三维匹配问题是NP完全的

最新推荐文章于 2025-05-02 10:49:29 发布
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【全网独家】OpenCV 多视几何：立体匹配与三维重建
走向CTO的路上...
08-08 1018
立体匹配（Stereo Matching）是指通过比较两张视差图像，生成视差图，从而估算每个像素的深度信息。本文详细介绍了 OpenCV 在多视几何方面的应用，包括立体匹配与三维重建技术。我们讨论了它们的应用场景、原理解释及实现细节，并提供了具体的代码示例。此外，还展示了如何通过 Flask 应用部署和测试这些功能。这些技术为自动驾驶、机器人视觉、医疗影像等领域提供了强有力的工具，为各种实际应用打下坚实基础。
KDD2019空间众包平台的三维稳定匹配问题-Three-Dimensional Stable Matching Problem for Spatial Crowdsourcing Platforms
Fama_Q的博客
04-05 1397
KDD2019论文简析：空间众包平台的三维稳定匹配问题-Three-Dimensional Stable Matching Problem for Spatial Crowdsourcing Platforms 1.问题: 作者提出了一个"三维稳定空间匹配"即(3D-SSM)的概念； 因为大多众包平台现有方法通常着重于两种对象worker和user的匹配，让worker前往user所在的位置提供...
《Algorithms》第8章：NP完全问题 学习笔记
weixin_30485799的博客
02-02 721
/* * 第0~第8章的全部笔记已经整理在http://zjsblog.com/ALGO/index.html * Algorithms 是一本很经典的算法入门书，希望对朋友们有所帮助 */ Chapter 8：NP-完全问题 8.1 一些搜索问题: 搜索问题定义： 一个搜索问题是由一个算法C描述的，以问题实例I和一个可能的解S为输入，运行在关于|I|的多项式...
三维匹配问题
Valieli的博客
02-18 2879
【三维匹配问题】 给定三个不相交的集合X、Y、Z，三个集合的大小都为n。给定一个三元组集合T⊆X×Y×ZT \subseteq X \times Y \times ZT⊆X×Y×Z，集合T的大小为m。 问：T中是否存在一个大小为n的子集T’，这个子集恰好包含X,Y,Z每个元素一次。 三维匹配问题其实是集合覆盖和集合包装问题的特例。 ,.♥,.,.♥,.,.♥,.♥,.,.♥,.,.♥,.,.♥,....
划分问题：三维匹配问题、图着色问题
Valieli的博客
02-16 1578
文章目录6 划分问题6.1 三维匹配问题6.2 三维匹配问题是NP完全的6.3 图着色问题6.4 三着色问题是NP完全的 所有内容：NP与计算的难解性 6 划分问题 讨论两个划分问题，一个是三维匹配问题，另一个是图着色问题。对于三维匹配问题，要求搜索把对象集合分成子集的方式。对于图着色问题，要求划分图中的结点。 6.1 三维匹配问题 【三维匹配问题】 给定三个不相交的集合X、Y、Z，三个集合的大小...
【NPC】13、三维匹配规约到子集和问题
xiazdong
12-11 6192
作业-NP完全问题证明-8.23
甜橙的专栏
12-01 2563
题目： 在节点互不相交的路径（NODE-DISJOINT PATH）问题中，输入是一个无向图。该图的一些节点具有特殊标记：节点s1,s2,…,sks_1,s_2,\ldots,s_k 被标记为“出发点”，另一些相同数量的节点t1,t2,…,tkt_1,t_2,\ldots,t_k 被标记为“目的地”。目标是对所有的i=1,2,…,ki=1,2,\ldots,k ，求由sis_i 到tit_i
深度学习三维重建 笔记总结 问题总结 MVSNet系列最新顶刊 总结-Word版下载 53页
09-15
深度学习在三维重建领域的应用已经取得了显著的进步，特别是在多视图立体(Multi-View Stereo, MVS)技术中。MVS技术通过多个不同视角的二维图像来重建三维场景，是计算机视觉的重要研究方向。以下是对MVSNet系列论文...
