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k-d tree算法分类： 计算机视觉2013-06-13 18:51 1616人阅读 评论(1) 收藏 举报k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。应用背景　　SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数

http://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7744015说到双摄像头测距，首先要复习一下测距原理，把Learning OpenCV翻到416和418页，可以看到下面两幅图图1. 双摄像头模型俯视图图2, 双摄像头模型立体视图

曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设x和y之间的函数关系为：                   y＝a+bx式中有两个待定参数，a代表截距，b代表斜率。对于等精度测量所得到的N组数据（xi，yi），i＝1，2……，N，xi值被认为是准确的，所有的误差只联系着yi。下面利用最小二乘法把观测数据拟合为直线。     用最小二乘法估计参数时，要求观测值yi的偏差的加权平方和

QT中读取.txt文件并保存为数组 QFile fpx("/work/qt_workspace/saly/pix_x.txt"); QFile fpy("/work/qt_workspace/saly/pix_y.txt"); // QVectorarray; if(!fpx.open(QIODevice::ReadOnly)) return;

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方法一：    对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式：                          Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114     方法二：     而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。     注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法：

Title:       位操作基础篇之位操作全面总结Author:     MoreWindowsE-mail:      morewindows@126.comKeyWord:   C/C++ 位操作 位操作技巧 判断奇偶 交换两数 变换符号 求绝对值 位操作压缩空间 筛素数 位操作趣味应用 位操作笔试面试位操作篇共分为基础篇和提高篇，基础篇主要对位操作进行全面总结，帮助大

首先了解一下多尺度的概念。尺度空间也就是分辨率，就好比我们看一个物体，在不同的距离看到的大小不一样，也就是从不同的尺度空间观察物体。      如果想要描述现实世界的结构，或者将三维物体映射到二维的图像上去，多尺度表示将会至关重要。多尺度表示的概念很容易理解，举例说明，绘制地图时会有比例尺的概念。世界地图中就只能够显示大洲大洋，以及较大的地域和国家；而一个城市地图，甚至可以详细的显

从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法前言    前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙

简单的数据平滑处理的方法。在一本老版本的《数学手册》中找到了几个基于最小二乘法的数据平滑算法。将其写成了C 代码，测试了一下，效果还可以。这里简单的记录一下，算是给自己做个笔记。算法的原理很简单，以五点三次平滑为例。取相邻的5个数据点，可以拟合出一条3次曲线来，然后用3次曲线上相应的位置的数据值作为滤波后结果。简单的说就是 Savitzky-Golay 滤波器 。只不过Savitzky-Golay...