
2d算法
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改变世界的人
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Cvthin 细化算法的简化(LUT)
是根据图像中像素点得八个相邻点得情况,得到一个索引值,然后查表,如果为0怎保留该点,否则删除算法代码:[cpp] view plain copy#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include #转载 2017-09-08 12:13:17 · 604 阅读 · 0 评论 -
主成分分析PCA
降维的必要性1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯。2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%。3.过多的变量会妨碍查找规律的建立。4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内。降维的目的:1.减少预测变量的个数2.确保...转载 2018-07-12 10:22:30 · 442 阅读 · 0 评论 -
最短路径算法
本文总结了图的几种最短路径算法的实现:深度或广度优先搜索算法,弗洛伊德算法,迪杰斯特拉算法,Bellman-Ford算法1),深度或广度优先搜索算法(解决单源最短路径)从起始结点开始访问所有的深度遍历路径或广度优先路径,则到达终点结点的路径有多条,取其中路径权值最短的一条则为最短路径。下面是核心代码:void dfs(int cur, int dst){ /***operation***...转载 2018-06-29 18:06:24 · 362 阅读 · 0 评论 -
霍夫变换到广义霍夫变换
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/tiandijun/article/details/47251913 计算机视觉中经常需要识别或者定位某些几何图形,比如直线、圆、椭圆,还有其他一些图形。检测直线的霍夫变换提供了在图像中寻找直线的一种算法,是最简单的一种情形,后来发展到检测圆、椭圆、还有一般图形的霍夫变换。其核心思想是把图像中属于某种...转载 2018-03-29 17:35:17 · 1301 阅读 · 0 评论 -
张正友标定法
三、致敬“张正友标定” 此处“张正友标定”又称“张氏标定”,是指张正友教授于1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。张氏标定法已经作为工具箱或封装好的函数被广泛应用。张氏标定的原文为“A Flexible New Technique forCamera Calibration”。此文中所提到的方法,为相机标定提供了很大便利,并且具有很高的精度。从此标定可以不需要特殊的标定物,...转载 2018-03-06 18:16:05 · 357 阅读 · 1 评论 -
梯度下降(Gradient Descent)小结
在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,...转载 2018-03-15 18:58:52 · 267 阅读 · 0 评论 -
矩:数学矩-图像矩
矩是描述图像特征的算子,如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等领域。常见的矩描述子可以分为以下几种:几何矩、正交矩、复数矩和旋转矩。 其中几何矩提出的时间最早且形式简单,对它的研究最为充分。几何矩对简单图像有一定的描述能力,他虽然在区分度上不如其他三种矩,但与其他几种算子比较起来,他极其的简单,一般只需用一个数转载 2017-11-23 11:54:15 · 4252 阅读 · 1 评论 -
RANSAC算法详解
给定两个点p1与p2的坐标,确定这两点所构成的直线,要求对于输入的任意点p3,都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们,判断一个点在直线上,只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中,往往会先根据已知的两点算出直线的表达式(点斜式、截距式等等),然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上。 生产实践中的数据往往会有一定的偏差。例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性转载 2017-10-27 17:31:21 · 314 阅读 · 0 评论 -
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm)---多边形逼近算法
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其转载 2017-09-08 11:18:17 · 9551 阅读 · 0 评论 -
详解:正则化
1. The Problem of Overfitting1还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图。如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。我们把此类情况称为欠拟合(underfitting),或者叫...转载 2018-07-15 12:50:55 · 482 阅读 · 1 评论