临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下 主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了 (一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点) ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1 如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的 (图1) ICP是改进自对应点集配准算法的 对应点集配准

ICP( Internet Content Provider):网络内容服务商,即向广大用户综合提供互联网信息业务和增值业务的电信运营商.其必须具备的证书即为ICP证,如运营一个网站,需要进行备案获取网站经营许可证:IDC(Internet Data Center):为互联网内容提供商(ICP).企业.媒体和各类网站提供大规模.高质量.安全可靠的专业化服务器托管.空间租用.网络批发带宽以及ASP.EC等业务,可以理解为机房:ISP(Internet Service Provider):互联网服务

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面

单片机ISP.IAP和ICP几种烧录方式的区别 玩单片机的都应该听说过这几个词.一直搞不太清楚他们之间的区别.今天查了资料后总结整理如下. ISP:In System Programing,在系统编程 IAP:In applicating Programing,在应用编程 ICP:In Circuit Programing,在电路编程 ISP是指可以在板级上进行编程,也就是不用拆芯片下来,写的是整个程序,一般是通过ISP接口线来写. IAP虽然同样也是在板级上进行编程,但是是自已对自已进行编程,

上一篇:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截图了一些ICP算法进行点云匹配的类图. 但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解. RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除.是不是把全局的点云匹配方法和局部点云匹配方法搞混了? ICP算法可以通过三种方式处理噪声.部分重叠的问题:剔除.权重.Trimmed方法和稳健估计方法.下面分析一下PCL中关于ICP算法的实现. 首先是Iter

1. 数据库事务ACID特性 数据库事务的4个特性: 原子性(Atomic): 事务中的多个操作,不可分割,要么都成功,要么都失败: All or Nothing. 一致性(Consistency): 事务操作之后, 数据库所处的状态和业务规则是一致的; 比如a,b账户相互转账之后,总金额不变: 隔离性(Isolation): 多个事务之间就像是串行执行一样,不相互影响; 持久性(Durability): 事务提交后被持久化到永久存储. 2. 隔离性 其中 隔离性 分为了四种: READ UNC

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu

Icp基本思想参考资料:http://www.cnblogs.com/jian-li/articles/4945676.html ,包括点-点,点-面的各种icp变种 Icp算法就是两个点云X.Y之间的匹配,最小化均方误差 其中R是旋转矩阵,t是平移矩阵. 方法: 搜索策略   找到最近点,使用kd-tree,参考资料 http://www.cnblogs.com/xy123001/p/5831116.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c30010

本周主要任务02:Fusion 使用ICP进行逐帧融合 任务时间: 2014年9月8日-2014年9月14日 任务完成情况: 已实现将各帧融合到统一的第一帧所定义的摄像机坐标系下,但是由于部分帧之间的ICP融合结果 不佳,导致所有帧融合在统一坐标系下结果不好. 任务涉及基本方法: 1.exe文件当前目录搜索文件 程序文件: fusion.cpp //fusion.cpp //函数:main() //功能: //输入: //创建时间:2014/09/10 //最近更新时间:2014/09/16 /

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

<pre name="code" class="html">1. 数据库事务ACID特性 数据库事务的4个特性: 原子性(Atomic): 事务中的多个操作,不可分割,要么都成功,要么都失败: All or Nothing. 一致性(Consistency): 事务操作之后, 数据库所处的状态和业务规则是一致的; 比如a,b账户相互转账之后,总金额不变: 隔离性(Isolation): 多个事务之间就像是串行执行一样,不相互影响; 持久性(Durabil

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7374078.html(保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) ICP优化原理 Index Condition Pushdown (ICP),也称为索引条件下推,体现在执行计划的上是会出现Using index condition(Extra列,当然Extra列的信息太多了,只能做简单分析)ICP原理通俗讲就是,查询过程中,直接在查询引擎

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7366486.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) mysql执行计划中的extra列中表明了执行计划的每一步中的实现细节,其中包含了与索引相关的一些细节信息其中跟索引有关的using index 在不同的情况下会出现Using index, Using where Using index ,Using index cond

#======================================================##MySQL关联查询算法:BNL(Block Nested-Loop)ICP(Index Condition Pushdown)MRR(Multi-Range Read)BKA(Batched Key Access) #======================================================##BNL(Block Nested-Loop)场景:假设T

HADOOP与MPP是什么关系?有什么区别和联系? 适用范围.应用领域分别是什么? 其实MPP架构的关系型数据库与Hadoop的理论基础是极其相似的,都是将运算分布到节点中独立运算后进行结果合并.个人觉得区别仅仅在于前者跑的是SQL,后者底层处理则是MapReduce程序. 但是我们会经常听到对于MPP而言,虽说是宣称也可以横向扩展Scale OUT,但是这种扩展一般是扩到100左右,而Hadoop一般可以扩展1000+,这也是经常被大家拿来区分这两种技术的一个说词. 这是为什么呢?其实可以从C

PHP中SESSION和cookie的使用和区别 cookie 是一种在远程浏览器端储存数据并以此来跟踪和识别用户的机制. PHP在http协议的头信息里发送cookie, 因此 setcookie() 函数必须在其它信息被输出到浏览器前调用,这和对 header() 函数的限制类似. 1.1 设置cookie:     可以用 setcookie() 或 setrawcookie() 函数来设置 cookie.也可以通过向客户端直接发送http头来设置. 1.1.1 使用setcookie()

一.Index Condition Pushdown(ICP) Index Condition Pushdown (ICP)是mysql使用索引从表中检索行数据的一种优化方式,从mysql5.6开始支持,mysql5.6之前,存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行,然后返回给Server层,再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤.mysql 5.6之后支持ICP后,如果WHERE条件可以使用索引,MySQL 会把这部分过滤操作放到存储引擎层,存储引擎通过索引过滤,把满足的行从表中读取出.IC

一.ICP优化原理 Index Condition Pushdown (ICP),也称为索引条件下推,体现在执行计划的上是会出现Using index condition(Extra列,当然Extra列的信息太多了,只能做简单分析)ICP原理通俗讲就是,查询过程中,直接在查询引擎层的API获取数据的时候实现"非直接索引"过滤条件的筛选,而不是查询引擎层查询出来之后在Server层筛选.换句话说就是ICP在获取数据的同时实现了where的次选条件中无法直接使用索引的情况下的筛选,避免了没