Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法.它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]. LK光流法有三个假设条件: 1. 亮度恒定:一个像素点随着时间的变化,其亮度值(像素灰度值)是恒定不变的.这是光流法的基本设定.所有光流法都必须满足. 2. 小运动: 时间的变化不会引起位置的剧烈变化.这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化,去求取灰度对位置的偏导数.所有光流法必须满足. 3. 空间一致:即前一帧中相邻像素点在后一帧中也是相邻的.这

如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况,某个属性(特征)的取值很多,以至于每一个取值对应的类别只有一个.这样根据\[H(D) - H(D|A)\]可以得知后面的那一项的值为0.这样得到信息增益会很大.C4.5算法加了一个惩罚项\[H_A(D) = -\sum_{i=1}^n\dfrac{|D_i|}{|D|}\log_2\dfrac{|D_i|}{|D|}\],如果\(D_i\)越小,那么该惩罚项的值就越大.这样便解决了ID3算法的问题.

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原文请参考[[置顶] Paxos master选举--PaxosLease算法] 众所周知,为了避免Paxos算法的活锁问题,必须选举唯一的proposor.偏偏在Paxos原论文中,作者L. Lamport不屑于讨论这个问题,因为选举过程中,即使出现多个master共存,也不影响Paxos算法正确性.另一方面,由著名的Fischer-Lynch-Paterson结论可知,不采取超时机制,任何算法都不能保证在有限时间内选举成功.不过这个结论在这里对我们影响不大,我们只要设计一个实际系统中好使的一

关于如何提高计算精度和增加搜索范围,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4982420.html

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

在实际过程中采用 Lucas-Kanade 光流算法跟踪运动物体特征点的时候,一个很明显的特点是LK算法(包括其他光流算法)不能计算"大运动",加上金子塔的方法稍微好点. 这是什么原因? 查看LK算法的三个假设: 1.亮度恒定: 2.时间连续或者运动是"小运动": 3.空间一致:同一子图像的像素点有相同的运动. 1和3都相对好理解,对于2,换句话,可以将运动的变化看成是亮度对时间的导数.如果距离比较大,那么求导之后是物体在这段时间内的平均速度,并不能反映物体在某一时

第一章 数据结构与算法的引入 1.1 数据结构的基本概念 一. 学习数据结构的意义 程序设计 = 数据结构 + 算法 目前,80%的待处理的数据具有“算法简单”(四则运算.检索.排序等),“对象复杂”(数据类型不同.数据量大.需要保存)等特点,故合理组织数据.选择较好的数据结构可为高效算法(时间少.占用空间小)提供理想的对象. 二.基本术语 1.数据(data): 是对客观事物的符号的表示,是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称.(P1表1-1中,学号.姓名.性别.民族等列为字符型

痞子衡主导的"学术"项目 <RT-UFL - 一个适用全平台i.MXRT的超级下载算法设计> v1.0 版发布近 4 个月了,部分客户已经在实际项目开发调试中用上了这个超级下载算法,目前反馈还可以,但这个超级下载算法远未到成熟状态,痞子衡正在策划 v2.0 版本. RT-UFL v1.0下载地址: https://github.com/JayHeng/RT-UFL/archive/refs/tags/v1.0.zip 超级下载算法 RT-UFL v1.0 版本主要针对 Se

26.左旋转字符串(字符串) 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部. 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab.请实现字符串左旋转的函数.要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1). #include <stdio.h> /** * @author无名 * @date 2015/12/26 */ bool fnLeftRotate(char* pszStr,int iRotateDigit){ if(NULL == p

参考论文:1. High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping, Thomas Box, ECCV20042. Beyond Pixels Exploring New Representations and pplications for Motion Analysis, Ce Liu, MIT20093. Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: Combining local an

参考论文:1. High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping, Thomas Box, ECCV20042. Beyond Pixels Exploring New Representations and pplications for Motion Analysis, Ce Liu, MIT20093. Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: Combining local an

实验题目:不规则区域的填充算法 实验目的:验证不规则区域的填充算法 实验内容:利用VC与OpenGL,实现不规则区域的填充算法. 1.必做:实现简单递归的不规则区域填充算法. 2.选做:针对简单递归算法栈空间占用太大的缺点,进行改进,实现基于扫描线的种子填充算法 实验要求: n       将坐标系网格在屏幕上画出来,每个像素点占据一个格点,用一个小实心圆圈表示. n       用鼠标点击的方式,绘制不规则区域的边界. n       种子填充算法,可用4联通或8联通任选一种. 以下是我用c+

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器

1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,

[原文链接] 选择是一个技术活 著名鸡汤学家沃.滋基硕德曾说过:选择比努力重要. 我们会遇到很多选择的场景.上哪个大学,学什么专业,去哪家公司,中午吃什么,等等.这些事情,都让选择困难症的我们头很大.那么,有办法能够应对这些问题吗? 答案是:有!而且是科学的办法,而不是“走近科学”的办法.那就是bandit算法! bandit算法来源于人民群众喜闻乐见的赌博学,它要解决的问题是这样的[1]: 一个赌徒,要去摇laohu机,走进赌场一看,一排laohu机,外表一模一样,但是每个laohu机吐钱的概

数据结构+算法面试100题~~~摘自CSDN,作者July 1.把二元查找树转变成排序的双向链表(树) 题目:输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表.要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向.   10  / /  6  14 / / / /4  8 12 16 转换成双向链表4=6=8=10=12=14=16.  首先我们定义的二元查找树 节点的数据结构如下: struct BSTreeNode{  int m_nValue; // value of node  BSTr

本篇博文为追忆以前写过的算法系列第一篇(20081021) 温故知新 目的: 为了解决内存容量有限与多作业执行的冲突.运用了虚拟存储技术.能从逻辑上对内存进行扩充,达到扩充内存的效果.分页存储管理是实现虚拟存储的一种方案.通过模拟算法的实验.加深理解,虚拟存储器的基本原理和方法. 要求: 1.请求分页的置换算法(FIFO && RUL算法实现):2.按给定的顺序列,输出页面调度过程包含命中 / 缺页,调入/调出:3.计算缺页率,频率. 说明: vp_list[N] //訪问序列 bs[M]

前言在上一篇文章Paxos算法浅析中主要介绍了Paxos一致性算法应用的场景,以及对协议本身的介绍:Google Chubby是一个分布式锁服务,其底层一致性实现就是以Paxos算法为基础的:但这篇文件并不是介绍Chubby,而是介绍了一个和Chubby拥有类似功能的开放源码的分布式协调服务Zookeeper,以及Zookeeper数据一致性的核心算法ZAB. Zookeeper简介Zookeeper是一个分布式数据一致性的解决方案,分布式应用可以基于它实现诸如数据发布/订阅,负载均衡,命名服务