不得轉載。 最近在做點雲匹配,需要用c++實現ICP算法,下面是簡單理解,期待高手指正。 IC ...
研究生課程系列文章參見索引 在信科的那些課 基本原理 假定已給兩個數據集P Q,,給出兩個點集的空間變換f使他們能進行空間匹配。這里的問題是,f為一未知函數,而且兩點集中的點數不一定相同。解決這個問題使用的最多的方法是迭代最近點法 Iterative Closest Points Algorithm 。 基本思想是:根據某種幾何特性對數據進行匹配,並設這些匹配點為假想的對應點,然后根據這種對應關系 ...
2016-01-09 14:13 1 2119 推薦指數:
不得轉載。 最近在做點雲匹配,需要用c++實現ICP算法,下面是簡單理解,期待高手指正。 IC ...
Given some points and a point origin in two dimensional space, find k points out of the some points which are nearest to origin.Return ...
雅克比迭代,一般用來對線性方程組,進行求解。形如: \(a_{11}*x_{1} + a_{12}*x_{2} + a_{13}*x_{3} = b_{1}\) \(a_{21}*x_{1} + a_{22}*x_{2} + a_{23}*x_{3} = b_{2}\) \(a_{31 ...
圖像配准是圖像處理研究領域中的一個典型問題和技術難點,其目的在於比較或融合針對同一對象在不同條件下獲取的圖像,例如圖像會來自不同的采集設備,取自不同的時間,不同的拍攝視角等等,有時也需要用到針對不 ...
參考博客:http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做點雲匹配,需要用c++實現ICP算法,下面是簡單理解,期待高手指正。 ICP算法能夠使不同的坐標下的點雲數據合並到同一個坐標系統中,首先是找到一個可用的變換,配准操作實際 ...
原題鏈接在這里:https://leetcode.com/problems/k-closest-points-to-origin/ 題目: We have a list of points on the plane. Find the K closest points ...
Find the K closest points to the origin in a 2D plane, given an array containing N points. 看到K神馬的基本上就是min/max heap. http://stackoverflow.com ...
特征點檢測廣泛應用到目標匹配、目標跟蹤、三維重建等應用中,在進行目標建模時會對圖像進行目標特征的提取,常用的有顏色、角點、特征點、輪廓、紋理等特征。現在開始講解常用的特征點檢測,其中Harris角點檢 ...