标签: 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Computer Vision(27) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选

本周主要任务01:利用PCL库函数,ICP融合两个角度的点云 任务时间:2014年9月8日-2014年9月14日 任务完成情况:可以使用键盘交互,显示每次ICP迭代结果 任务涉及基本方法: 1.PCL库中ICP相关函数,ICP交互迭代 参考官方教程 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/interactive_icp.php#interactive-icp 程序文件: 1.icpInteractive.cpp //icpInteractiv

1.迭代式mapreduce 一些复杂的任务难以用一次mapreduce处理完成,需要多次mapreduce才能完成任务,例如Pagrank,Kmeans算法都需要多次的迭代,关于mapreduce迭代在mahout中运用较多.有兴趣的可以参考一下mahout的源码. 在map/reduce迭代过程中,思想还是比较简单,就像类似for循环一样,前一个mapreduce的输出结果,作为下一个mapreduce的输入,任务完成后中间结果都可以删除.如代码所以: Configuration conf1

过去的一年我在微软亚洲研究院做输入法,我们的产品叫“英库拼音输入法” (下载Beta版),如果你用过“英库词典”(现已更名为必应词典),应该知道“英库”这个名字(实际上我们的核心开发团队也有很大一部分来源于英库团队的老成员).整个项目是微软亚洲研究院的自然语言处理组.互联网搜索与挖掘组和我们创新工程中心,以及微软中国Office商务软件部(MODC)多组合作的结果.至于我们的输入法有哪些创新的feature,以及这些feature背后的种种有趣故事… 本文暂不讨论.虽然整个过程中我也参与了很多f

目录 Java流式思想和方法引用 1. Stream流 1.1 概述 传统集合的多步遍历代码 Stream的更优写法 1.2 流式思想的概述 1.3 获取流 1.4 常用方法 ①逐一处理:forEach ②过滤:filter ③映射:map ④统计个数:count ⑤取用前几个:limit ⑥跳过前几个:skip ⑦组合:concat 1.5 练习:集合元素处理(传统方式) 1.6 练习:集合元素处理(Stream流方式) 2. 方法引用 2.1 基本介绍 2.2 通过对象名引用[成员方法] 2

插件式架构,一种全新的.开放性的.高扩展性的架构体系.插件式架构设计近年来非常流行,基于插件的设计好处很多,把扩展功能从框架中剥离出来,降低了框架的复杂度,让框架更容易实现.扩展功能与框架以一种很松的方式耦合,两者在保持接口不变的情况下,可以独立变化和发布.基于插件设计并不神秘,相反它比起一团泥的设计更简单,更容易理解.下面已C# .Net简要介绍一下插件式架构的方法. 定义插件接口,将其编译成dll namespace PluginInterface { public interface IP

上两篇我们对处理器方法的参数进行了分别讲解,今天来学习处理器方法的返回值. 一.返回ModelAndView 若处理器方法处理完后,需要跳转到其它资源,且又要在跳转资源之间传递数据,此时处理器方法返回ModelAndView较好.在使用时,若该处理器方法只是进行跳转而不传递数据,或只是传递数据而不跳转资源(比如对页面的Ajax异步响应),此时若返回ModelAndView,总有一部分多余,要么Model多余,要么View多余,此时返回ModelAndView不合适. 二.返回String 1:内

AspectJ是一个面向切面的框架,它扩展了Java语言.AspectJ定义了AOP语法,所以它有一个专门的编译器用来生成遵守Java字节编码规范的Class文件. SpringBoot中AOP的使用方式主要有两种:注解式拦截与方法规则拦截,具体使用如下文所示. 一.创建一个简单springboot 2.03项目,添加aop依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId

很多初使用Vue的同学会发现,在改变数组的值的时候,值确实是改变了,但是视图却无动于衷,果然是因为数组太高冷了吗? 查看官方文档才发现,不是女神太高冷,而是你没用对方法. 看来想让女神自己动,关键得用对方法.虽然在官方文档中已经给出了方法,但是在下实在好奇的紧,想要解锁更多姿势的话,那就必须先要深入女神的心,于是乎才有了去探索Vue响应式原理的想法.(如果你愿意一层一层地剥开我的心.你会发现,你会讶异…… 沉迷于鬼哭狼嚎 无法自拔QAQ). 前排提示,Vue的响应式原理主要是使用了ES5的Obj

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样本 ######## rng =

基本概念流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用.如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能.流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭

快速排序迭代式和递归式的Java实现 快速排序基于分治法的思想,在待排序表中任选一值作为中枢值 pivot,一趟快排将所有大于该值的元素置于一边,小于该值的元素置于另一边,这样一个元素在排序中的最终位置就已确定.接下来将中枢值左右两边的区域分别进行下一趟快排,直到所有的元素都有序排列. 空间效率:最好情况为 O(log2(n+1)),最坏情况为 O(n),平均空间复杂度 O(log2(n)). 时间效率:最好情况为 O(n*log2(n)),最坏情况 O(n^2),平均时间复杂度 O(n*log

