在计算机视觉和模式识别中,点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程.寻找这种变换的目的主要包括:1.将多个数据集合并为一个全局统一的模型:2.将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态.点集的获取可以是来自于3D扫描仪或测距仪的原始数据,在图像处理和图像配准中,点集也可以是通过从图像中提取获得的一组特征(例如角点检测). 点集配准研究的问题可以概括如下:假设{M,S}是空间Rd中的两个点集,我们要寻找一种变换T,或者说是一种从Rd 空间到Rd 空间的映射,将其作用于点集M后

上一篇博客中我们使用了四元数法计算ICP. 本篇我们使用SVD计算ICP. 下面是<视觉slam十四讲>中的计算方法: 计算步骤如下: 我们看到,只要求出了两组点之间的旋转,平移是非常容易得到的,所以我们重点关注R的计算.展开关于R的误差项,得: 注意到第一项和R无关,第二项由于R'R=I,亦与R无关.因此,实际上优化目标函数变为: 接下来,我们介绍怎样通过SVD解出上述问题中最优的R,但关于最优性的证明较为复杂,感兴趣的读者请参考[50,51],为了解R,先定义矩阵: W是一个3*3的矩阵,

这个算是ICP算法中的一个关键步骤,单独拿出来看一下. 算法流程如下: 1.首先得到同名点集P和X. 2.计算P和X的均值up和ux. 3.由P和X构造协方差矩阵sigma. 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q. 5.计算Q的特征值与特征向量.其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q. 6.通过四元数q得到旋转矩阵R. 7.根据R计算最佳平移向量qr. 具体公式我就不贴图了,可以参考这篇“ICP算法在点云配准中的应用”论文的3.1节. 处理效果如下: 原始点集: 其中蓝点为原

本文描写叙述怎样设置一个单一节点的 Hadoop 安装.以便您能够高速运行简单的操作,使用 Hadoop MapReduce 和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS). 參考官方文档:Hadoop MapReduce Next Generation - Setting up a Single Node Cluster. Hadoop版本号:Apache Hadoop 2.5.1 系统版本号:CentOS 6.5.内核(uname -r):2.6.32-431.el6.x86_64 系统必备

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

深入浅出可变参数函数的使用技巧本文主要介绍可变参数的函数使用,然后分析它的原理,程序员自己如何对它们实现和封装,最后是可能会出现的问题和避免措施. VA函数(variable argument function),参数个数可变函数,又称可变参数函数.C/C++编程中,系统提供给编程人员的va函数很少.*printf()/*scanf()系列函数,用于输入输出时格式化字符串:exec*()系列函数,用于在程序中执行外部文件(main(int argc,char*argv[]算不算呢,与其说main

#include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; #define MAX_N 110 /*------------------常量区----------------

有参数的函数 上节中add2()函数不能实现任意指定两数相加.其实,定义函数还可以如下格式: function 函数名(参数1,参数2) { 函数代码 } 注意:参数可以多个,根据需要增减参数个数.参数之间用(逗号,)隔开. 按照这个格式,函数实现任意两个数的和应该写成: function add2(x,y) { sum = x + y; document.write(sum); } x和y则是函数的两个参数,调用函数的时候,我们可通过这两个参数把两个实际的加数传递给函数了. 例如,add2(3

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 计算机生成的数据集 用于分类任务和聚类任务,这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合. 数据集 简介 make_blobs 多类单标签数据集,为每个类分配一个或者多个正态分布的点集,提供了控制每个数据点的参数:中心点(均值),标准差,常用于聚类算法. make_classification 多类单标签数据集,为每个类分配了一个或者多个正态分布的点集.提供了为数据集添加噪声的方式,包括维度相性,无效特征和冗余特征等. make_gaussian_qua

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

①树的重心的性质的运用 ②缩点以后寻找规律  树的直径! ③树形dp上的公式转换 ④和期望有关的树形dp + 一点排列组合的知识 ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ 一:Codeforces Round #364 (Div. 1) B http://codeforces.com/problemset/problem/700/B 题目大意:给你一棵树,给你k个树上的点对.找到k/2个点对,使它在树上的距离最远.问,最大距离是多少? 思路:我们可以把树上的这个分成两个集合,然后两边的点的数目相等.符合这个条件的

1146C Tree Diameter 题意 交互题.有一棵 \(n(n\le 100)\) 个点的树,你可以进行不超过 \(9\) 次询问,每次询问两个点集中两个不在同一点集的点的最大距离.求树的直径. 题解 和 GXOI2019旅行者 基本类似,二进制分组,对于每一位,编号当前位为 \(0\) 的分到一组,当前位为 \(1\) 的分到另一组.最大询问次数为 \(\log 100 = 7\) code #include<cstdio> int v1[105],v2[105]; int mai

一.JML初探 ​ JML(Java Modeling Language)作为一种形式化语言,可以约束Java代码中类和方法的状态和行为形成规格,通过将一系列具体代码实现抽象成明确的行为接口,可以形成一种契约式编程模式,JML设计者无需考虑实际的数据结构与算法,可以聚焦于程序的整体逻辑,JML形式化语言的无二义性能让实现者准确理解接口功能,根据问题需要选择合适的实现方式,同时JML可以帮助实现者开展代码测试与形式化验证,当然这时就要分析出模型语言映射到具体代码的抽象函数了. JML表达式 ​ J

摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型.由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合.然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题.在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性.我们的网络名为PointNet,为从目标分类.部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构.虽然简单,但PointNet是非常高效和有效的.从经验上看,它表现出了与现有技术相当甚至更好的性能.从理论上讲,我们提供了分析,以了解网络学到了什么

1.A+B问题 给出两个整数a和b, 求他们的和, 但不能使用 + 等数学运算符 思路:作异或得到未进位和,作与并向左移1位得到进位,随后再重复操作俩结果,直到进位为0,适合用递归 public int aplusb(int a, int b) { int sum = a ^ b; int ca = (a & b) << 1; if (ca == 0) { return sum; } return aplusb(sum, ca); } 2016-12-07 2.尾部的零 设计一个算法,

题目:二叉排序树,统计最后两层节点个数 思路:数组格式存储,insert建树,dfs遍历 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long LL; const int INF = 0x7FFFFFFF; const int maxn = 1e5 + 10; int n, cnt[max

20. mysql mysql --host=127.0.0.1 --port=3306 --database=test --user=test --password=test --default-character-set=utf8 mysql -h127.0.0.1 -P3306 -uxxx  -pxxx --database testdb 1)导出數據库為dbname的表结构(其中用戶名為root,密码為dbpasswd,生成的脚本名為db.sql)    mysqldump -uroot

描述 话说有这么一个图形,只有两种符号组成(‘+’或者‘-’),图形的最上层有n个符号,往下个数依次减一,形成倒置的金字塔形状,除第一层外(第一层为所有可能情况),每层形状都由上层决定,相邻的符号相同,则下层的符号为‘+’,反之,为‘-’;如下图所示(n = 3 时的两种情况): 如果图中的两种符号个数相同,那这个三角形就是幸运三角形,如上图中的图(2). 输入 有多组测试数据(少于20组).每行含一个整数n(0<n<20). 输出 输出相应的幸运三角形个数. 样例输入 3 4 样例输出 4