CHAPTER1 Geometric Camera Models未完成

1.1 Image Formation
1.1.1 Pinhole Perspective
1.1.2 Weak Perspective
1.1.3 Cameras with Lenses
1.1.4 The Human Eye
1.2 Intrinsic and Extrinsic Parameters
1.2.1 Rigid Transformations and Homogeneous Coordinates
1.2.2 Intrinsic Parameters
1.2.3 Extrinsic Parameters
1.2.4 Perspective Projection Matrices
1.2.5 Weak-Perspective Projection Matrices
1.3 Geometric Camera Calibration
Geometric Harmonic Models(几何谐波模型)是一种基于数学分析的技术,通常用于解决高维数据的空间映射问题。它的核心思想是从复杂的非结构化数据中学习低维嵌入表示,并通过谱方法捕捉数据分布的内在流形特性。这类模型可以应用于回归、插值甚至分类任务。 如果要用几何谐波模型构建预测系统,以下是基本步骤及其对应的伪代码示例: ### 步骤说明 1. **准备数据** 收集输入变量 `X` 和目标变量 `y` 的样本对 `(x_i, y_i)`。 2. **构造距离矩阵或相似度图** 使用欧氏距离或其他适合的距离度量计算每一对样本之间的关系。 3. **生成拉普拉斯算子及特征分解** 根据相似度信息得到几何谐波的基础表达形式。 4. **训练插值器并进行预测** 对于新样本点 x_new ,借助预先学得的知识估算其对应的目标值 ŷ 。 --- #### 示例 Python 实现框架 ```python # 导入库文件 import numpy as np from scipy.spatial.distance import pdist, squareform from sklearn.datasets import make_regression from geometric_harmonic_module import GeometricHarmonicsInterpolator # 假想模块名 def main(): # 创建模拟数据集 X_raw, y_true = make_regression(n_samples=200, n_features=10, noise=0.1) # 计算所有成对标本间的欧式间距 dist_matrix = squareform(pdist(X_raw)) # 初始化几何和谐振荡器对象 interpolator = GeometricHarmonicsInterpolator() # 学习模式并执行变换操作 interpolator.fit(dist_matrix, y_true) # 测试阶段:假设有一些新的查询实例待判定 new_points = ... # 这里应提供额外未知数据 predicted_values = [] for point in new_points: pred_value = interpolator.predict(point) # 调用已建立好的预测功能 predicted_values.append(pred_value) if __name__ == "__main__": main() ``` 注意:上述程序仅作为理论指导用途,请依据个人需求完善细节部分! ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值