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RSS订阅原创 【机器视觉】单目测距——运动结构恢复
在前面对光流法进行进一步改进，希望将2D光流推广至3D场景流时，发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题，需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息，否则解空间不收敛，存在无穷解。由于开发的产品面向普通用户，暂时不考虑深度相机或者激光雷达。
2025-06-10 22:56:51
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原创 【机器视觉】摄像头运动估计——对极几何
稠密光流计算会受到由相机运动产生的全局光流影响，造成结果误差。若相机运动幅度较大，误差会严重干扰运动目标的识别。
2025-06-03 17:48:26
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原创 【机器视觉】运动分析——LK光流
光流(Optical Flow)是指图像中物体运动在二维图像平面上的投影，表现为图像亮度模式的表观运动。它描述了图像中每个像素点在连续帧之间的运动矢量。
2025-05-16 11:53:34
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原创 【人工智能】非线性支持向量机——Cover，Mercer定理
当在原始维度无法找到合适的分类界面时，我们可以通过将数据映射到更高维度的空间来寻找分类界面，称之为——核函数法。
2025-05-11 17:30:09
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原创 【最优化算法】简单优化问题-快速求零点
对于一些不需要考虑无理根或者复数根的优化问题中，这个方法能起到减少计算量的作用（大概？对于计算机来说，这个方法也可以算是一种简便求零点的方法。
2025-03-05 14:23:20
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原创 【最优化算法】约束优化
梯度下降，牛顿迭代等优化算法都是直接针对函数的优化问题，解矢量可以是空间中的任意矢量，一般称为“无约束优化”。在实际问题中往往会遇到另一类“约束优化”问题
2025-03-01 12:39:50
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原创 【机器视觉】旋转矩阵，坐标系变换
分享一下我搓机器人过程中遇到的问题在机器视觉中，常需要将物体的坐标从一个坐标系变换到另一个坐标系。旋转矩阵可以精确描述物体在三维空间中的旋转关系，常配合平移矢量一起完成刚体变换。相关算法放在文末，博主不是计算机专业，代码基本都是根据数学公式写出来的，没有优化~
2024-12-29 19:28:23
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原创 【最优化算法】最速梯度下降法，及推导过程
对于复杂函数来说，直接求解矢量方程得到优化函数的极值点往往非常困难。在这种情况下，可以考虑采用迭代的方法从某个初始值开始，逐渐逼近极值点，即——梯度法
2024-11-27 15:24:22
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原创 手搓人工智能-线性判别函数，及其性质的证明
当需要分类的样本是这样时：一个很自然的想法是用一条直线将平面分成两个区域，每个区域代表一个类别。分类时只需判断待识别样本处于哪个区域就可以达到识别的目的同样，在三维甚至更高维度的空间中，也可以采用类似的方法，由一个平面或者超平面将空间分成两个区域。
2024-11-25 12:20:05
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原创 手搓人工智能—聚类分析（下）谱系聚类与K-mean聚类
所谓聚类分析就是根据某种原则，将样本或数据集划为若干个“有意义“的子集，称为——无监督学习
2024-11-23 20:22:36
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原创 图像处理：从数学出发，深刻了解高斯模糊——高斯卷积核
高斯模糊（Gaussian Blur）是一种常用的图像处理技术，它通过将图像与高斯核（Gaussian Kernel）进行卷积来达到模糊效果。高斯模糊可以平滑图像，去除噪声和细节，同时保留重要的结构信息。
2024-11-15 20:22:27
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原创 手搓人工智能-距离和相似性度量
上一篇都是用样本之间的距离来度量他们的相似程度，那么什么是“距离”？我们都是在一般的意义上理解“距离”——特征空间中连接两个样本之间直线的长度，这个长度是用欧式距离来衡量的。但对于每个具体的问题来说，两个样本之间的欧式距离并不是在所有情况下都是对相似程度的合理度量。
2024-10-22 23:08:59
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原创 手搓人工智能-距离分类器
距离分类器的目的是将需要识别的样本分类到与其最相似的类别中。如果能够度量与每个类别的相似程度那么接下来能够采用以下方式进行分类：如果在所有可能的取值中，使得相似程度取得最大值，则判别属于某一类别。
2024-10-14 03:46:59
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空空如也
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