第四周作业——图的表示

本文介绍了使用Java语言实现图的矩阵表示方法,包括读取图数据文件、解析边信息并构建邻接矩阵,最后通过展示邻接矩阵来直观表示图结构。
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class GraphRepresentation {
	private static int vNum;
	private static int eNum;
	
	private static void showMatrix(int matrix[][]) {
		for (int m=0; m<vNum; m++) {
			System.out.print("\t" + m);
		}
		
		System.out.println("");
		
		for (int i=0; i<matrix.length; i++) {
			System.out.print(i + "\t");
			
			for (int j=0; j<matrix[i].length; j++) {
				System.out.print(matrix[i][j] + "\t");
			}
			
			System.out.println("");
			
		}
	}

	private static int[][] getData() {
		int[][] matrix = null;
		
		try {
			BufferedReader reader = new BufferedReader (new FileReader(new File("src/tinyG.txt")));
			vNum = Integer.valueOf(reader.readLine().trim());
			eNum = Integer.valueOf(reader.readLine().trim());
			matrix = new int[vNum][vNum];
			
			String temp = "";
			while((temp = reader.readLine()) != null) {
				StringTokenizer str = new StringTokenizer(temp);
				
				int[] points = new int[2];
				int index = 0;
				
				while (str.hasMoreElements()) {
					points[index] = Integer.valueOf(str.nextToken());
					index++;
				}
				
				matrix[points[0]][points[1]] = matrix[points[1]][points[0]] = 1;
			}
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (NumberFormatException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		
		return matrix;
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		showMatrix(getData());
	}
}

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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