这两天看<计算机视觉中的多视图几何>人都看蒙了,转载一些干货看看 转自王先荣 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 作者:王先荣    本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://en.wikipedia.org/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文.    RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写.它可以从一组包含“局外点”的观测数

The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data elements contain both inliers and outliers, RANSAC uses the voting scheme to find the optimal fitting resul

我只是感觉好玩,写了这样一段程序. 原理就是先随机生成两个点,然后根据这两个点画直线,最后在直线上的像素保留,没在直线上的像素丢弃就行了. 最后生成了一幅含有很多空洞的图像. 当然,对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的. 我也尝试修复了一下,用的算法我过去也写过,可以看这里. 这一次就不贴修复代码了,那段程序中的输入图像img.mask和这里的输出图像img.mask是一模一样的. 原图: 采样后: 修复后: matlab代码如下: main.m: clear all; close all;c

http://lib.csdn.net/article/opencv/24548 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的. 目录: 问题简化 求第三个相机的变换矩阵 加入更多图像 代码实现 测试 思考 下载 问题简化 终于有时间来填坑了,这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧.首先,为了简化问题,我们要做一个重要假设:用于多目重建的图像是有序的,即相邻图像的拍摄位置也是相邻的.多目重建本身比较复杂,我会尽量说得清晰,如有表述不清的地方,还请

摘自李翠http://www.cnblogs.com/serser/p/6598621.html SFM 1.相机模型,内参数和外参数矩阵,相机标定: 2.极线约束和本征矩阵:特征点提取与匹配:提取到的特征点计算本征矩阵(五对以上的点)findEssentialMat(),需啊要点对,焦距参数,cx,cy参数等: 3.分解本征矩阵,获取相对变换R和T:     int pass_count = recoverPose(E, p1, p2, R, T, focal_length, principl

1.相机模型,内参数和外参数矩阵,相机标定: 2.极线约束和本征矩阵:特征点提取与匹配:提取到的特征点计算本征矩阵(五对以上的点)findEssentialMat(),需啊要点对,焦距参数,cx,cy参数等: 3.分解本征矩阵,获取相对变换R和T:     int pass_count = recoverPose(E, p1, p2, R, T, focal_length, principle_point, mask); 4.现在已经知道了两个相机之间的变换矩阵R和T,还有每一对匹配点的坐标.三

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

VINS-Mono 概述 VINS-Mono VINS-Mono是由一个单目相机和一个低成本IMU组成的鲁棒通用的单目视觉惯性系统.通过融合预积分的IMU测量值和特征观测值来获得高精度的视觉惯性里程计,在结合闭环检测和图优化,构成了一个完整的单目VIO-SLAM系统. VINS-Mono包含以下的特性: 可以从未知的状态进行初始化,,来引导滑窗优化的VIO 紧耦合优化的VIO同时优化IMU 在线重定位功能和4自由度的全局位姿优化 位姿图可以复用,保存,加载以及融合多个局部位姿图 大致流程 1.从

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

最近在用SVM为分类器做实验,但是发现数据量太大(2000k条记录)但是训练时间过长...让我足足等了1天的啊!有人指导说可以先进行一下随机采样,再训练,这样对训练结果不会有太大影响(这个待考证).所以就对数据进行了一下降采样,具体方法如下: shuf data | 其中,我的数据是在txt文件中存储的,基本格式是: record xxxxx record xxxxx record xxxxx record xxxxx ........... record n xxxxx ===========

1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.下面我们就对MCMC的原理做一个总结. 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC).要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

tree based ensemble algorithms 主要介绍以下几种ensemble的分类器(tree based algorithms) xgboost lightGBM: 基于决策树算法的分布式梯度提升框架 GBDT(Gradient Boosting Decison Tree) 随机森林 Why is it called random forest 决策树 tree based ensemble algorithms 原始的Boost算法是在算法开始的时候,为每个样本赋上一个权重

1. Bagging的策略 从样本集中重采样(有放回)选出\(n\)个样本,定义子样本集为\(D\): 基于子样本集\(D\),所有属性上建立分类器,(ID3,C4.5,CART,SVM等): 重复以上步骤\(m\)步,即获得了\(m\)个分类器: 最后根据这\(m\)个分类器进行投票,决定输入样本属于哪一类. 2. 随机森林 随机森林在Bagging基础上做了修改: 从样本中重复自抽样(Bootstrap)选出\(n\)个样本,定义子样本集为\(D\): 基于样本集\(D\),从所有属性中随机

项目中出现了二分类数据不平横问题,研究总结下对于类别不平横问题的处理经验: 为什么类别不平横会影响模型的输出? 许多模型的输出类别是基于阈值的,例如逻辑回归中小于0.5的为反例,大于则为正例.在数据不平衡时,默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别. 因此可以在实际应用中,解决办法包括: 1)调整分类阈值,使得更倾向与类别少的数据. 2)选择合适的评估标准,比如ROC或者F1,而不是准确度(accuracy) 3)过采样法(sampling):来处理不平横的问题.分为欠采样(undersa

平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题,很多算法在这种情况下分类效果都不够理想.类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如果正类样本有995个.负类样本仅5个,就意味着存在类不平衡.把样本数量过少的类别称为“少数类”. SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本,合成的策略是对每个少数类样本a,从它的最近邻中随机选一个样本b,然后在a.b之间的连线上随机选一

集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能.这对“弱学习器”尤为明显,因此集成学习的很多理论研究都是针对弱学习器进行的,而基学习器有时也被直接称为弱学习器.虽然从理论上来说使用弱学习器集成足以获得好的性能,但在实践中出于种种考虑,例如希望使用较少的个体学习器,或是重用关于常见学习器的一些经验等,人们往往会使用比较强的学习器.当然,还得看实践的结果,有时也不一定集成相对强的学习器效果就会有多好. bagging的策略 1)bootstrap aggregation 2

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它

Chuhui Xue_ECCV2018_Accurate Scene Text Detection through Border Semantics Awareness and Bootstrapping 作者和代码 关键词 文字检测.多方向.FCN.$$xywh\theta$$.multi-stage.border 方法亮点 采用Bootstrapping进行数据扩增 增加border-loss 方法概述 本文方法是直接回归的方法,除了学习text/non-text分类任务,四个点到边界的回归

本文为 Mesh R-CNN 论文翻译(原理部分)的后续.Mesh R-CNN 原论文. 4 实验   我们在ShapeNet上对网格预测分支进行基准测试,并与最先进的方法相比较.然后,我们在野生的有挑战性的Pix3D数据集评估我们的完整Mesh R-CNN的三维形状预测任务. 4.1 ShapeNet   ShapeNet[4]提供了一组三维形状,这些形状以纹理化的CAD模型表示,这些模型根据WordNet[42]组织成语义类别,并被广泛用作三维形状预测的基准.我们使用ShapeNetCore

1       完整的机器学习项目 完成项目的步骤: (1)    项目概述 (2)    获取数据 (3)    发现并可视化数据,发现规律. (4)    为机器学习算法准备数据. (5)    选择模型,进行训练. (6)    微调模型. (7)    给出解决方案. (8)    部署.监控.维护系统. 1.1  使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集 可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