qq_42672627的博客

根据老师布置的作业，我们这边进行一些简单的例程测试，首先测试的是直方图的均衡，下面是测试代码：from PIL import Imagefrom pylab import *from PCV.tools import imtoolsfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont = FontProperties(fname=r...

引言TensorFlow 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。它是一个不严格的“神经网络”库，可以利用它提供的模块搭建大多数类型的神经网络。它可以基于ＣＰＵ或ＧＰＵ运行，可以自动使用ＧＰＵ，无需编写分配程序，主要支持Python编写。MNIST 是一个巨大的手写数字数据集，被广泛应用于机器学习识别领域。MNIST有60000张训练集数据和10000张测试集数据，每一个训练元素都是28...

K邻近分类法（KNN）1. 在分类算法中，最简单且最常用的一种方法之一就是KNN算法。这种算法把要分类的对象与训练集中已知类标定的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票。但knn属于懒惰算法，这种算法需要预设k的值，k值会影响分类的性能，而且算法对大训练集搜索效果非常慢。2. knn算法步骤如下：（1） 算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离（2）找邻居：圈定距...

引言最初的Bag of words，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag of words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其仅仅看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词是否出现，或者说当这篇文章的作者在任意一个位置选择一个词汇都不受前面句子的影响而独立选择的。现在的Bag of words来表示图像的特征描述也是很流行的。大体...

引言本篇博客主要介绍对极几何和基础矩阵的求解方法和作用。从一张2D的图像估计3D模型有时十分困难。这个时候，双/多摄像头就可以帮助解决3D恢复的问题。而对极几何和基础矩阵的出现解决了：已知两幅图像中两点是对应关系，如何求解两相机的相对位置和姿态对极几何1.基本概念立体成像的基本几何就是对极几何。下图是最经典的对极几何示意图。O1和O2为两个相机（也有可能是一个相机在不同时刻的位置）的主...

背景我们拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标系，成像时三维相机坐标系向二维图像坐标系转换。不同的镜头成像时的转换矩阵不同，同时可能引入失真，标定的作用是近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算，需要知道若干点的三维世界坐标系中的坐标和二维图像坐标系中的坐标，也就是拍摄棋盘的意义。对于张正友棋盘标定法的详解可以参考：python-OpenCV Tutorial。...

相关包安装1.pygame的安装打开命令行cmd输入下面的指令即可安装：pip install pygame2.pyOpenGL的安装如果直接用pip安装的话可能后面运行demo时会报错，网上说OpenGL装的是默认32位版本，而电脑是64位的，所以就会报错。（我也没去尝试，不知道对不对。）这边我们直接在官网那边下载OpenGL的包，下载地址：https://www.lfd.uci.e...

背景介绍在同一位置拍摄的两幅或多幅图像是单应性相关的。我们可以使用该约束将很多图像拼接起来，拼成一幅大的图像来创建全景图像。其步骤总结起来就两个步骤：1.利用sift算法找出两种图片的相似点，计算变换矩阵（单应性矩阵）。2.变换一张图片到另一种图片上合适的位置，并重新计算重叠区域的像素值。基本原理1.单应性矩阵定义：在计算机视觉领域，空间同一平面的任意两幅图像被单应矩阵联系着（假设在针...

这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入因为计算机视觉课程的需要，所以我们来安装和...

代码（一） 一个简单的构图from pygraph.classes.digraph import digraphfrom pygraph.algorithms.minmax import maximum_flowgr = digraph()gr.add_nodes([0,1,2,3])gr.add_edge((0,1), wt=4)gr.add_edge((1,2), wt=3)...