28118095 收入囊中 最小二乘法(least square)拟合 Total least square 拟合 RANSAC拟合 葵花宝典 关于least square拟合,我在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25424061有介绍,或者看以下 watermark/2/text/…

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,…

利用PCL中分割算法. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentat…

关于算法原理请参考<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究>. 一.问题提出         RANSAC的算法原理并不复杂,比较复杂的地方在于"建立模型"和"评价模型".我们经常看到的是采用"直线"或者"圆"作为基本模型进行"建立",而采用所有点到该"直线"或"圆"的欧拉距离作为标准来"评价"(当然是越小越好).在经典的图像拼接算…

之前在<浅谈移动平台创新玩法>简单的猜测了easyar中使用的图像识别算法,基于图片指纹的哈希算法的图片检索 .后再阿里引商大神的指点下,意识到图片检测只适用于静态图片的识别,只能做AR脱卡(不进行图像追踪),简单地说就是如果图片有角度翻转,光线明暗的变化都会改变图片自身的指纹哈希值,无法做到跟踪识别.那要如何进行跟踪识别呢? 引商的指点:我们用的是akaze,整个匹配流程采用的是基于特征提取加kmeans树求近似最近邻匹配的算法,然后再对匹配到的关键点对求单应性映射,最后根据inlier点集…

公众号[视觉IMAX]第31篇原创文章 一 前言 对于上一篇文章——一分钟详解「本质矩阵」推导过程中,如何稳健地估计本质矩阵或者基本矩阵呢?正是这篇文章重点介绍的内容. 基本矩阵求解方法主要有: 1)直接线性变换法 a)8点法 b)最小二乘法 2)基于RANSAC的鲁棒方法. 先简单介绍一下直接线性变换法: 注:三个红线标注的三个等式等价. 在上述分析过程中,如果n>=8时,最小二乘法求解是否是最优估计呢? 接下来,我们重点探讨一下这个问题. 二 稳健估计 2.1 稳健的定义 稳健(robust…

AdaBoost:通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法. Boosting方法要解答的两个关键问题:一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布,二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器.   AdaBoost的做法:一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样本的权重,而降低分类正确的样本的权重: 二是对多个弱分类器进行线性组合,提高分类效果好的弱分类器的权重,降低分类误差率高的弱分类器的权重.   首先概述一下Boost思想的原理: 具体过程: 对原…

因为PCL是开源的,所以无论是商用还是研究都是免费的: 赞助商有Open Perception, Willow Garage, NVIDIA, Google, Toyota, Trimble, Urban Robotics, Honda Research Institute, Sandia, Dinast, Optronic, Ocular Robotics, Velodyne, Fotonic, and MKE. PCL历史 构成现在PCL算法基础的第一个算法,是由Dr. Radu Bogda…

为什么学习PCL:图像描述:各种维度图像的逻辑描述形式  ^-^ 且点云库是机器人学领域的必备基础库,ICRA和IROS的计算机视觉相关一般都使用了PCL库,PCL库也成为ROS的基础部分,与机器人操作系统有了很好的对接. 自此,开始了点云库里被淹没的苦X生涯.不停地重建.分割.识别.解析语义,分割.抓取.......... 什么是机器人,天晓得!我都没有见过一个完整功能的机器人!!!Fuck了的世界,对我真是太不公平了 前言:PCL 简介 官方主页:http://pointclouds.org…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性…

                             基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统的制作方法[技术领域][0001]本发明涉及数字城市三维建模领域,尤其涉及一种基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统.[背景技术][0002]目前,数字城市建模主要有三种方式:利用三维建模软件人工建模.利用激光点云建模.利用航空立体像对建模.利用三维建模软件,如3ds Max.AutoCAD.SketchUp进行建模属于传统方式,虽然能在模型精细程度上有很大的保证,但无法满足城…

Function Set in OPEN CASCADE eryar@163.com Abstract. The common math algorithms library provides a C++ implementation of the most frequently used mathematical algorithms. These include: algorithms to solve a set of linear algebraic equations, algorit…

来源:SealHuang 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段,帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密.伴随着研究的不断深入,各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新,以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野.如何用它们来完善和深入我们自己的研究,成为多数研究者共同的问题. 很多时候,一个"好"的指标或方法并不会很难理解甚至晦涩,它背后的意义也被提出者以相对清晰的方式传达给大家:此时真正的问题是如何去用,或者在没有现成软件的情况下,怎么去实现它.编程,就成了一个躲不…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数017·point点函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;…

================================== 前言:值的个数: cvCrossProduct:计算两个三维向量的向量积(叉积): cvCvtColor:将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间: cvDet:计算方阵的行列式: cvDiv:用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算: cvDotProduct:计算两个向量的点积: cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量: cvFlip:围绕选定轴翻转: cvGEMM:矩阵乘法: cvGetCol:从一个数…

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数007, match,图像匹配 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObject…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO…

线性回归的首要满足条件是因变量与自变量之间呈线性关系,之后的拟合算法也是基于此,但是如果碰到因变量与自变量呈非线性关系的话,就需要使用非线性回归进行分析. SPSS中的非线性回归有两个过程可以调用,一个是分析—回归—曲线估计,另一个是分析—回归—非线性,两种过程的思路不同,这也是非线性回归的两种分析方法,前者是通过变量转换,将曲线线性化,再使用线性回归进行拟合:后者则是直接按照非线性模型进行拟合. 我们按照两种方法分别拟合同一组数据,将结果进行比较. 分析—回归—曲线估计 变量转换的方法简单易行…

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo…

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20…