标签: 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Computer Vision(27) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选

<tr>                <td align="center" style="background-color: #cccccc;font-size:16px;">                    开始时间:</td>                <td style="padding-left: 5px; background-color: #ffffff">         

题意:这个题目的意思是给出一些砝码,问我们能不能根据这些砝码称量出任意重量的物品,最大公约数并不难求,难的在于如何建立这个模型. 思路:根据数论的基础知识,两个数a,b的最大公约数是a*x + b*y线性方程的最小正值(证明从略),所以很同意接受这个现实,当这些数的gcd为1的时候,线性方程可以表示(1,+OO)的任意整数,所以肯定可以.但这个题有一个坑点,那就是当最大公约数为2的时候也是可以的,加入物品重m,若m不可以被恰好表示出来,m总可以被控制在m-1和m+1的范围内,m是整数,所以可以确

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5317 题意:F(x) 表示x的不同质因子的个数结果是求L,R区间中最大的gcd( F(i) , F(j) ),i.j在L,R区间内. 思路:因为2<=L < R<=1000000,所以他们的质因子最多的个数也就7个,也就是说1<=F(x)<=7,因为要求最大的GCD,所以只要知道在L,R区间内每个F(x)的情况就可以知道结果. 代码: #include <stdio.h&g

问题描述:求商,不能用乘法,除法,取模运算. 算法思路:不能用除法,那只能用减法,但是用减法,超时.可以用位移运算,每次除数左移,相当于2倍. public class DividTwoIntegers { public int divide(int dividend, int divisor) { if(divisor == 0) return Integer.MAX_VALUE; if(divisor == -1 && dividend == Integer.MIN_VALUE) re

求最大公约数和最小公倍数的经典算法--辗转相除法描述如下: 若要求a,b两数的最大公约数和最小公倍数,令a为a.b中较大数,b为较小数,算法进一步流程: while(b不为0) { temp=a%b: a=b: b=temp } 最后a即为两数的最大公约数,最大公倍数为: a*b/最大公约数 c语言代码: 01.int divisor (int a,int b) /*自定义函数求两数的最大公约数*/ 02.{ 03. int temp; /*定义整型变量*/ 04. if(a<b) /*通过比较

参考博客:http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精度要求. ICP 算法的目的是要找到待配准

原文网址:https://www.cnblogs.com/sddai/p/6129437.html.转载主要方便随时可以查看,如有版权要求请及时联系. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精

研究生课程系列文章参见索引<在信科的那些课> 基本原理 假定已给两个数据集P.Q, ,给出两个点集的空间变换f使他们能进行空间匹配.这里的问题是,f为一未知函数,而且两点集中的点数不一定相同.解决这个问题使用的最多的方法是迭代最近点法(Iterative Closest Points Algorithm). 基本思想是:根据某种几何特性对数据进行匹配,并设这些匹配点为假想的对应点,然后根据这种对应关系求解运动参数.再利用这些运动参数对数据进行变换.并利用同一几何特征,确定新的对应关系,重复上述

该方法源于<Least-Squares Rigid Motion Using SVD>,原文推导十分详细,这里自己也仔细推导了一遍,有些地方加以注释整理. 问题定义 假设我们有两个点云集合\(\mathcal{P}=\left\{\mathbf{p}_{1}, \mathbf{p}_{2}, \ldots, \mathbf{p}_{n}\right\}\)和\(\mathcal{Q}=\left\{\mathbf{q}_{1}, \mathbf{q}_{2}, \ldots, \mathbf{

最小公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,当中一个最小的公倍数是他们的最小公倍数,相同地,若干个整数公有的倍数中最小的正整数称为它们的最小公倍数,维基百科:定义点击打开链接 求最小公倍数算法: 最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 求最大公约数算法: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两数的最大公约数 ③ 若c≠0,则a=b,b=c,再回去运行① 比如求27和15的最大公约数过程为: 27÷15 余1215÷12余312÷3余0

