SIFT（尺度不变特征变换，Scale-Invariant Feature Transform）是在计算机视觉领域中检测和描述图像中局部特征的算法，该算法于1999年被David Lowe提出，并于2004年进行了补充和完善。该算法应用很广，如目标识别，自动导航，图像拼接，三维建模，手势识别，视频跟踪等。 一，sift算法的特征 1.SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不
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2024-07-31 18:42:33
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1.SIFT特征原理描述SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果，是一种非常稳定的局部特征。总体来说，Sift算子具有以下特性：（1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好
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2023-12-31 21:46:42
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一，SIFT概述 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform, SIFT）,是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子，同时是一套特征提取的理论。SIFT算法是一种基于局部兴趣点的算法，因此不仅对图片大小和旋转不敏感，而且对
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2023-10-09 10:43:35
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# 实现核匹配法python
作为一名经验丰富的开发者，帮助刚入行的小白实现“核匹配法python”是很重要的。下面我将为你详细介绍整个实现过程，并给出每一步需要做的事情以及对应的代码。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现核匹配法的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3
原创
2024-03-19 04:28:19
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之所以研究这个算法，是因为最近在研究NLP中文的分词，所谓分词就是将一个完整的句子，例如“计算语言学课程有意思”，分解成一些词组单元“计算语言学，课程，有，意思”。 “最大匹配法” 在中文分词中有所应用，因此这里介绍一下。 “最大匹配法” 分为正向匹配和逆向匹配，这里先看正向匹配。 算法思想： 正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切
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2023-10-12 10:13:27
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直方图匹配这个东西看了好几天，终于搞明白了。首先说直方图均衡化：如果一个图像的灰度级别比较集中，均衡化实际会让集中的灰度级别分散，这样是图像的对比度加大也就是增强了，图像看起来更清晰。再说直方图匹配：直方图均衡化是自动的，如果想让图像的灰度级分布按照某种特定的直方图进行分布，就进行直方图匹配操作。原始图像的灰度分布 012345
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2024-01-18 11:25:55
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匈牙利匹配算法摘要匈牙利匹配算法可以用来做目标跟踪，根据预测算法预测box与上一帧box的iou关系可以确定是否是上一帧的目标。也是比较常用的二分图匹配算法。概念图G的一个匹配是由一组没有公共端点的不是圈的边构成的集合。完美匹配：考虑部集为X={x1 ,x2, ...}和Y={y1, y2, ...}的二部图，一个完美匹配就是定义从X-Y的一个双射，依次为x1, x2, ... xn找到配对的顶点
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2023-09-09 18:39:25
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# 深度学习局部特征匹配
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会你如何实现深度学习局部特征匹配。在本文中，我将为你提供一个详细的流程，以及每一步需要做什么和相应的代码示例。希望这篇文章能帮助你快速入门并理解这个过程。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来描述整个实现过程。
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(数据预处理)
B --> C(构建
原创
2023-12-17 04:46:02
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写在前面：最近刷笔试题目遇到四则运算的问题，初想比较简单，实际实现时遇到不少细节的麻烦，小记在此。一、题目描述：请实现如下接口 /* 功能：四则运算 * 输入：strExpression：字符串格式的算术表达式，如: "3+2*{1+2*[-4/(8-6)+7]}" * 返回：算术表达式的计算结果 */约束：pucExpression字符串中的有效字符包括[‘0’-‘9’],‘+’,
classViolenceMatch{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringstr1="addgadfhfgsfgs";Stringstr2="fhf";intindex=violenceMatch(str1,str2);System.out.println("index="+index);}//暴力匹配算法实现publicstaticintviolen
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2020-10-30 19:49:22
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激光的前端配准算法（帧间匹配算法）前端配准在视觉内叫做Tracking或者帧间匹配，对激光SLAM是有非常大的影响的帧间匹配不一定说的是前后两帧进行匹配，也可以是任意帧之间进匹配是一个Map—>Scan的过程，一个Scan和一个Map去匹配的过程常用的方法有下面四种
ICP匹配方法（对上节ICP算法的证明）PL-ICP匹配方法（与ICP算法相似，只是说误差是之间的）基于优化的匹配方法（
SURF算法是对SIFT算法的改进，其基本结构、步骤与SIFT相近，但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。1.构建Hessian矩阵，构造高斯金字塔尺度空间SIFT采用的是DoG图像，而SURF采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。每个像素点都可以求出一个H矩阵，H矩阵 有一个判别式，判别式的值是H矩阵的特征值，可以利用判定结果的符号将所有点分类，根据判
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2023-12-24 08:07:23
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使用场景： 使用直方图匹配，使两幅图像的色调更一致，是在模型训练之前使用的，是一种数据处理的方式（例如在图像风格转换的时候，那么使用直方图匹配会让源域与目标域的图像色调更接近，从而风格转换的效果更好...）概念： 直方图匹配：将一张图片的直方图匹配到目标图上，使两张图的视觉感觉接近直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。&n
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2023-10-22 06:52:50
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一、源由我们的程序逻辑经常遇到这样的操作序列：1、读一个位于memory中的变量的值到寄存器中2、修改该变量的值（也就是修改寄存器中的值）3、将寄存器中的数值写回memory中的变量值如果这个操作序列是串行化的操作（在一个thread中串行执行），那么一切OK，然而，世界总是不能如你所愿。在多CPU体系结构中，运行在两个CPU上的两个内核控制路径同时并行执行上面操作序列，有可能发生下面的场景：CP
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2023-09-21 18:34:05
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按照网上资料，中文分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。基于词库的方法，有几个问题要解决，一是词库和数据结构，二是字符串在词库的匹配方式，三是多种满足匹配的选择。正向最大匹配是基于词库的分词方法，基本思想是按照文字的正方向，与词库中的词作比对，如果多个词匹配，则取最长的词。有正向，就有逆向，就是反方向读取语句中的字去比对，据统计，准确
一直研究车牌识别算法，主要关注车牌定位和字符识别。我想分享一下我对车牌定位的看法。 从根本上讲，车牌定位的算法分为三类，一类是基于边缘的，一类是基于颜色的，一类是基于机器学习的，这三种方法我都做过实验，基于边缘的最简单也最有效，如果对于收费站和小区的应用，做到99%以上的检测率不是件难事，但如果场景复杂一点，误检会比较多，但并不会漏掉真正的车牌，只是虚警率高点，可以通过先验知识、颜色和后面的分割加
# PSM倾向得分匹配法介绍及Python实现
倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）是一种用于减少观察性研究中选择偏误的方法。传统的随机试验由于伦理或实际的原因在社会科学和医学研究中并不总是可行，这时PSM可以帮助我们在非随机样本中做出更可靠的因果推断。本文将通过一个简单的例子介绍PSM的基本原理及其在Python中的实现，并提供可视化的结果。
## P
class MM(object): def __init__(self,dic_path): self.dictionary=set() self.maximum=0 #读取词典 with open(dic_path,'r',encoding='utf-8') as f: for line in f: ...
原创
2021-05-07 18:27:33
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class MM(object): def __init__(self,dic_path): self.dictionary=set() self.maximum=0 #读取词典 with open(dic_path,'r',encoding='utf-8') as f: for line in f: ...
原创
2022-02-13 11:17:22
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::: hljs-right
DATE: April 3, 2024
机器学习随堂作业
:::
常见特征选择方法
过滤法(Filter)
方差选择法
计算各个特征的方差, 然后根据阈值, 选择方差大于阈值的特征from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
相关系数法
计算各个特征对目标值的Pearson相关系数以及
原创
2024-04-03 20:29:06
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