博客转载自:http://www.cnblogs.com/caster99/p/4703033.html 学过矩阵理论或者线性代数的肯定知道正交矩阵(orthogonal matrix)是一个非常好的矩阵,为什么这么说?原因有一下几点: 正交矩阵每一列都是单位矩阵,并且两两正交.最简单的正交矩阵就是单位阵. 正交矩阵的逆(inverse)等于正交矩阵的转置(transpose).同时可以推论出正交矩阵的行列式的值肯定为正负1的. 正交矩阵满足很多矩阵性质,比如可以相似于对角矩阵等等. 以上可以看

Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns, TPAMI 2002 1.简介 LBP是一种针对灰度图像任意单调变换(monotonic transformation)具有不变性的鲁棒特征算子.除了鲁棒性外,另一个突出特点就是计算量小,实现时只需在很小的邻域内使用少量的算子和查询表. 作者提出算法时,主要是想应用于二维图像纹理分析:工业表面检测

一.旋转向量 1.0 初始化旋转向量:旋转角为alpha,旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 1.1 旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix;rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix;rotation_matrix=rotation_vector.

CNN得益于全局共享权值和pool操作,具有平移不变性. 对于尺度不变性,是没有或者说具有一定的不变性(尺度变化不大),实验中小目标的检测是难点,需要采用FPN或者其他的方式单独处理. 对于旋转不变性,是基本没有的,实验证明添加旋转样本是一种可靠的样本增强策略,能增强模型对旋转的鲁棒性.

目标 在本章中,我们将了解ORB的基础知识 理论 作为OpenCV的狂热者,关于ORB的最重要的事情是它来自" OpenCV Labs".该算法由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige和Gary R. Bradski在其论文<ORB:SIFT或SURF的有效替代方案>中提出.2011年,正如标题所述,它是计算中SIFT和SURF的良好替代方案成本,匹配性能以及主要是专利.是的,SIFT和SURF已获得专利,你应该为其使用付费.但是

  在部分Android手机(如MT788.Note2)上,使用Camera拍照以后,得到的照片会被自动旋转(90°.180°.270°),这个情况很不符合预期.仔细分析了一下,因为照片属性中是存储了旋转信息的,所以要解决这个问题,可以在onActivityResult方法中,获取到照片数据后,读取它的旋转信息,如果不是0,说明这个照片已经被旋转过了,那么再使用android.graphics.Matrix将照片旋转回去即可. 1.读取图片的旋转属性 /**  * 读取图片的旋转的角度  *  

三维空间中主要有两种几何变换,一种是位置的变换,位置变换和二维空间的是一样的.假设一点P(X1,Y1,Z1) 移动到Q(X2,Y2,Z2)只要简单的让P点的坐标值加上偏移值就可以了.但是三维空间的旋转变换就不能简单的使用二维空间的变换了.下面详细介绍一下三维空间的旋转. 三维空间的旋转: 二维空间的旋转可以看作是围绕点的旋转,只有一个自由度.而三维空间的旋转是围绕一条线旋转的.当旋转的轴是Z轴时,旋转可以看作是在二维平面XY平面的旋转,旋转的中心点是P(x=0,y=0).按照右手法则,让拇指指向

前言 JavaScript 3D library The aim of the project is to create an easy to use, lightweight, 3D library. The library provides <canvas>, <svg>, CSS3D and WebGL renderers.(该项目的目标是创建一个易于使用,轻量级的3D库.该库提供了<canvas>,<svg>,CSS3D和WebGL渲染器.) 示例 

前言 本来想按照惯例来一个overview的,结果看到1篇十分不错而且详细的介绍,因此copy过来,自己在前面大体总结一下论文,细节不做赘述,引用文章讲得很详细,另外这篇paper引用十分详细,如果做detection可以从这篇文章去读更多不同类型的文章. 论文概述   卷积网络具有较好的平移不变性,但是对尺度不变性有较差的泛化能力,现在网络具有的一定尺度不变性.平移不变性往往是通过网络很大的capacity来"死记硬背",小目标物体难有效的检测出来,主要原因有:1.物体尺度变化很大,

具体的代码还是线性代数. 主要是旋转和平移. 这个例子的中模型是在世界原点建立.所以旋转会以自身轴心旋转. 如果不在世界原点建立模型,还想以自身为旋转轴旋转. 则是需要以下步骤: 模型的中心点为V1(100,100,0)假设中心为轴(平行于Y轴),旋转A度,也就是说自身中心点的Y轴旋转. 步骤: (1)v1平移到世界原点后其他八个顶点的坐标.(中心点坐标的三个参数如果是大于0就是(每个)顶点减去相对应XYZ,如果中心点坐标的三个参数如果是小于0,则是(每个)顶点加上相对应XYZ,或者使用平移矩阵

神经网络中的不变性 原文:https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637     个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”(Equivariance),由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值,所以不论 上一层特征图谱(feature map)中的某一特征平移到何处,卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值.这应该就是“等变性” 这种“等变性”是由conv层的 1局部连接 2权值共享 两个特性得到的. 所谓的

* { font-family: "Tibetan Machine Uni", "sans-serif", STFangSong; outline: none } 一.概述 旋转变换的核心思想 在不同坐标系下,虽然坐标不同,但是同一个向量还是一样的.这句话有点儿怪怪的,但是可以用数学公式表出:\(\beta_1^T\cdot\alpha_1=\beta_2^T\cdot\alpha_2\),其中\(\beta\)是不同坐标系的标准正交基(行分块),\(\alpha\

Robotics Perception Professor Kostas and Jianbo Shi week 1: camera model 凸透镜成像原理:凸透镜焦点与焦距是固定的,这是物理性质.物距u.像距v.焦距f的关系为1/f=1/u+1/v perspective drawing bi-perspectograph construction changing 1. change the distance from the objects: OS 2. change the foca

Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny   这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 -- ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为"ORB:An Efficient Alternative to SIFT or SURF&qu

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

之前我们已经介绍了SIFT算法,以及SURF算法,但是由于计算速度较慢的原因.人们提出了使用ORB来替代SIFT和SURF.与前两者相比,ORB有更快的速度.ORB在2011年才首次发布.在前面小节中,我们已经提到了ORB算法.ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合,关于FAST和BRIEF相关内容可以参考博客第十四节.FAST角点检测(附源码)和第十六节.特征描述符BRIEF(附源码). 一 ORB算法原理 ORB算法将FAST特征点的检测方法和BRIEF特征描

这\(^{[1]}\)是一篇关于如何使用高维度特征在人脸验证中的文章,作者以主要LBP为例子,论述了高维特征和验证性能存在着正相关的关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高.由于那时候没有用DeepLearning在LAWF上测试精度就能达到很高的精度95+%,受到了很多人的关注.而有些开源库已经实现了这篇文章的特征提取方法,例如dlib,github的开源项目.注意他们只是实现了高维特征的提取,并没有实现降维的算法.接下来总结一下学习的笔记. 算法的主要内容和步骤如下:首先.提取高维特征:接着

参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的

本文提出了使用异构点线特征的slam系统,继承了ORB-SLAM,包括双目匹配.帧追踪.局部地图.回环检测以及基于点线的BA.使用最少的参数对线特征采用标准正交表示,推导了线特征重投影误差的雅克比矩阵,改进了实验结果.因为使用线特征能够提供更多的几何约束,传统的方法只使用了点特征,对光照变化以及位置歧义较为敏感.但是线特征也有两个问题要解决:首先是空间中的线参数太多,图优化时计算量增加,空间中的线只有四个自由度,但是通常被表示成6个自由度(端点表示以及Plucker坐标):其次,由于参数过多,大