算法：NP问题，NP完全问题（NPC），NPhard问题
热门推荐
明月清風
12-14 2万+
在做计算机算法关于NP完全问题这一章的作业的时候，发现有很多概念理解的不是很透彻，然后就反复看老师的讲义，在网上查阅各种资料，花了很多时间来弄懂这块的内容。发现书上的概念太正式，定义太标准，不容易很快理解，而网上的资料有些地方论述的不够全面，像我这样的新手在遇到NP家族的概念和问题的时候就很容易懵逼…因此在此将我的心得与整理的资料放在这里，一方面供我以后自己参考，避免又搞混，一方面和大家进行交流。
PPF算法-OpenCV三维点匹配(Surface Matching)
Anderson_Y的博客
08-21 2万+
参考资料 3D面匹配算法简介 1. 参考资料 2. 问题定义 3. 多模态特征(Multimodal Feature) (1) 投影矫正(Perspective Correction) (2) 几何边缘检测(Geometric Edge Detection) (3) 多模态特征的计算(Calculate Multimodal Feature) 4. 模型描述(Model Descri...
三维匹配_基于图像的三维模型重建 ——双视角SFM
weixin_39678451的博客
11-06 618
一、三角量测(Triangulation) 已知相机参数和匹配点恢复三维点的坐标第 i 相机投影矩阵: 三维点点坐标: 在第 i 个视角中投影的图像坐标为: 根据投影方程可以得到: 上述等式两侧同时叉乘 xi: 即：注意 第3个方程与前两个方程线性相关 1个观察点提提供2个约束， 有 个自由度，至少2对点 二、3D-2D: PnP问题 (已知三维点和对应二维点求解相机内外参数) ...
三维匹配_漫谈2：经典的立体匹配算法-PatchMatch
weixin_40006965的博客
11-22 923
本文要介绍的是Adobe上采用的经典立体匹配算法PatchMtach（2009）以及由此派生的Microsoft Research 提出的PathMatchStereo（2011）。PatchMatch主要用于在两幅二维图像中搜索最近领域中相似度最高的patch。其主要基于随机采样（random sampling）思想，并根据图像区域相似性，提供一种在整个图像区域快速propagate以提高搜索与...
【NPC】6、3SAT规约到三维匹配
xiazdong
12-05 1万+
一、问题描述     二、证明
概念 --- 全局匹配中常说的NP问题
flow_specter的博客
08-11 509
简介 刚开始学习全局匹配的时候，常常看到论文中写到求解这个能量函数是一个NP问题，因此需要用什么什么样的思想进行求解等等，现在用自己的话谈谈这个所谓的NP问题。 我通俗理解的NP就是指时间复杂度类似于O({a ^ n}) 和O(n!)，而不是 O(1),O(log(n)),O(n^a)，当复杂度是非多项式级，计算机没办法处理一定规模的数据，只有规模非常非常小的时候才能计算。比如暴力计算全局的能量函数，然后求解最小值时其实就不可取，相当于是一种穷举的策略。再比如一个33的小patch，每个像素点的视差点的候
算法界的“达摩克利斯之剑”——NP完全性理论
JakeMa1024的博客
05-02 1227
在计算机科学的江湖中，有一群“算法界的刺客”，它们的存在让无数开发者和数学家夜不能寐。它们就是——**NP完全问题**。今天，我们就来揭开它们的神秘面纱，看看这些“刺客”究竟是什么来头！
算法设计学习笔记（八）NP与计算的难解性
weixin_43869415的博客
07-14 1771
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 本文是对于算法设计的学习笔记，如有错误，请不吝赐教。 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warni
NP完全问题---3-SAT
qq_43796501的博客
07-26 1万+
1、什么是3SAT问题？ SAT是SATISFIABILITY（可满足性）的缩写。SAT问题就是问某一个布尔表达式是不是“可满足”的问题。这里的术语“可满足”的意思是存在一组“真值赋值”(truth assignment)使得布尔表达式为真。举例来说，“a & !b”(a与非b)就是一个"可满足"的布尔表达式，因为存在一组真值赋值(a=1,b=0)使其为真，而"(a | b) & (a | !b) & (!a | b) & (!a | !b)“就是一个"不可满足"的布尔表达式
【计算理论】计算复杂性 ( 3-SAT 是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题证明思路 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
12-15 1万+
一、3-SAT 是 NP 完全问题、 二、团问题是 NP 完全问题、 三、团问题是 NP 完全问题 证明思路
三维模板匹配
最新发布
07-24
