简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像

奔小康赚大钱 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1836    Accepted Submission(s): 798 Problem Description 传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子.这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊.村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每

前言 这东西虽然我早就学过了,但是最近才发现我以前学的是假的,心中感慨万千(雾),故作此篇. 简介 带权二分图:每条边都有权值的二分图 最大权匹配:使所选边权和最大的匹配 KM算法,全称Kuhn-Munkres算法,是用于解决最大权匹配的一种算法. 根据我的理解,该算法算是一种基于贪心的松弛算法,它通过设置顶标将原问题转化为求一个完备匹配(完备匹配:匹配数=min(左部点数,右部点数)). 流程 设左部中点\(x\)的顶标\(wx_x\).右部中点\(y\)的顶标\(wy_y\).初始时\(wx

Kingdom of Obsession Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 49    Accepted Submission(s): 14 Problem Description There is a kindom of obsession, so people in this kingdom do things very

The Perfect StallHal Burch Farmer John completed his new barn just last week, complete with all the latest milking technology. Unfortunately, due to engineering problems, all the stalls in the new barn are different. For the first week, Farmer John r

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

深度学习(一)——CNN(卷积神经网络)算法流程 参考:http://dataunion.org/11692.html 0 引言 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN).现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始

Imu_tk算法流程 由于VIO中,普遍使用的是精度较低的imu,所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计.Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果,这里不赘述了.内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk.所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时的注意事项.下一篇的内容 计划是imu-camera外参数的标定方法. 首先分步介绍算法流程: 1. 读入数据,将时间单位转化为秒 2. 设置初始参数和标定算法的控制参数 3. 开始标定 3.1

主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信

1. Boosting提升方法(源自统计学习方法) 提升方法是一种常用的统计学习方法,应用十分广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能.提升算法基于这样一种思路:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家独断的判断好.实际上,就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理. 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(Strongly learnable)”和“弱可学习(Weekl

图像的稀疏表征 分割原始图像为若干个\[\sqrt{n} \times \sqrt{n}\]的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本\(y = \mathbb{R}^n\). 在固定的字典上稀疏分解\(y\)后,得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户,可得原始图像的稀疏矩阵. 重建样本\(y = \mathbb{R}^n\)时,通过原子集合即字典\(\mathrm{D} = \{d_i\}^k_{i=1} \in \mathbb{R}^{n \times m} (n < m)\)中少量元

KMP算法是通过分析模式字符串,预先计算每个位置发生不匹配的时候,所需GOTO的下一个比较位置,整理出来一个next数组,然后在上面的算法中使用. 本全局匹配KMP算法针对串的堆式存储数据结构 # define MAXSIZE 45 //固定next数组的长度 # define OK 1 # define ERROR 0 typedef int Status; //返回状态 //存放匹配字符串的位置 int indexArray[MAXSIZE] = {0}; //记录匹配字符串出现的次数 in

layout: post title: 训练指南 UVALive - 4043(二分图匹配 + KM算法) author: "luowentaoaa" catalog: true mathjax: true tags: - 二分图匹配 - 图论 - 训练指南 Ants UVALive - 4043 题意 给你n个白点和n个黑点的平面坐标,要求用n条不相交的线连起来,每条线段连一个白点和黑点,每个点连一条线,也就是匹配.让你输出第i个白点所对应的黑点. 思路 二分图完美匹配问题.但是题目

博客转载自:https://blog.csdn.net/sunflower_boy/article/details/50783179 zbar算法是现在网上开源的条形码,二维码检测算法,算法可识别大部分种类的一维码(条形码),比如I25,CODE39,CODE128,不过大家更关心的应该是现在很火的QR码的解码效率,随着现在生活中QR码的普及,扫码支付等行为越来越多的被人们接受,关于QR码是什么,QR码的解码流程是什么样的.本篇文章就互联网上的一个开源解码算法zbar进行简单剖析. 源码可以在网

icp 算法原理是: 选取目标点云P和源点云Q,按照一定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优R和t(旋转和平移), 使得误差函数最小,误差函数E(R,t): 基本算法流程: 1.在目标点云P中选取点集pi. 2.在源点云Q中选取对应的点集qi,使得||qi-pi||==min,也就是距离最小,这里的距离为欧氏距离. 3.计算旋转R和t,使得误差函数最小. 4.此时经过步骤3的R旋转和t平移后得到新的点集pi`,pi`=Rpi+t 5.计算pi`到点集qi的平均距离d. 6.如果

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PBFT && RBFT算法流程以及其实现(上) 这篇文章主要是讲一下RBFT中共识算法流程以及节点的加入的流程.在下一篇博客中,将使用Java实现该算法. 传统的PBFT算法无法动态的添加和删除结点,高鲁棒拜占庭容错算法RBFT(Robust Byzantine Tolerance)算法实现了该功能. 在RBFT算法中,有几个变量我们需要知道:f,N,quorum N ; 代表结点的数量. f :代表PBFT中最多能容忍的错误的结点$ f = \lfloor\frac{N-1} { 3}

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特

匈牙利算法转自于: https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. -------等等,看得头大?那么请看下面的版本: 通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,

SSL/TLS 早已不是陌生的词汇,然而其原理及细则却不是太容易记住.本文将试图通过一些简单图示呈现其流程原理,希望读者有所收获. 一.相关版本 Version Source Description   Browser Support SSL v2.0 Vendor Standard (from Netscape Corp.) [SSL2] First SSL protocol for which implementations exist - NS Navigator 1.x/2.x - MS

如果快速匹配不成功,则会进入sizzle自己的解析顺序,主要流程如下: 总结流程如下: (1)函数sizzle是sizzle的入口,如果能querySelectAll快速匹配,则返回结果 (2)函数Select是sizzle自己的选择流程入口 (3)对于不包含伪类选择器的,从右向左匹配,先选择右边的分词的结果,再验证关系是否成立 (4)对于包含伪类选择器的,则直接进入匹配函数生成流程,最后通过setMatcher这个终极匹配器递归sizzle获得结果 (5)借助condense函数筛选结果 从技