SIFT算法资料总结

最新推荐文章于 2022-03-24 12:11:33 发布
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计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法，在计算机视觉领域，图像特征提取是一项至关重要的基础任务。它旨在从图像中提取具有代表性和独特性的信息，这些信息能够帮助计算机理解图像内容，为后续的目标识别、图像匹配、图像分割等高级任务提供有力支持。Harris 角点和 SIFT（尺度不变特征变换）算法作为经典的图像特征提取方法，在学术界和工业界都得到了广泛应用。Harris 角点能够有效地检测出图像中的角点特征，这些角点往往是图像中物体形状的关键转折点，蕴含着丰富的结构信息。
LM算法——列文伯格-马夸尔特算法（最速下降法，牛顿法，高斯牛顿法）（完美解释负梯度方向）
热门推荐
三眼二郎
10-23 6万+
首先谈一下应用场景——在拟合的时候进行应用 什么是拟合？你有一堆数据点，我有一个函数，但是这个函数的很多参数是未知的，我只知道你的这些数据点都在我的函数上，因此我可以用你的数据点来求我的函数的未知参数。例如：matlab中的fit函数 最小二乘法天生就是用来求拟合的，看函数和数据点的逼近关系。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 拟合我们可以认为是一种试探性的方法，这种方法在计算机出...
PNP问题-位姿估计方法梳理（pose estimation）
DC
06-28 6597
- 单目视觉 - 位姿测量 目标3D精确模型已知（建立2D-3D对应关系）： 点特征 P3P问题 基于针孔成像模型 Gao的方法（opencv emgucv） Kneip 的 P3P 算法 直接线性变换 （DLT） EP3P（王平） 通用相机模型 （GID） 用在基于鱼眼镜.
3D-2D PnP相关算法
秃头队长
02-10 1738
PnP算法大体分为直接法和优化法 常见的直接法包括：P3P、DLT、EPnP 优化的算法包括：LHM、Only pos BA PnP算法的指标主要包括：匹配点数、鲁棒性、速度、精度 P3P：3对匹配点，需要相机内参 DLT：不需要内参，4点法求出单应矩阵，DLT分解出K、R、T EPnP：最少4个点，性价比高，精度较高，需要内参K LHM：复杂度较高，具有全局凸性，收敛性好，精度高。（在物体坐标系...
RPnP算法原文及代码解析
cg1135217680的博客
03-24 3992
（有不对的地方希望得到您的指正~~） RPnP（Robust Perspective-n-Point）是一种快速且具有鲁棒性的PnP求解方法。在2D-3D点较少的情况下，能取得较理想的计算效果。并且其结果远优于EPnP+GN，是目前解决PnP问题的最有效的方法之一。由于RPnP算法是在PST（Perspective Similar Triangle）算法之上，提出来的，故在解析RPnP前，需简单介绍一下PST算法。 PST算法是为了解决P3P问题，提出...
MLpnp论文阅读及算法思想
joun772的博客
08-05 3915
MLpnp MLPNP - A REAL-TIME MAXIMUM LIKELIHOOD SOLUTION TO THE PERSPECTIVE-N-POINT PROBLEM S. Urban, J.Leitloff, S.Hinz 卡尔斯鲁厄理工学院摄影测量与遥感研究所，卡尔斯鲁厄Englerstr. 7,76131卡尔斯鲁厄，德国-(斯蒂芬。城市,延斯。leitloff stefan.hinz) @kit.edu http://www.ipf.kit.edu 论文 关键词:位姿估计，透视n点，计算机视
论文笔记20191022-平面姿态估计
weixin_42598288的博客
10-22 1679
1、Robust binocular pose estimation based on pigeon-inspired optimization 基于鸽子启发式优化的稳健双目姿势估计-2015 https://ieeexplore.ieee.org/document/7334261 本文提出了一种基于鸽子启发优化（PIO）的双目相机系统的准确而鲁棒的姿态估计算法，可以很容易地推广到多相机系统的估计...
python 实现sift算法
06-13
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所...
Atitit 指纹识别匹配sift算法总结
03-20
### 指纹识别技术与SIFT算法综述 #### 一、指纹识别技术概述 指纹识别技术是一种基于人体指纹的独特性来进行身份验证的技术。它主要依赖于每个人指纹的唯一性和稳定性，即使是在同一个人的不同手指之间也存在差异...
SIFT算法中文总结资料
03-20
SIFT（尺度不变特征变换）算法是计算机视觉领域中一种重要的图像特征提取方法，由David G. Lowe在1999年的论文《Object Recognition ...通过阅读提供的中文资料，可以深入理解SIFT算法的细节，提高解决实际问题的能力。
[matlab实现]各种优化算法解决TSP问题.zip
03-14
运用Matlab实现，里面有蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、神经网络算法求解TSP问题 非本人原创，不可用于商业或盈利用途。包含代码和数据，可以参考学习，不可用于商业用途
pmtest4.asm
lhm的博客
02-26 465
;====================================== ;pmtest4.asm ;编译方法：nasm pmtest4.asm -o pmtest4.bin ;====================================== %include "pm.inc"; 常量，宏 以及一些说明 ;org 07c00h org 0100h jmp LABEL_B...
