总体思路：
1、提取正负样本hog特征
2、投入svm分类器训练，得到model
3、由model生成检测子
4、利用检测子检测负样本，得到hardexample
5、提取hardexample的hog特征并结合第一步中的特征一起投入
无论是aruco还是apriltag二维码标定板检测的思路是提取一块四边形的区域，这个区域具有比周围亮度更低的特点。这个思路的主要优点是尽可能多的检测出所有可能的二维码，但是根据采集数据的环境极有可能出现异常线段，然后再根据二维码的编码值可以对野值进行剔除实现识别与定位。ArUcoArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库，已经...
文章目录环检测在图数据结构中的应用深度/广度优先 检测环并查集数据结构 (Union-Find)基本概念初始化合并 union查找祖先优化1: 合并过程 利用 rank 优化路径优化2: 路径压缩(Path Compression)并查集 解决图中检测环问题...
(1)关于点云的配准 1.首先给定源点云与目标点云。 2.提取特征确定对应点 3.估计匹配点对应的变换矩阵 4.应用变换矩阵到源点云到目标点云的变换 配准的流程图 通过特征点的匹配步骤 （1）计算源点云与目标点云的关键点 （2）计算关键点的特征描述子（比如：FPFH等等） （3）匹配特征点计算出对应关系 （4）从特征点之间的对应...
特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。 原图 轮廓线（可能的特征点） ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的...
摘要： 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取，转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集 切分 4.spark新增SparkSession与Da...
1.1算法流程 假设有m个samples，每个数据有n维。 1. 计算各个feature的平均值，计μj ;（Xj(i)表示第i个样本的第j维特征的value） μj = Σm Xj(i)/m meanVals = mean(dataMat, axis=0) 2. 将每一个feature scaling：将在不同scale上的f...
本文出处：http://blog.csdn.net/xizhibei ============================= PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个非常优秀的算法，依照书上的说法： 寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是：主要用于特征...