编程语言一般都需要提供一种机制用来遍历软件对象的集合,现代的编程语言支持更为复杂的数据结构,如列表.集合.映射和数组.遍历能力是通过公共方法提供,而内部细节都隐藏在类的私有部分,所以程序员不需要了解其内部实现就能够遍历这些数据结构中的元素,这就是迭代的目的.迭代器是对集合中的所有元素进行顺序访问并可以对每个元素执行某些操作的机制.迭代器在本质上提供了在封装的对象集合上做“循环”的装置. 常见的使用迭代器的例子有: 访问目录中的每个文件并显示文件名: 访问队列中的每个客户 (如银行排队) 并判断用

JavaScript 数组循环和迭代   (之前一直没怎么注意数组循环,今天做一道题时,用到forEach循环发现它并没有按照我想象的样子执行,总结一下数组循环) 一.第一种方法就是for()循环   for( var index = 0; index < array.length; i ++){} 这种方法很常见,各个语言都有,这里就不再赘述 二.es5新增加的迭代方法(every,filter,forEach,map,some) 这些方法都接收两个参数,1)在每一项上可运行的函数(传入的函数

转自:http://blog.csdn.net/arui319/article/details/8109650 一.现实需求描述 一般的,一个Android应用在开发到了一定阶段以后,功能模块将会越来越多,APK安装包也越来越大,用户在使用过程中也没有办法选择性的加载自己需要的功能模块.此时可能就需要考虑如何分拆整个应用了. 二.解决方案提出 一般有两种方式,一种是将应用按照功能分拆成多个应用,用户需要哪个就下载哪个,都需要就都下载.应用之间,可以在代码层面做一定的关联,以共享部分信息.另一种方

一.现实需求描述 一般的,一个Android应用在开发到了一定阶段以后,功能模块将会越来越多,APK安装包也越来越大,用户在使用过程中也没有办法选择性的加载自己需要的功能模块.此时可能就需要考虑如何分拆整个应用了. 二.解决方案提出 一般有两种方式,一种是将应用按照功能分拆成多个应用,用户需要哪个就下载哪个,都需要就都下载.应用之间,可以在代码层面做一定的关联,以共享部分信息.另一种方式,类似于其他平台插件的方式,用户可以在主应用中可以选择性的下载需要的插件,不需要该功能,则不需要下载. 第一种

先看一道题,这道题是codewars上的一道题,我很早就看到了,但是不会写.等到又看到这道题的时候,我刚看完元编程那本书,觉得是可以搞定它的时候了.废话不多说,先看这道题,题目最开始是为JavaScript写的,但是也放在了ruby语言里面,这个没有关系.题目内容是有一个类Calc,通过链式方法调用,可以实现加减乘除.如图给的四个例子.数字只有0-9,运算只有加减乘除,而且每个运算只有一个操作符.(可以先不看下面,自己先想一下怎么写) 首先,每一个例子都是同样的结构---类名和四个方法.拿第一个

转自 图的m着色问题 图的m-着色判定问题——给定无向连通图G和m种不同的颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色,是否有一种着色法使G中任意相邻的2个顶点着不同颜色? 图的m-着色优化问题——若一个图最少需要m种颜色才能使图中任意相邻的2个顶点着不同颜色,则称这个数m为该图的色数.求一个图的最小色数m的问题称为m-着色优化问题. 算法描述(迭代算法) color[n]存储n个顶点的着色方案,可以选择的颜色为1到m t=1->n 对当前第t个顶点开始着色: if: t>n  则已

import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class Map_He { /** * Map<k,v>:将键映射到值的对象.一个映射不能包含重复的键,每个键最多只能映射到一个值 * k - 映射键的类型 v - 映射值的类型 */ public static void main(String[] args) { /** * 迭代ma

在不同的浏览器宽度下使用不同的 CSS 声明,常见的方案是使用 media query,但这个方案不支持 IE9 以下浏览器. 国外比较流行的 UI 框架 bootstrap v3 版本中使用 media query 技术实现了栅格布局 ,但要兼容 IE8 的话,( IE6/7 没有中国占比那么高,所以不用兼容)需要引入 Respond.js 的方案. 该方案的原理分以下 4 步: 1.在样式 link 之后,载入 respond.js ,该脚本会获取在他之前出现的 link 节点到一个数组 2

网络编程 -- RPC实现原理 -- 目录 啦啦啦 V1——RPC -- 本地方法调用:不通过网络 入门 1. RPCObjectProxy rpcObjectProxy = new RPCObjectProxy(new LocalRPCClient()); : 绑定目标对象 2. IUserService userService = (IUserService) rpcObjectProxy.create(IUserService.class); :返回代理类 3. List<User> u