畸变模型求解畸变模型在上一篇博客，我提到了我们用的畸变模型大多数是布朗模型的一种近似（当然还存在很多畸变模型，如鱼眼模型、根据镜头特点提出的模型等等）。同时，在上一篇博客也指出了以下两种模型其实是等价的：对于opencv，其采用的是第二种，原因是利用反向映射进行去畸变，一方面避免求解上述二元高次方程，另一方面可以避免第一种模型去畸变后产生“奶酪图”。那么，如果我们要想求解第二种模型的方程，应该怎么
如何使用LM算法优化参数的过程解析
在各类机器学习任务中，优化模型参数是一项至关重要的任务。LM算法（Levenberg-Marquardt算法）凭借其高效性，已成为解决非线性最小二乘问题的首选方法之一。在本文中，我们将探讨如何使用LM算法优化参数，并详细记录从问题背景到解决方案的整个过程。
### 问题背景
假设我们在进行多项式拟合时，目标是通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来优
由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；信赖域法 在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移，然后在以当前点为中心，以为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）
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2023-12-18 21:49:18
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我看了论文，同时推荐简短概括，wiki。同时我对该算法概括如下：训练：（特征空间）首先用普通knn对所有训练节点跑一遍找出每个节点o的三近邻邻居正例（标签和o一致）然后根据这几个节点的位置，确定一个半径Lmin，在此半径范围内的都会被认为是正例。有那么一些反例不听话，特征会正好落在该半径范围内，这些节点就是imposter。假如有个节点能做到半径内没有反例，那么离他最近的imposter定义了一个
标签（空格分隔）： Opencv相机标定是图像处理的基础，虽然相机使用的是小孔成像模型，但是由于小孔的透光非常有限，所以需要使用透镜聚焦足够多的光线。在使用的过程中，需要知道相机的焦距、成像中心以及倾斜因子（matlab的模型有考虑，实际中这个因子很小，也可以不考虑）。为了增加光照使用了透镜，而使用透镜的代价是会产生畸变，现在市面上买到的相机，都存在着或多或少的畸变。畸变的种类比较多，这里介绍常见
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2023-11-20 16:43:19
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目录1. 背景2. 利用IMU进行畸变校正的方法3. 效果4. 源码5. 参数解释 1. 背景 激光雷达完成一帧360°的扫描需要一定的时间（通常为0.05s至0.2s），若在一帧数据的扫描过程中，机器人发生大幅度的运动，会导致扫描到的点云产生严重的变形，严重影响建图精度。因此，对运动畸变进行补偿与校正能显著提高建图的鲁棒性。 具体原理讲解见:SLAM学习日志(二) 2D(单线)激光雷达运
概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
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2024-01-16 15:04:55
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梯度下降法梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了算
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2023-05-26 11:06:34
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# 使用 Python 计算相机畸变参数的指南
在计算机视觉和图像处理领域，相机的畸变是一个常见的问题。为了使得图像的处理更加精准，我们需要求出畸变参数。本文将为你提供一个完整的教程，帮助你通过 Python 来实现这一目标。我们将涉及的步骤包括：准备数据、相机标定、计算畸变参数。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
opencv提供了可以直接使用的矫正算法，我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通过initUndistortRectifyMap()和remap()的组合来处理。与传统去畸变的思路不同，opencv的方案实际是在计算对理想图进行加畸变到实际图的映射，在通过remap，计算去畸变后的图相对于原图的位置，最终得到去畸变的图。种方式有两个优点： 1、增加畸变比去畸变公式简单，不需要迭
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2024-01-29 14:14:52
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第二章 ContextCapture工程数据前期准备 文章目录第二章 ContextCapture工程数据前期准备前言一、照片准备二、数据要求三、计算机硬件要求总结 前言ContextCapture Cente建模不限于航空摄影测量，本次介绍主要以航空摄影测量介绍。一、照片准备ContextCapture 建模主要使用可见光照片进行建模，再学习这个软件之前，我们需要一套航空摄影测量的数据，数据里面
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2024-06-30 06:08:42
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在深度学习与优化算法领域，LM（Levenberg-Marquardt）算法是一种非常重要的非线性最小二乘法优化算法，广泛应用于参数估计和曲线拟合等任务。结合Python的强大功能，使用LM算法进行数值计算与数据处理成为了一个热门话题。接下来的内容旨在详细阐述“LM算法 python 掘金”的解决方案。
## 背景描述
LM算法用于优化问题，尤其在图像处理和机器学习领域扮演着重要角色。该算法介
希尔排序希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后算法再取越来越小的步长进行排序，算法的最后一步就是普通的插入排序，但是到了这步，需排序的数据几乎是已排好的了(此时插入排序较快)。时间复杂度：根据步长而不同，最优时间复杂度：O(n),平均时间复杂度：根据步长而不同def shell_sort(lst):h=1N=len(l
最近在研究通过Matlab标定程序获得相机内参以及畸变参数之后，如何实现对一张新拍摄的照片进行去畸变。由于Matlab标定程序只能显示标定所用的图片的去畸变图像，并不能直接对由该相机拍摄的一张新图片进行去畸变，所以就想着如何从源程序入手，写一小段代码，脱离标定例程程序，直接调用去畸变源程序。首先，为了确保调用的源程序可用，大家可以先下载这个工具箱，免费下载地址：http://www.vision.
其实大家可能已经发现，越到后面，所涉及的跟视频处理都有很大的关系，包括特征点，目标跟踪以及光流等等这些东西。在本次教程中，我们将介绍：· 由相机引起的失真类型，· 如何找到相机的固有和非固有特性· 如何根据这些特性使图像不失真一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用
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2023-10-28 17:45:58
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为：bool trainEM(
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2024-03-31 13:22:05
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# Python去畸变算法学习指南
在计算机视觉领域，去畸变是一项常见的任务，通常用于处理由于镜头特性引起的图像失真。接下来，我将为你提供一个系统的流程，以及相关的代码示例，帮助你实现Python的去畸变算法。以下是整个实现流程的简要概述。
## 步骤流程表
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
机械激光雷达产生数据原理 机械激光雷达中内置高速旋转的电机，电机旋转的频率决定了激光雷达产生数据的频率。比如一个fov为360度的激光雷达，每秒旋转一圈，那么激光数据的频率就是1Hz；如果每秒旋转10圈，那么激光数据的频率就是10Hz。而激光雷达在旋转一圈时会根据机械结构设计顺序发射激光，激光遇到障碍发生发射，反射的光线被激光雷达获取后根据光发射和接收的时间差计算出被测障碍物的距离。测距公式如下
