由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示.聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一对应. 图1:代价聚合前后视差图示意图   为了获得较好的匹配效果,SGM算法依旧采用全局立体匹配算法的思路,即全局能量最优化策略,简单来说就是寻找每个像素的最优视差使得整张影像的全局能量函数最小.全局能量函数的定义如公式1所示: 式1 全

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

背景: > 一直使用 Newtonsoft.Json.dll 也算挺稳定的. > 但这个框架也挺闹心的: > 1.影响编译失败:https://www.cnblogs.com/zihuxinyu/archive/2013/05/06/3063181.html (我也经常遇到) > 2.WinCE版本(小众用户)太大:Newtonsoft.Json.Compact.dll 352kb > 3.自己写一个微型框架,在通讯方面 要用到Json:一个 100k 的框架,引用一个 40

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算

LRU概述 LRU算法,即最近最少使用算法.其使用场景非常广泛,像我们日常用的手机的后台应用展示,软件的复制粘贴板等. 本文将基于算法思想手写一个具有LRU算法功能的Java工具类. 结构设计 在插入数据时,需要能快速判断是否已有相同数据.为实现该目的,可以使用hash表结构. 同时根据LRU的规则,在对已有元素进行查找和修改操作后,该元素应该被置于首位:在增加元素时,如果超过了最大容量,则会淘汰末尾元素.为减少元素移动的时间复杂度,这里采用双端链表结构,使得移动元素到首位和删除末尾元素的时间复

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最

文章目录 视差计算 视差优化 剔除错误匹配 提高视差精度 抑制噪声 视差计算   在SGM算法中,视差计算采用赢家通吃(WTA)算法,每个像素选择最小聚合代价值所对应的视差值作为最终视差,视差计算的结果是和左影像相同尺寸的视差图,存储每个像素的视差值,在影像内外参数已知的情况下,视差图可以转换为深度图,表示每个像素在空间中的位置,图1为双目立体像对的真实视差图示意图. 图1 双目立体像对及左影像真实视差图示意图   如图2所示,某个像素的所有视差下的代价值中,选择最小代价值所对应的视差作为最优视

归一化相关性,normalization cross-correlation,因此简称NCC,下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称. NCC,顾名思义,就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度,注意这里比较的是原始像素.通过在待匹配像素位置p(px,py)构建3*3邻域匹配窗口,与目标像素位置p'(px+d,py)同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性,注意这里构建相关窗口的前提是两帧图像之间已经校正到水平位置,即光心处于同一水平线上,此时极线是水平的,否则匹配过程只能

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

BZOJ_2208_[Jsoi2010]连通数_强连通分量+拓扑排序+手写bitset Description Input 输入数据第一行是图顶点的数量,一个正整数N. 接下来N行,每行N个字符.第i行第j列的1表示顶点i到j有边,0则表示无边. Output 输出一行一个整数,表示该图的连通数. Sample Input 3 010 001 100 Sample Output 9 HINT 对于100%的数据,N不超过2000. 直接缩点+拓扑排序统计答案即可. 每步转移是O(n)的,可以用b

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

这其实是一个NSInvocation练习作业 GitHub源码 vk_msgSend 引子 工作中难免会遇到一些场景,开发的时候不想引入整个头文件,但是又想调用一些方法 动态创建,动态调用看起来比较酷 这种使用场景确实不常见,导入了头文件最省事,最直接,但是这种方式我觉得能搞出很多好玩的东西 一个群里聊天的时候聊到了一个场景,tableView内的cell有N种样式,在cellForRow的时候,通过NSClassFromString从字符串创建对象,然后挨个对Cell的UI赋值,接下来问题就来

昨天在 Mac 上手写了一个最简单的 ASP.NET 5 程序,直接在 Startup.cs 中通过 Response.WriteAsync() 输出响应内容,详见 .NET跨平台:在Mac上跟着错误信息一步一步手写ASP.NET 5程序. 今天接着昨天的代码,用 vim 一步一步手写一个最简单的 ASP.NET 5 MVC 程序. 先创建 Controllers 文件夹: mkdir Controllers && cd $_ 接着创建 HomeController.cs 文件: vi H

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

正愁如何选择构建项目中的视图呢,现在官方推荐画板 Storybord...但是好像 xib貌似更胜一筹.以前的老棒子总喜欢装吊,用代码写....用代码堆一个HTML页面不知道你们尝试过没有.等页面做出来,人都要虚脱了. 可见即所得--WYSIWYG------What you see is what you get.这才是开发的王道! 最近接触了几个刚入门的iOS学习者,他们之中存在一个普遍和困惑和疑问,就是应该如何制作UI界面.iOS应用是非常重视用户体验的,可以说绝大多数的应用成功与否与交互

倾述下感受:8天16次驳回.这个惨不忍睹. 好了不说了,说多了都是泪. 直接上代码 : 这个里面的字段我是用动软生成的,感觉自己手写哪些字段太浪费时间了,说多了都是泪 ajax.model层的代码: using System; namespace Ajax.Model { /// <summary> /// SM_Class:实体类(属性说明自动提取数据库字段的描述信息) /// </summary> [Serializable] public partial class SM_C

kNN算法算是机器学习入门级绝佳的素材.书上是这样诠释的:“存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都有标签,即我们知道样本集中每一条数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征比较,算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类”. 优点:精度高.对异常

为了简单起见,这里构造的系统只能识别数字0到9,需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小:宽高是32像素的黑白图像.尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们还是将图像转换为文本格式. ---1.收集数据:提供文本文件 该数据集合修改自“手写数字数据集的光学识别”-一文中的数据集合,该文登载于2010年10月3日的UCI机器学习资料库中http://archive.ics.uci.edu/ml.        ---2.准备数据:将图像转换为测试