优化算法学习（LM算法）
zhulinmanbu114的博客
07-18 2万+
LM算法可以理解为**Gauss-Newton算法与最速下降法的结合**
列文伯格算法（LM算法）理解、使用及实现
Try_再努力一点
09-23 4万+
第一部分  levmar的安装与使用  Levenberg-Marquardt算法是求解非线性问题的一个非常好用的算法。该算法属于信赖域算法的一种，关于信赖域算法的解释可以参考这一博主的解释：关于信赖域算法理解，个人感觉很好。        Levenberg-Marquardt算法是一个开源的算法，其文件下载地址如下： http://www.netlib.org/clapack/C
基于QT的调色板
08-15
【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具，类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备，支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式，用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中，调色板（QPalette）是一个关键的类，用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色，如背景色、前景色、文本色、高亮色等，这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette，开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog，这是一个标准的Qt对话框，允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择，通常包括一个调色板界面，用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现，QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变（QLinearGradient）沿直线从一个点到另一个点过渡颜色，而径向渐变（QRadialGradient）则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中，用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置，从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的，将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间，使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中，我们可以推测这是与HSB（色相、饱和度、亮度）色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式，与RGB或CMYK模型不同，它以人的感知为基础，更容易理解。在这个调色板中，用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具，如QPalette、QColorDialog、QGradient等，构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式，还可能支持HSB色彩模型，使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
基于springboot二手物品交易网站系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-15
标题基于Spring Boot的二手物品交易网站系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Spring Boot开发二手物品交易网站的研究背景、意义、现状及本文方法与创新点。1.1研究背景与意义介绍二手物品交易的市场需求和Spring Boot技术的适用性。1.2国内外研究现状概述当前二手物品交易网站的发展现状和趋势。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和在系统设计中的创新之处。第2章相关理论与技术介绍开发二手物品交易网站所涉及的相关理论和关键技术。2.1Spring Boot框架解释Spring Boot的核心概念和主要特性。2.2数据库技术讨论适用的数据库技术及其在系统中的角色。2.3前端技术阐述与后端配合的前端技术及其在系统中的应用。第3章系统需求分析详细分析二手物品交易网站系统的功能需求和性能需求。3.1功能需求列举系统应实现的主要功能模块。3.2性能需求明确系统应满足的性能指标和安全性要求。第4章系统设计与实现具体描述基于Spring Boot的二手物品交易网站系统的设计和实现过程。4.1系统架构设计给出系统的整体架构设计和各模块间的交互方式。4.2数据库设计详细阐述数据库的结构设计和数据操作流程。4.3界面设计与实现介绍系统的界面设计和用户交互的实现细节。第5章系统测试与优化说明对系统进行测试的方法和性能优化的措施。5.1测试方法与步骤测试环境的搭建、测试数据的准备及测试流程。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，验证系统是否满足需求。5.3性能优化措施提出针对系统性能瓶颈的优化建议和实施方案。第6章结论与展望总结研究成果，并展望未来可能的研究方向和改进空间。6.1研究结论概括本文基于Spring Boot开发二手物品交易网站的主要发现和成果。6.2展望与改进讨论未来可能的系统改进方向和新的功能拓展。
基于Python的学生宿舍管理系统的设计与实现+数据库文档
08-15
1. 用户与权限管理模块 角色管理： 学生：查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员：分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员：维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作： 登录认证：对接学校统一身份认证（模拟实现，用学号 / 工号作为账号），支持密码重置 信息管理：学生完善个人信息（院系、专业、联系电话），管理员维护所有用户信息 权限控制：不同角色仅可见对应功能（如学生无法修改床位分配信息） 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理： 楼栋信息：名称（如 "1 号宿舍楼"）、层数、性别限制（男 / 女 / 混合）、管理员（宿管） 房间信息：房间号（如 "101"）、户型（4 人间 / 6 人间）、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息：记录房间内设施（如空调、热水器、桌椅）的配置与完好状态 床位管理： 床位编号：为每个床位设置唯一编号（如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床） 状态标记：标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中"，支持批量查询空闲床位 历史记录：保存床位的分配变更记录（如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因） 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配： 新生分配：管理员导入新生名单后，宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配：针对转专业、复学学生，宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示：学生登录后可查看自己的宿舍信息（楼栋、房间号、床位号、室友列表） 调整管理： 调宿申请：学生提交调宿原因（如室友矛盾、身体原因），选择意向宿舍（需有空位） 审批流程：宿管审核申请，通过后执行床位调换，更新双方住宿信息 换宿记录：保存调宿历史（申请人、原床位、新床位、审批人、时间） 4. 报修与安全管理模块 报修管理： 报修提交：学生选择宿舍、设施类型（如 "
深入学习循环神经网络（RNN）的方法与技巧
08-15
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/8a7ca10dbd74 深入学习循环神经网络（RNN）的方法与技巧（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
SIFT算法深度解析：最新研究与经典总结
SIFT算法能够在不同尺度空间下提取稳定的图像特征点，并对这些特征点进行描述，使得在图像旋转、尺度缩放、亮度变化甚至是部分遮挡等情况下，仍然能够准确匹配。 ### SIFT算法的核心步骤： 1. **尺度空间极值检测*...
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