原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀: 一种方法是将空间划分格子,在每个格子

整理一下我个人觉得比较好的HOG博文 博文1:OpenCV HOGDescriptor: 参数与图解 http://blog.csdn.NET/raodotcong/article/details/6239431 博文2:opencv源码解析:各个参数讲解 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html 博文3:hog特征可视化:matlab 与 C++ http://blog.csdn.Net/u011285

本文大部分内容总结于其他文章 1.介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集.   2.生成过程 1)图像归一化 归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性,因为实际的人体目标可能

Unicode(UTF&UCS)深度历险 计算机网络诞生后,大家慢慢地发现一个问题:一个字节放不下一个字符了!因为需要交流,本地化的文字需要能够被支持. 最初的字符集使用7bit来存储字符,因为那时只需要存下一些英文字母和符号.后来虽然扩展到使用8bit来存储一个字符了(这种方式被国际标准化组织收录,成为ISO8859-1.在字符集发展历程中国际标准化组织一直发挥着重要作用.),也还是无法存储诸如中文的字符. 混乱的年代到来了.为了存储下自己的文字,各个国家和地区(多为非拉丁语系的民族,因为这些

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识,参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结. 参考资料: HOG的经典论文:Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005,

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio

计算机网络诞生后,大家慢慢地发现一个问题:一个字节放不下一个字符了!因为需要交流,本地化的文字需要能够被支持. 最初的字符集使用7bit来存储字符,因为那时只需要存下一些英文字母和符号.后来虽然扩展到使用8bit来存储一个字符了(这种方式被国际标准化组织收录,成为ISO8859-1.在字符集发展历程中国际标准化组织一直发挥着重要作用.),也还是无法存储诸如中文的字符. 混乱的年代到来了.为了存储下自己的文字,各个国家和地区(多为非拉丁语系的民族,因为这些语种字符数很庞大)各自使用两个字节即16b

1.介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集. 2.生成过程 1)图像归一化 归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性,因为实际的人体目标可能出现的各种不同的场合,检测器,必须

行人检测是自动驾驶中重要的内容,对于驾驶安全具有重要意义. HOG特征提取: (1)灰度化处理 (2)Gamma变换和梯度计算 (3)Cell划分 (4)Cell组成block,归一化处理 (5)block组合,归一化

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

NDT概念 正态分布变换(Normal Distribution Transformation , NDT)概率密度函数( Probability Density Function, PDF)First proposed for two dimensional scan data registration by Biber & Strasser in 2003.An NDT is described as a set of PDFs. The first step of the algorith

正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算法推导和实现过程中涉及到的几个知识点: 协方差矩阵 在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相

NDT算法原理: NDT算法的基本思想是先根据参考数据(reference scan)来构建多维变量的正态分布, 如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好,那么变换点在参考系中的概率密度将会很大. 因此,可以考虑用优化的方法求出使得概率密度之和最大的变换参数,此时两幅激光点云数 据将匹配的最好. 算法流程: 将空间(reference scan)划分成各个格子cell 将点云投票到各个格子 计算格子的正态分布PDF参数 将第二幅scan的每个点按转移矩阵T的变换 第二幅scan的点落于refer

一.界面搭建   1.确定开发模式      如果界面是固定的,可以用xib      界面的一些内容不固定,就用纯代码      cell用什么方式去开发(我们采用纯代码和xib结合的方式)   2.划分层次结构      2.1 怎么划分?           按照功能划分           按照隐藏效果:在某些条件下,一些控件要一起隐藏,就可以放在同一模块中(前提是这些控件集中在一起)        2.2 分析界面发现cell的middleView和commentView不确定要不要显

一.搭建界面 1.界面分析 分析界面的层次结构,分析界面应该用什么控件来搭建 2.界面层次结构 分析之后,我们可以把这个界面分为四个模块(topView middleView commentView bottomView) 这种复杂的界面,我们一般称为:不等高cell 3.界面搭建方式 分析发现,界面大部分是不能确定的(文字高度,有没有图片,评论) 所以我们采用纯代码的方法来搭建界面 但是复杂的界面我们划分过之后,有些小模块里面的内容是固定的 这些固定的小模块我们可以采用xib来搭建 4.有些模

一.自定义Cell 为什么需要自定义cell:系统提供的cell满足不了复杂的样式,因此:自定义Cell和自定义视图一样,自己创建一种符合我们需求的Cell并使用这个Cell.如下图所示的这些Cell都是通过自定义Cell样式实现的:

三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗配准,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致配准失败,往往达不到我们想要的效果.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换.用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好

1. region 更像是一个地理上的概念,每个region有自己独立的endpoint,regions之间完全隔离,但是多个regions之间共享同一个keystone和dashboard.(注:目前openstack的dashboard还不支持多region) 所以除了提供隔离的功能,region的设计更多侧重地理位置的概念,用户可以选择离自己更近的region来部署自己的服务. 2. cell cell是openstack一个非常重要的概念,主要用来解决openstack的扩展性和规模瓶颈

Openstack是看着AWS成长起来的,这点毋庸置疑:所以AWS大规模商用已成事实的情况下,Openstack也需要从架构和产品实现上进行优化,以满足大规模商用的要求.从已有的实现来看其中两种方式值得借鉴:华为推出的Openstack级联方案和社区已有的Cell方案.在上海11月21号的Openstack Meeting up中华为高级架构师黄登辉的分享里也提及,华为公有云使用了级联架构.其中Cell方案(https://wiki.openstack.org/wiki/Blueprint-no