"""Accessors for related objects. When a field defines a relation between two models, each model class providesan attribute to access related instances of the other model class (unless thereverse accessor has been disabled with related_name…

model定义时,每个field都是一个类属性,一个对象.在生成类时,属性有contribute_to_class的方法,会调用该方法. m2m field,它会先调用自己的contribute_to_class,然后调用父类的contribute_to_class,因为m2m类是继承自relatfield, def contribute_to_class(self, cls, name, virtual_only=False): super(RelatedField, self).contri…

生成model类对象时,传入的每个field对象都会调用其contribute_to_class函数,生成对应的属性. def contribute_to_class(self, cls, name, virtual_only=False): super(RelatedField, self).contribute_to_class(cls, name, virtual_only=virtual_only) self.opts = cls._meta if not cls._meta.abstr…

一.自关联 写蛮好的一篇博客:https://www.cnblogs.com/Kingfan1993/p/9936541.html 1.一对多关联 1.表内自关联是指表内数据相关联的对象和表是相同字段,这样我们就直接用表内关联将外键关联设置成自身表的字段 2.例如,对于微博评论,每条评论都可能有子评论,但每条评论的字段内容应该都是相同的,并且每条评论都只有一个父评论,这就满足了一对多的情形,父评论id为关联字段,可以对应多个子评论 3.外键关联是在子评论中,有关联字段的是子评论,子评论查父评论是…

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…

作者提出一种新的基于局部描述子的行为识别算法.…

一.Brief算法 1.基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,Brief为特征描述子,对已检测到的特征点进行描述,是一种二进制编码描述子,摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方法,加快特征描述子建立速度,降低特征匹配时间.因为需要事先得到特征点的位置,可以利用Fast特征点检测算法或Harris角点检测算法或者SIFT.Surf等算法检测特征点的位置,接下来利用特征点邻域…

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特…

以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,…

ORBSLAM2中ORB特征提取的特点 ORBSLAM2中通过对OpenCV中的ORB特征点提取类进行修改,对图像进行分块提取,而后划分节点,使得每个节点中保存的特征点性能是该节点所有特征点中最好的. 可能按照上面说的方式,大家不太能理解. 这么说吧.将铺满苹果的桌子进行画格子,然后每个格子中就会有不同数量的苹果,在每个格子中选出最好吃的苹果,格子中其他的苹果全部扔掉.(虽然有点可惜,但是大局为重嘛),那么原先摆满苹果的桌子(如图1所示),现在就剩下每个格子一个苹果的桌子,尽管苹果少了很多,但是…