1. 遞歸與分治 1.1 遞歸 遞去,歸來。 能夠用遞歸解決的問題需要滿足三個條件: 原問題可以轉換為一個或多個子問題來求解,而這些子問題的求解方法和原問題完 ...
本文的部分內容摘自一些網友的博客 Sift是David Lowe於 年提出的局部特征描述子,並於 年進行了更深入的發展和完善。Sift特征匹配算法可以處理兩幅圖像之間發生平移 旋轉 仿射變換情況下的匹配問題,具有很強的匹配能力。在Mikolajczyk對包括Sift算子在內的十種局部描述子所做的不變性對比實驗中,Sift及其擴展算法已被證實在同類描述子中具有最強的健壯性。 總體來說,Sift算子 ...
2011-12-29 17:35 1 13136 推薦指數:
1. 遞歸與分治 1.1 遞歸 遞去,歸來。 能夠用遞歸解決的問題需要滿足三個條件: 原問題可以轉換為一個或多個子問題來求解,而這些子問題的求解方法和原問題完 ...
關於 嚴格來說,本文題目應該是我的數據結構和算法學習之路,但這個寫法實在太繞口——況且CS中的算法往往暗指數據結構和算法(比如算法導論指的實際上是數據結構和算法導論),所以我認為本文題目是合理的。 假設你使用的是手機或平板設備,那么請點擊以下的鏈接以獲得更好的閱讀效果 ...
窮舉法又稱為強力發法,它是最為直接實現最為簡單,同時又最為耗時的一種解決實際問題的算法思想,他的算法思想是:在可能的解空間中窮舉出每一種可能的解,並對一個可能的解進行判斷,從中得到問題答案。 廢話不多說,舉出實際問題的解; 【題目一】:有1、2、3、4個數字,能組成多少個 ...
我的算法學習之路 關於 嚴格來說,本文題目應該是我的數據結構和算法學習之路,但這個寫法實在太繞口——況且CS中的算法往往暗指數據結構和算法(例如算法導論指的實際上是數據結構和算法導論),所以我認為本文題目是合理的。 原文鏈接:http://zh.lucida.me/blog ...
NDT算法原理: NDT算法的基本思想是先根據參考數據(reference scan)來構建多維變量的正態分布, 如果變換參數能使得兩幅激光數據匹配的很好,那么變換點在參考系中的概率密度將會很大。 因此,可以考慮用優化的方法求出使得概率密度之和最大的變換參數,此時兩幅 ...
1.改變圖像的亮度和對比度: 算法介紹:對每一點像素值的r,g,b,值進行乘法和加法的運算。 代碼使用: 2.opencv中的傅里葉變換: 主要用途:識別圖片中物體的方向。 例如:矯正圖片的中文字的排列方向。 計算公式: 算法介紹 ...
ref:參考自:這里(目標跟蹤) Meanshift圖像分割:這里 最近看到FT算法使用meanshift算法進行顯著圖的分割,於是就來學習他的姿勢 對於集合中的每一個元素,對它執行下面的操作:把該元素移動到它鄰域中所有元素的特征值的均值的位置,不斷重復直到收斂。 准確的說,不是真正 ...
Geohash 算法: 這是一套緯度/經度地理編碼算法,把緯度/經度編碼成base32位的字符串。這種編碼和緯度/經度不是唯一對應,其實是一個緯度/經度區間。算法有一個精度概念,精度越高,字符串越長,所表示的區間越小。可以編碼后的字符串想象成一個格子,里面存放一些緯度/經度值。格子趨近 ...