把以前写的一些经验总结汇个总,方便给未来的学弟学妹们做个参考! --------------------------永远爱你们的:Sakura 最小公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,其中一个最小的公倍数是他们的最小公倍数,同样地,若干个整数公有的倍数中最小的正整数称为它们的最小公倍数,维基百科:定义点击打开链接 求最小公倍数算法: 最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 求最大公约数算法: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两

从1维的角度进行解释: 1m P0   o-----------------------o   P1 假如LOAM计算的两个车辆初始位姿P0.P1如上图所示,作为pose-graph的两个顶点.那么二者之间边,也就是两个pose之间的 trans = P0-1 * P1 (= 1m), 即P0 * trans = P1 ,一维下也就是 P0 + 1 = P1 ,然而LOAM计算肯定有误差,P0.P1不可能跟groundtruth一样,导致变换到全局坐标系下的两个Pose的观测会有"重影问题&qu

算法提高 求最大公约数   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB      编写一函数gcd,求两个正整数的最大公约数. 样例输入: 5 15样例输出:5 样例输入: 7 2样例输出:1 作者注释:常用两种方法:递归法,相减法. 递归法代码: #include<stdio.h> //递归求最大公约数 int gcd(int m,int n) { ?m:gcd(n,m%n); } int main(){ int m,n; scanf("%d%d",&m,&

实例十:n的相反数 方法:result=(~n)+1 正数 负数 原数 0000 0011   1111 1111补码 1111 1100 0000 0010加一 1111 1011 0000 0011 1.正数 对于正数的相反数来说,补码就是除符号位变为1,其他不变,计算机中 对于一个数字来说存储的都是其补码,负数的补码为符号位不变其他位按位取反,然后将得到的结果+1而~n+1的过程第一步就是将符号为变为1,变为其相反数原码的情况,然后剩下的过程就是相反数求补码的过程. 2.负数 对于一个负数

最小公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,其中一个最小的公倍数是他们的最小公倍数,同样地,若干个整数公有的倍数中最小的正整数称为它们的最小公倍数,维基百科:定义点击打开链接 求最小公倍数算法: 最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 求最大公约数算法: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两数的最大公约数 ③ 若c≠0,则a=b,b=c,再回去执行① 例如求27和15的最大公约数过程为: 27÷15 余1215÷12余312÷3余0

在逆向工程,计算机视觉,文物数字化等领域中,由于点云的不完整,旋转错位,平移错位等,使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准,为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标系,将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云,然后就可以方便进行可视化的操作,这就是点云数据的配准.点云的配准有手动配准依赖仪器的配准,和自动配准,点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位,从而达到两块点云自动配准的效果,其实质就是把不同的坐标系中测得到的

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016

已经不负责图像拼接相关工作,有技术问题请自己解决,谢谢. 一.stitching_detail程序运行流程 1.命令行调用程序,输入源图像以及程序的参数 2.特征点检测,判断是使用surf还是orb,默认是surf. 3.对图像的特征点进行匹配,使用最近邻和次近邻方法,将两个最优的匹配的置信度保存下来. 4.对图像进行排序以及将置信度高的图像保存到同一个集合中,删除置信度比较低的图像间的匹配,得到能正确匹配的图像序列.这样将置信度高于门限的所有匹配合并到一个集合中. 5.对所有图像进行相机参数粗

本节来自<pattern recognition and machine learning>第5章. 五.神经网络 在本书的第3.4章分别是基于回归和分类的线性模型,都是通过将固定的基函数进行线性组合来处理.这些函数虽然分析和计算清晰,可是却受到维数灾难的困扰,当需要将模型用在大规模问题上时,有必要让基函数去适应数据.在后面的第7章介绍的SVM是首先在这些训练数据点中心部分定义基函数,然后在训练的时候选择这些基函数的一个子集来处理.SVM的一个优点就是虽然涉及到的是非线性优化问题,可是目标函数