Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式:假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A)) (1)其中,h(A,B)=max(a∈A)min(b∈B)|a-b| (2)h(B,A)=max(b∈B)min(a∈A)|b-a| (3)|·|是点集A和B点集间的距离范式(如:L2或Euclidean距离). 这里,式(1)称为双向Hau…

Hausdorff Distance(豪斯多夫距离) 参考博客:http://cgm.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/main.html 理解: Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式. 假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A))        …

微分动力系统原理 这本书里有介绍 Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式:假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A))                    (1) 其中, h(A,B)=max(a∈A)min(b∈B)|a-b|     (2) h(B,A)=max(b∈B)min(a∈A)|b-a|     (3) |·…

0.论文基本介绍以及相关内容 分析移动用户位置的相似性,提取移动用户的相似路径在出行路径预测.兴趣区域发现.轨迹聚类.个性化路径推荐等领域具有广泛的应用. 重点:利用移动用户定位数据找到合适轨迹的表示方法,如何高效计算移动用户轨迹间的相似性成为热点. 本文---基于改进LCSS的移动用户轨迹相似性查询算法研究: (1)移动用户原始轨迹数据->抽取位置序列->映射为具有时间和地理位置信息的序列. 解决移动用户轨迹数据的稀疏性导致相似度算法效率低下的问题. (2)FP-tree频繁模式树的加权频繁…

1.在一条含有 N 个点的封闭轮廓中,我们可以通过比较每个点与其它点的距离,找出最外层的点.(这个翻译有问题,而且这个问题是实际问题) a.这样一个算法的复杂度是多少? b.怎样用更快的速度完成这个任务?   1. We can find the extremal points (i.e., the two points that are farthest apart) in a closed contour of N points by comparing the distance of ea…

1. VCG Libary是Visulization and Computer Graphics Libary(可视化与计算机图形学库)的缩写,是一个开源的C++模板库,用于三角网格和四面体网格的控制.处理和OpenGL显示.其中包含了超过100 000行的代码.基于该库,Visual Computing Lab开发了几个著名的工具,如metro和MeshLab. VCG Libary是专门为处理三角网格而设计的,库很大,且提供了许多最先进的处理网格的功能,如:             *基于边…

今天又是因为可以用py而高兴的一天. 继续咱的sierpinski地毯计划. 二,随机算法 在二十年前,磁盘容量以MB还是KB计的时候,分形解决计图的问题确实有很大的优势.存至多十来个数就好了.我要在二十年前,敢用这种几百×几百的矩阵直接存数据,那肯定被计算机打死,呃,被老板打死...电脑怎么烧掉的都不知道... 这种意义上说,随机算法才是传统算法...之前那个数学硬解的玩意,我是不信十五年前的计算机能支持的...(说的好像那时候我有电脑用似的...呃好像还真有...) 说到分形,不得不提迭代函…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合…

reference: https://docs.opencv.org/4.1.2/ 基本使用 1.图片和视频,读写(2,8) 2.OpenCV基本数据类型(3) 3.OpenCV大型数据类型及操作:图像,数组(4,5) 4.绘图和注释(6) 重要理论 1.SVD分解(7) 2.滤波和卷积(10) 阈值 平滑(中值.高斯.双边滤波) 导数,梯度,拉普拉斯变换 图像形态学:膨胀,腐蚀 卷积 3.图像变换(11) 拉伸.收缩.扭曲.旋转 映射 图像修复,去噪 直方图均衡化 4.图像分析(12) 离散傅…