摘要: (一)数据集: (二)SIFT特征简介: 1.1算法简介: 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 局部影像特征的描述与 阅读全文
posted @ 2020-05-24 22:23 cenyan 阅读(394) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 照相机标记步骤: 1.制作棋盘格(每个格子的大小可测量),最好是打印出来,贴在平面上(实在不行就用我刚才演示的黑白棋盘格方法) 2.根据棋盘格,采集10-20张图片,提取角点 3.解算出内外参数,内参截图放在博客中,外部参数最好能可视化 一、棋盘格选定: 规格:10cm×10cm(5×5) 每个方格 阅读全文
posted @ 2020-04-07 18:27 cenyan 阅读(7025) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 图像拼接 一、基本介绍 图像配准(image alignment)和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像拼接是计算机视觉中的重要分支,它是将两幅以上的具有部分重叠的图像进行无缝拼接从而得到较高分辨率或宽视角的图像。 二、图像拼接整体流程: ●根据给定图像/集,实现特征匹配 ●通过匹配特征计算图像之 阅读全文
posted @ 2020-03-24 18:35 cenyan 阅读(4860) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 一,角点 角点还没有明确的数学定义。 一般的角点检测都是对有具体定义的、或者是能够具体检测出来的兴趣点的检测。这意味着兴趣点可以是角点,也可以是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点,或者是曲线上局部曲率最大的点。在实践中,通常大部分称为角点检测的方法检测的都是兴趣点,而不是独有的角点。因 阅读全文
posted @ 2020-02-25 21:32 cenyan 阅读(4479) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一,PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。利用 PIL 中的函数,我们可以从大多数图像格式的文件中读取数据,然后写入最常见的图像格式文件中。PIL 中最重要的模块为 阅读全文
posted @ 2020-02-22 15:54 cenyan 阅读(2403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。 二、粒子群算法分析 1、基本思想 粒子群算法通过设计一种无质量 阅读全文
posted @ 2019-12-03 21:19 cenyan 阅读(7315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、问题描述: 旅行商问题:设有n个城市和距离矩阵D=[dij],其中dij表示 城市i到城市j的距离,i,j=1,2 … n,则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。 二、实验目的: 在同一组数据中,观察种群数量和参数不一样的情况对实验结果的总结。 三、程序流程1、根据输 阅读全文
posted @ 2019-11-19 22:01 cenyan 阅读(1356) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、蚂蚁算法实现旅行商问题: (一)问题描述 TSP问题可以用一个带权完全图G=(N,A)来表示,其中N是带有n=|N|点(城市)的集合,A是完全连接这些点的边的集合。每一条边(i,j)属于A都带有一个权值,它代表城市i与城市j之间的距离。TSP问题就是要找到图中的最短哈密尔顿回路。 1、构建图:构 阅读全文
posted @ 2019-11-05 22:32 cenyan 阅读(949) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2019-10-27 21:41 cenyan 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2019-10-22 23:50 cenyan 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