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在2014.3.20进行修改
修改内容1：
主要是改版下，以前的格式在某次CSDN抽风后，都没了，本来应该格式很好看的。
修改内容2：
竟然出bug了，在MATRIX_CHAIN_ORDER()中的：
for(int k=i;k<j;k++)
{
int q=m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j
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2024-05-08 13:54:33
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读书笔记本小节介绍了利用动态规划解决矩阵链乘法的过程。穷举不可行想要通过穷举的方法，获得所有的解决方案是不可行的。对于一个矩阵链，我们可以宏观地将它看作两个子矩阵链相乘，即\(A_1..A_k\)和\(A_(k+1)..A_n\)；所以代价\(P(n)\)的表达式如下：在练习题\(15.2-3\)中会要求证明上述公式的时间复杂度为\(\Omega(2^n)\)。一个指数级的时间复杂度是难以接受的。
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2024-04-16 07:16:25
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Matlab中fminunc函数的意义 以及options函数的初级用法。本文问题出自Stanford大学 Andrew Ng老师的机器学习week 3 Logistic Regression Model 中出现如下高级函数： 该过程涉及matlab两个函数 fminunc 和options;要清楚的了解这两个算法如何使用，我们需要知道自定义函
# 如何实现目标分割和最小代价算法
在这个教程中，我们将一起学习如何使用 Python 实现目标分割的最小代价算法。我们会分步骤介绍每个环节，同时会提供代码示例和详细注释，帮助你更好地理解。
## 整体流程
首先，我们来看看实现这一算法的整体流程。以下是一个简单的步骤表格，展示了每个步骤及其目的：
| 步骤 | 描述
1.前言在前面所介绍的特征匹配的运算上，通过已经完成的特征匹配进行相机运动位姿估计的计算，这种方法看起来似乎非常可行，但是，他也存在很多问题：1.特征点的计算是一个非常耗时的过程 2.特征点的数量有限 3.不是所有关键点都是被认为是特征点这么多问题要怎么去解决呢，其实就是可以用到直接法了。在讲解直接法之前，我来先谈谈光流法。由于特征点的匹配存在这么多问题，为了简化他，我们可以只提取特征点，不进行匹
因此，当试图将一个对象与丢失的几帧前的轨迹关联起来时，IoU可能会失败，因为边界框可能不会由于对象在丢失期间的运动而重叠
原创
2024-10-11 16:43:02
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准确地说，视频是由一系列图像组成的动作序列，并且该序列中的每个图像都将在要显示的动作序列的时间轴中接替前一个图像。 这些静止图像称为视频帧。每个视频帧之间的时间差越小，刷新率就越高，并且视频中的运动表现得越自然。现代视频编码将这些帧分为三类
iImage source: Wikimedia commons
I-frame 信息帧信息帧用帧内压缩，用
光流法需要include<opencv2/video/tracking.hpp>,用到列表，所以要include<list><vector>
1.读取文件
定义图像存储路径用string
string path_dataset=argv[1];
associate文件地址
string associate_file=path_dataset+"/associat
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2024-04-29 19:10:20
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一、算法介绍什么光流？光流是由于目标物体或相机的运动，而引起的目标物体对应像素点在两个连续帧之间的位移，从而形成的矢量，这就是目标所产生的光流 光流算法有哪些？分为稠密光流跟踪算法与稀疏光流跟踪算法两大类。稀疏光流跟踪算法是对每一帧图像的稀疏特征点集进行光流跟踪，而稠密光流跟踪算法是对每一帧图像的所有点进行光流跟踪这里学习稀疏光流跟踪算法常用的一种--KLT稀疏光流算法 基本
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2024-04-05 13:02:40
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矩阵链乘最小代价先来聊聊思路，首先预备知识是矩阵的相乘，若暂时没学过，那得看看矩阵是如何做乘法的。假设我们已经知道矩阵是如何相乘的，那么然后我们可以从一个实例出发：有四个矩阵，为了偷懒我们给它们取名为：A1，A2，A3，A4。 其中：A1为4行5列的矩阵
A2为5行7列的矩阵
A3为7行3列的矩阵
A4为3行9列的矩阵我们有很多种做乘法的方式，例如：（（（A1A2）A3）A
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2024-01-08 14:27:26
