主要功能是提取图像的骨架,方法是不断对图像进行腐蚀并且标记每个像素腐蚀到值不再变化的次数。 效果: 原图 结果图 ...
Hausdorff距离是根据Hausdorff 命名的,Hausdorff距离是指某一集合中离另一集合最近点的所有距离的最大值 。 通常用如下公式表示: 需要注意的是h A,B 和h B,A 通常不相等,所以可以定义更一般的Hausdorff距离: matlab代码如下: 参考:http: cgm.cs.mcgill.ca godfried teaching cg projects normand ...
2020-04-02 22:48 0 1617 推荐指数:
主要功能是提取图像的骨架,方法是不断对图像进行腐蚀并且标记每个像素腐蚀到值不再变化的次数。 效果: 原图 结果图 ...
Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式:假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 H(A,B)=max(h(A,B),h(B ...
Hausdorff 距离 首先,我们来看一下两个集合之间的最短距离的描述: 非常形象的定义了关于两个集合之间的最短距离。Hausdorff距离则是前面的min取max。 Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式 ...
给定欧氏空间中的两点集 , ,Hausdorff距离就是用来衡量这两个点集间的距离。 其中, , 。 称为双向Hausdorff距离, 称为从点集A到点集B的单向Hausdorff距离。相应地 称为从点集B到点集A的单向Hausdorff距离。 下面从一 ...
与线v1的交点,得到线v1上的点t1。 4. t1与t2即为异面直线最近点,t1与t2距离即为异面直 ...
和待处理数据距离在设置半径内的数据。 3.将找到的半径内的数据放到一个队列中。 4.拿队列头数据作为当前 ...
之前用simulink仿过一次PID算法,这次用代码实现一遍。 该算法工程性很强,一般需要结合实际调整一个合适的参数用于控制。 matlab代码如下: 结果如下: 当然就本例而言,0,1,0是最优参数。。。 ...
BFGS和DFP都是拟牛顿法,和高斯牛顿法不同的地方是不用直接求黑塞矩阵了,而BFGS又比DFP算法有更好的数值稳定性。 算法步骤如下: 1. 给一个待求参数的初始值x(1)。 2. 给定H(1 ...