在计算机视觉中，三维模板匹配技术是一种用于对象识别和定位的重要方法。它通过在三维空间中寻找与给定模板最相似的部分来实现对目标对象的检测。三维模板匹配技术相较于传统的二维方法，能够更好地处理视角变化、遮挡等问题，提供更精确的匹配结果。 ### 三维模板匹配的基本原理 三维模板匹配的核心思想是将模板与目标图像在三维空间中进行比较。这通常涉及到将模板和目标图像都转换为三维表示，例如点云或深度图像。匹配过程通常包括以下步骤： 1. **特征提取**：从模板和目标图像中提取特征，例如边缘、角点、表面法线等。 2. **特征匹配**：在模板和目标图像之间找到相似的特征点。 3. **几何验证**：使用几何约束（如刚体变换）来验证匹配点对是否一致。 ### 应用领域 三维模板匹配技术在多个领域中得到了广泛应用，包括但不限于： - **工业检测**：用于检测零件的缺陷或定位特定部件。 - **机器人导航**：帮助机器人在复杂环境中识别和定位物体。 - **增强现实**：在增强现实应用中，三维模板匹配可以用于将虚拟对象准确地叠加到现实世界中。 - **医学影像分析**：用于识别和定位医学影像中的特定结构。 ### 三维模板匹配的优势 - **视角不变性**：三维模板匹配能够更好地处理视角变化，因为它考虑了物体的三维结构。 - **遮挡处理**：即使部分物体被遮挡，三维模板匹配仍然可以找到未被遮挡的部分进行匹配。 - **高精度**：由于考虑了深度信息，三维模板匹配可以提供更高的定位精度。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Open3D库进行三维模板匹配： ```python import open3d as o3d import numpy as np # 加载模板和目标点云 template = o3d.io.read_point_cloud("template.ply") target = o3d.io.read_point_cloud("target.ply") # 计算FPFH特征 def compute_fpfh_feature(point_cloud, voxel_size=0.05): radius_normal = voxel_size * 2 point_cloud.estimate_normals(o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30)) radius_feature = voxel_size * 5 fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature(point_cloud, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_feature, max_nn=100)) return fpfh # 计算FPFH特征 template_fpfh = compute_fpfh_feature(template) target_fpfh = compute_fpfh_feature(target) # RANSAC匹配 distance_threshold = 0.075 result = o3d.pipelines.registration.registration_ransac_based_on_feature_matching( target, template, target_fpfh, template_fpfh, True, distance_threshold, o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint(False), 3, [ o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnEdgeLength(0.9), o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnDistance(distance_threshold) ], o3d.pipelines.registration.RANSACConvergenceCriteria(100000, 0.999)) # 输出匹配结果 print(result) print("Transformation is:") print(result.transformation) # 可视化匹配结果 template.transform(result.transformation) o3d.visualization.draw_geometries([target, template]) ``` ### 结论 三维模板匹配技术在计算机视觉中具有广泛的应用前景。通过利用物体的三维信息，它能够提供更精确的匹配结果，适用于多种复杂场景。随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，三维模板匹配技术将进一步提升其在对象识别和定位方面的性能。
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