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光流目标跟踪（Optical Flow Object Tracking）是一种计算机视觉技术，它通过分析连续帧之间像素的运动来估计物体的运动。这种方法广泛应用于视频监控、自动驾驶、增强现实等领域。光流算法可以用来检测和跟踪视频中的移动物体，并且在某些情况下，还可以提供关于物体速度和方向的信息。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.13514 代码地址：https://github.com/dyhBUPT/StrongSORT摘要现有的多目标跟踪 (MOT) 方法可以大致分为检测跟踪和联合检测关联范式。尽管后者引起了更多的关注，并显示出相对于前者的可比性能，但我们声称，就跟踪精度而言，跟踪检测范式仍然是最佳解决方案。在本文中，我们重新审视了经典的跟踪器DeepS
在目标跟踪时，摄像头提供实时的图片信息，我们需要识别出图片目标，且输出目标在图片中的位置，为后续的控制提供条件。在demo中，我是借助darknet_ros实现这一目标。当然，这一模块可以替换成性能更优秀的识别算法。 darknet_ros为yolov3在ros下的一个工具包（https:
光流（一）--综述概览 光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。 从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动 （呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对的运动）。例如，当你坐在火车上，然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等，他们都在往后退。这个运动就是光流。而且，我们都会发现，他
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2021-02-01 18:53:00
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题意设有一个n×m(小于100)的方格（如图所示），在方格中去掉某些点，方格中的数字代表距离（为小于100的数，如果为0表示去掉的点），试找出一条从A(左上角)到B（右下角）的路径，经过的距离和为最小（此时称为最小代价），从A出发的方向只能向右，或者向下。 分析k[...
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2017-03-03 22:09:00
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问题描述 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例： 输入：word1 = "horse", word2 = "ros" 输出：3 解释： hors ...
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2021-10-15 16:31:00
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插： 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。坚持不懈，越努力越幸运，大家一起学习鸭~~~题目：给你一个数组 start ，其中 start = [startX, startY] 表示你的初始位置位于二维空间上的 (startX, startY) 。另给你一个数组 target ，其中 target = [targetX, targetY]
原创
2023-05-06 00:42:05
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# 光流法目标跟踪在 Python 中的实现
光流法是计算机视觉中一种常用的技术，用于估计图像之间物体的运动。在这篇文章中，我们将逐步指导你如何在 Python 中实现光流法目标跟踪。本文的结构分为几个部分：
1. **流程概述**
2. **步骤详解**
3. **示例代码**
4. **类图与状态图**
5. **结尾**
## 1. 流程概述
在实现目标跟踪之前，我们首先需要理解整个
光流法与直接法的定义：光流法只对图像中的特征点进行提取，使用光流跟踪进行匹配，然后使用对极几何，PNP或ICP进行计算。而直接法分为是否提取关键点，根据关键点或全部像素的灰度信息对相机运动进行估算。灰度不变假设，在一小段时间内灰度不变。根据该假设进行求导等一系列操作。补充一句，此时我们计算的不是重投影误差，而是光度误差。根据点可以快速计算位姿，而计算全部像素有利于建图。后端部分同样可以使用非线性优
近来在研究跟踪，跟踪的方法其实有很多，如粒子滤波（pf）、meanshift跟踪，以及KLT跟踪或叫Lucas光流法，这些方法各自有各自的有点，对于粒子滤波而言，它能够比较好的在全局搜索到最优解，但其求解速度相对较慢，由于其是基于颜色直方图的计算，所以对相同颜色东西不太能够区别，meanshift方...
原创
2022-01-12 18:10:54
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