参考：
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/49272032]
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/159055657]
此部分的学习内容和之前学习的三维重建笔记——稠密重建有联系，可结合起来看。
双目立体匹配中主要可以分为基于灰度的匹配算法和基于特征匹配算法。
一般基于灰度匹配为建立每个点对应的匹配关系，并计算出每个点的视差，一般称之为密集匹配；而
转载
2024-01-05 14:02:59
206阅读
最近来看看一些双目稠密匹配的算法。说来惭愧，SGM在航测领域是很重要的算法（当然也是最好的双目稠密匹配算法之一），自己却没有认真读过，只是大致有些了解。看了论文，再结合网上一些资料，自己做了些论文笔记。想到关于SGM论文网上还没看到比较翔实的博客，就把自己做的笔记再加些解释分享出来了（下文中的引用部分多为我自己的思考）。
转载
2022-12-27 16:54:43
317阅读
立体匹配算法介绍全局立体匹配算法全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立全局能量函数，通过最小化全局能量函数得到最优视差值；通过二维相邻像素视差之间的约束（如平滑性约束）而得到更好的匹配效果，但是对内存的占用量大，速度慢不适合实时运行。主要的算法有图割（graph cuts）、信念传播（belief propagation）、动态规划等算法。局部立体匹配算法主要是采用局部优化方
原创
精选
2023-07-11 14:48:28
1442阅读
文章目录0 前言1 SGD2 SGD with momentum（SGDM）3 Adagrad4 RMSProp（root mean square prop）5 Adam 0 前言介绍主流的深度学习优化方法（SGD，SGD with Momentum，Adagrad，RMSProp，Adam），梯度优化的基本原则是起始的时候降得快，后来降的慢，以此原则来理解下面这些算法。理解不是非常深，有问题希
转载
2023-11-25 17:16:21
61阅读
1. 文本指纹介绍互联网网页存在大量的重复内容网页，无论对于搜索引擎的网页去重和过滤、新闻小说等内容网站的内容反盗版和追踪，还是社交媒体等文本去重和聚类，都需要对网页或者文本进行去重和过滤。最简单的文本相似性计算方法可以利用空间向量模型，计算分词后的文本的特征向量的相似性，这种方法存在效率的严重弊端，无法针对海量的文本进行两两的相似性判断。模仿生物学指纹的特点，对每个文本构造一个指纹，来作为该文本
转载
2024-01-04 09:20:56
54阅读
SBGM、GBM、BM傻傻分不清楚。
转载
2022-09-30 08:52:08
274阅读
这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作，看的眼花手脚抽筋。也是醉了！！！！实在看不下去，来点干货。我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库，这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作。但实际用起来的时候还不是那么简单。下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析，并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍。OPENCV下SIF
转载
2024-10-25 06:32:30
28阅读
ref 《OpenCL in Action》《OpenCL编程指南》《OpenCl异构并行计算 原理 机制与优化实践》Using OpenCL™ 2.0 Read-Write Images总体介绍图像对象On GPUs, image data is stored in special global memory called texture memory. Unlike re
在当今开发环境中，Python的`sgm`（经常用于构建模型和进行数据分析的方法）日益成为了热门工具。然而，伴随版本更新和依赖关系的变化，开发者们常常会遇到一系列的问题，比如如何兼容新旧版本、调整配置，甚至是性能优化等。下面我们就来详细探讨如何解决“python sgm”类型的问题，以及在此过程中需要关注的多个方面。
## 版本对比: 理解不同版本的兼容性
对`sgm`的版本进行对比是解决问题
这一节的第一部分使用opencv提取关键点、计算描述子、匹配特征点第二部分则根据前面的原理，写一个简单的计算描述子、匹配特征点的算法（都是SLAM十四讲的源码，第二部分源码中有段错误，不能直接运行，需要修改），经过比较发现，使用opencv的算法效率较低第一部分和第二部分中算法运行所用时间如下第一部分—使用opencvopencv库封装了与特征提取和匹配相关的函数，程序的运行思路如下1、以RGB格
转载
2024-07-30 08:51:41
76阅读
一、前言本文仅仅演示使用opencv2.4.6中已经定义好的SVM函数实现对车牌区域正负样本的训练，然后使用训练好的SVM模型对测试样本进行预测。二、所使用的正负样本 首先我将一系列图片进行图像预处理、分割等一系列步骤，这部分内容可以参看《深入理解opencv 使用计算机视觉项目解析》，这样从中挑选出100个正样本（车牌区域）和70个负样本（非车牌区域），大小均为144*33，分别存放于目录F:\
# SGM算法与深度学习的对比分析
在机器学习领域，SGM（Semi-global Matching，半全局匹配）算法和深度学习是两种重要的技术手段。SGM是一种用于图像处理的匹配算法，常用于立体视觉中。而深度学习则利用深层神经网络来处理复杂的非线性问题，最近几年在众多领域取得了显著的成功。本文将对这两种技术进行对比分析，并通过代码示例进行阐述。
## SGM算法概述
SGM算法主要用于计算
作者David LEE经典的双目稠密匹配算法SGM，OpenCV之中也有相应的实现，不过OpenCV并没有如论文原文般使用MI来作为匹配代价，而是依然使用了块匹配 (block matching) 的方法。在cost aggregation一步中，默认也只使用像素周围的5个方向而非原文中的8个方向。本来想直接看看OpenCV的stereosgbm.cpp文件，了解下是如何实现SGBM算法的。但本
转载
2022-07-28 09:42:16
482阅读
经典的双目稠密匹配算法SGM，OpenCV之中也有相应的实现，不过OpenCV并没有如论文原文般使用MI来作为匹配代价，而是依然使用了块匹配 (block matching) 的方法。在cost aggregation一步中，默认也只使用像素周围的5个方向而非原文中的8个方向。本来想直接看看OpenCV的stereosgbm.cpp文件
转载
2021-07-15 15:09:42
1022阅读
引言 立体匹配—匹配两个不同摄像机视图中的三维点—只能在两摄像机的重叠视图内的可视区域上才能被计算。如果知道了摄像机的物理坐标或者场景中物体的大小，就可以通过两个不同摄像机视图中的匹配点之间的三角测量视差值d = xl - xr来求取深度。opencv实现了两种立体匹配算法：块匹配算法和半全局块匹配算法。块匹配算法(block matching，BM) 该算法使用了叫“绝对误差之和”的小窗口来查找
转载
2024-04-21 12:31:41
312阅读
OpenCV中的稠密光流：LK算法计算的是稀疏的特征点光流，如样例当中计算的是使用 Shi-Tomasi算法得到的特征点。opencv当总提供了查找稠密光流的方法。该方法计算一帧图像当中的所有点。该方法是基于Gunner Farneback提出的一篇论文Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion。Farneback稠密光流的主
转载
2023-11-01 23:42:26
110阅读
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架，然
转载
2023-12-20 13:47:45
110阅读
这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
转载
2023-09-08 11:20:49
110阅读
python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。#!/usr/bin/python
# -*- codi
转载
2023-06-30 08:59:32
122阅读
Rabin-Karp算法（简称RK算法）Rabin-Karp算法的思路是将字符串的比较转换成数字的比较。比较两个长度为m的字符串是否相等需要O(m)的时间，而比较两个数字是否相等通常可以是Ɵ(1)。为了将字符串映射到对应的数字，故此需要用到哈希函数。我们都知道开放寻址法的哈希函数(open addressing)是可能遇到冲突的。对于这个问题来说冲突意味着虽然两个字符串的哈希值是一样的，但是这两个
转载
2023-06-17 17:01:40
96阅读
