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RSS订阅原创 计算视觉——Bag of features：图像检索
计算视觉——Bag of features：图像检索一、BOW模型简介二、 Bag of features基础流程2.1 特征提取2.2 学习"视觉词典"2.3 将输入的图像，根据TF-IDF转化成视觉单词的频率直方图2.4 构造特征到图像的倒排表，通过倒排表快速索引相关图像2.5 根据索引结果进行直方图匹配三、图像检索实验3.1实验要求3.2 实验准备3.3 实验结果及分析四、总结一、BOW模型简介Bag-of-words模型应用于文档表示：在信息检索中，BOW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序
2020-05-24 23:00:11
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原创 计算视觉——NCC视差匹配
计算视觉——NCC视差匹配一、立体匹配1.1 原理1.2 步骤二、NCC视差匹配2.1 原理2.2 计算公式三、实验过程3.1 实验准备3.2 实验代码3.3 实验结果四、总结参考链接：一、立体匹配1.1 原理找出两张图像的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。1.2 步骤匹配代价计算: 一般是通过计算左...
2020-04-26 18:00:28
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原创 计算机视觉——对极几何与基础矩阵
这里写目录标题1、对极几何1.1 极线约束1.2 极点1.3 基本矩阵F（8点算法）1、对极几何对极几何是研究两幅图像之间存在的几何。它和场景结构无关，只依赖于摄像机的内外参数。研究这种几何可以用在图像匹配、三维重建方面。基线：连接两个摄像机光心O(O′)O(O')O(O′)的直线对极点：基线与像平面的交点对极平面：过基线的平面对极线：对极平面与图像平面的交线基本矩阵F：对应点...
2020-04-21 22:50:36
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原创 计算机视觉——相机标定
计算机视觉——相机标定一、相机标定简介相机标定指建立相机图像像素位置与场景点位置之间的关系，根据相机成像模型，由特征点在图像中坐标与世界坐标的对应关系，求解相机模型的参数。相机需要标定的模型参数包括内部参数和外部参数。针孔相机成像原理其实就是利用投影将真实的三维世界坐标转换到二维的相机坐标上去，其模型示意图如下图所示：从图中我们可以看出，在世界坐标中的一条直线上的点在相机上只呈现出了一个...
2020-04-07 22:11:41
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原创 图像拼接——APAP算法
一、图像拼接技术1、基本介绍图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常用到五个步骤：二、APAP算法1、...
2020-03-24 23:12:51
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原创 SIFT特征提取+匹配
SIFT特征提取+匹配目录SIFT特征提取+匹配1. 算法描述1.1 构建尺度空间1.2LoG近似DoG找到关键点1.3除去不好的特征点1.4关键点的表示1.5 关键点描述子的生成1.6根据SIFT进行匹配2. 实验要求3.实验过程3.1 实验数据集3.2 sift特征提取3.3 特征匹配3.4 匹配筛选4. 总结...
2020-03-08 09:25:25
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原创 Harris角点检测（实验）
1. 实验原理及目的1.1实验原理在 1988 年的文章《A CombinedCorner and Edge Detector》中就已经提出了焦点检测的方法，被称为Harris 角点检测。他把这个简单的想法转换成了数学形式。将窗口向各个方向移动（u，v）然后计算所有差异的总和。表达式如下：窗口函数可以是正常的矩形窗口也可以是对每一个像素给予不同权重的高斯窗口角点检测中要使 E (μ,ν)...
2020-02-25 19:20:00
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原创 Python+OpenCV 图像处理（一）
1.灰度变换一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色。1.将图片进行灰度化处理图片的灰度化：将一个像素点的三个...
2020-02-23 14:25:03
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原创 粒子群优化算法
1.基本原理在粒子群优化算法中，鸟群中的每个小鸟被称为一个“粒子”，通过随机产生一定规模的粒子作为问题搜索空间的有效解。和小鸟一样，每个粒子都具有速度和位置，可以由问题定义的适应度函数确定粒子的适应值，然后不断进行迭代，由粒子本身的历史最优解和群体的全局最优解来影响粒子的速度和位置，让粒子在搜索空间中探索和开发,最终找到全局最优解。2.基本流程（1）初始化所有的个体(粒子)，初始化它们的速度...
2019-12-03 20:51:54
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原创 遗传算法求解TSP问题
遗传算法求解TSP问题（讨论不同参数的组合对结果的影响）### 1.遗传算法基本原理及求解TSP问题流程1.1基本思路TSP问题是一个经典的组合优化问题，让种群中每个个体代表一条路径，经过选择，染色体交配，变异，不断迭代达得到一个路径较短结果。1.2群体的初始化采用生成随机数的方法，初始化规模为N的群体，对染色体的每一维变量进行初始化赋值；随机生成N个城市序列，每个个体是一条城市序列随机...
2019-11-19 23:21:11
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原创 蚁群优化算法（讨论参数对算法收敛的作用）
1.蚁群优化算法理解蚁群优化（ant colonyoptimization, ACO）是20世纪90年代初由意大利学者M.Dorigo等通过模拟蚂蚁的行为而提出的一种随机优化技术。蚁群优化算法是仿照大自然蚂蚁觅食的行为寻找最优解的一种算法，在寻找食物的过程中，蚂蚁们会朝着不同的路径走，一边走一边留下气味信息给后来的同伴，距离食物最近的一条路走的蚂蚁会越来越多，气味也会越来越浓，而路程较远的路因...
2019-11-05 20:03:02
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原创 理解遗传算法及MATLAB代码实现
理解遗传算法1.基本原理遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是由美国密歇根（Michigan）大学心理教授、电子工程学和计算机科学教授John H.Holland首先提出的一种随机自适应的全局搜索算法。2.流程结构2.1染色体编码常用的较简单的两种编码方式：（1）二进制编码方法：该方法产生的染色体是一个二进制符号序列，染色体的每个基因只能取值0或1；（2）浮点数编码...
2019-11-03 22:34:13
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原创 模糊控制
应用MATLAB实现模糊控制@TOC模糊控制理解参考: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38145317/article/details/82966901https://blog.youkuaiyun.com/qq_34445388/article/details/79086584模糊计算的基本流程：1.MATLAB代码实现###1.1改变输入输出变量e和ec的模糊隶属形...
2019-10-22 17:55:57
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原创 K-means 算法的理解与代码实现
K-means 算法的理解与代码实现K-means 算法又名K均值算法，是一种聚类算法，K-means 算法是在无监督的情况下将一堆没有标签的点，找特征归类为簇。其算法思想大致为：最开始在所有样本点中随机选取k个点，作为簇中心点，然后分别计算样本点到k个中心点的距离，对于样本点，将其归类到与它距离最近的中心点所属的簇中，这一步完成后，再计算每个簇中所有样本点的平均值，更新簇中心的位置，重复多次，...
2019-09-08 22:12:31
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空空如也
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