研究这个前前后后也有快两三个月了，因为之前也一直在弄模板匹配方面的东西，所以偶尔还是有不少朋友咨询或者问你有没有研究过linemod这个算法啊，那个效率啥的还不错啊，有段时间一直不以为然，觉得我现在用的那个匹配因该很不错的，没必要深究了。后来呢，还是忍不住手痒，把论文打出来看了看，又找了点资料研究了下，结果没想到一弄又是两个月过去了，中间也折
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2024-06-07 23:37:17
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Linemod算法研究先了解一下大致工作流程：ref：Gradient Response Maps for Real-TimeDetection of Textureless Objects注册过程注册过程需要提取特征点，后续滑窗的时候就值拿这些特征点在场景图上进行滑窗，而不是传统意义上的图片滑窗，这样可以大大加速匹配过程。提取特征点可以根据模板图本身的梯度情况，将一些梯度较大的点保留作为模板点，
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2024-04-30 22:29:44
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vi/vim 的使用基本上 vi/vim 共分为三种模式，分别是命令模式(Command mode)，输入模式(Insert mode)和底线命令模式(Last line mode)。命令模式：以vi打开一个文件就直接进入一般模式了(这是默认的模式)。在这个模式中， 你可以使用上下左右按键来移动光标，你可以使用删除字符或删除整行来处理文件内容， 也可以使用复制、粘贴来处理你的文件数据。输入模式：在
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2024-10-20 14:11:23
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Linemod 代码笔记2019年03月11日 16:18:30 haithink 阅读数：197最近了解到 Linemod 这个模板匹配算法，印象不错 准备仔细学习一下，先做点代码笔记，免得后面不好回顾 目前的笔记基本上把 核心流程都分析得比较清楚了，除了一些阈值的选取opencv 的contrib 模块有这个算法的实现我看的代码来自这里https://github.com/meiqua/sha
3D的模板匹配的方法有很多，在物体识别，无序抓取等应用广泛，下面对几种3D的匹配方法进行简单测试记录。1 可利用颜色信息的点云模板匹配（1）plc的识别模块包括了linemod算法，针对颜色梯度信息和法向量特征进行点云匹配。具体的算法原理，可以参考另一篇笔记--2D边缘匹配。 此算法 唯一问题是模板的训练比较麻烦，因为不具有旋转不变性，所以需要自动训练很多个模板。在测试的时候
本人在学习阿里OSS的使用，我用的python环境。按教程指导，在安装完OSS库之后，在验证crcmod时出现问题。>>> import crcmod._crcfunext
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError
LineMod算法代码来源：https://github.com/meiqua/shape_based_matching一、总体结构说明1、Feature结构体描述了一个特征点，即(x,y)位置，以及其量化梯度的方向（在代码中，将方向量化为8个）2、Template结构体描述了一个模板，保存了模板的缩放大小（width，height），对应的金字塔层级（pyramid_level）,以及特征序列（
背景介绍LineMod算法是由Hinterstoisser等人在2011年提出的旨在解决杂乱场景下少纹理三维物体的实时监测与6D位姿估计定位问题。针对传统方法搜索空间方式效率低、较难产生判别描述子并且鲁棒性较低的弊端，Stefan Hinterstoisser等人采用了模板匹配的方法，利用3D物体的RGB-D信息即三维物体的RGB二维彩色图像信息和Depth深度信息作为输入。通过PCL数据处理库分
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2022-10-13 10:24:42
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1、 基于形状的匹配1> 创建ROI 使用Halcon 算子可以方便的设置ROI 标准形状 ◆ draw_rectangle1/2 ◆ draw_circle ◆ draw_ellipse ◆ draw_line 任意形状 ◆ draw_region ◆ draw_polygon 生成标准ROI ◆ gen_rectangle1/2 ◆ gen_circle ◆
制作模板：代码地址 GITHUB可以看看讨论区 MIPP对VS2013有BUG，我看的是old code正文通过旋转，缩放制作生成变换后的模板，然后对每一个模板进行梯度计算，梯度方向的量化。具体制作模板步骤如下：1.首先计算模板的梯度信息，如利用sobel算子计算x方向和y方向模板每个像素梯度值Gx，Gy。梯度的方向θ,还有每个像素点的梯度幅值。 2.梯度幅值大于某个阈值的点，我们认为是边缘点。并
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2024-08-12 13:34:35
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1 实施方案1.1 任务描述制作自己的Linemod数据集（最终目的示意如下图）1.2 整体方案通过构建物体和标定板的坐标转换关系，然后构建标定板和相机坐标的转换关系，然后通过映射函数构建3D坐标和图像像素坐标的映射关系。拍摄一系列照片然后将每张图像获取其外参矩阵，最后通过相机标定后的映射函数将三维关键点投影到二维图像坐标，然后得到第一幅图像的数据标签。接着移动相机位置继续拍摄图像，通过标定板获取
1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提 供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人 体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样
linemod模板匹配算法是一种典型的基于边缘特性信息的匹配算法，其鲁棒性也比较优异，而且据说性能不错，本人经过实践，对其核心的梯度扩散技术表示极大的怀疑，并用实际的数据表面确实有问题，真心希望我的揭结论是错误的。
原创
2022-05-05 21:21:59
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Log-Linear Model是一种判别式模型算法的创建框架，它并不指某种特定的模型、它指的是一类模型。1. 定义设模型预测共考虑 种特征，； 表示模型对第 种特征的参数，其取值在模型训练过程中估计得到； 表示模型第 种特征的特征函数（feature function），它表达特征 和标签 之间的一些关系，其因变量为用于模型预测的第 个特征； 表示模型特征预测值的归一化系数，它被称作
一、模板匹配模板匹配（TemplateMatching）就是在一幅图像中寻找和模板图像（template）最相似的区域，该方法原理简单计算速度快，能够应用于目标识别，目标跟踪等多个领域。二、原理1、cv::TM_SQDIFF：该方法使用平方差进行匹配，因此最佳的匹配结果在结果为0处，值越大匹配结果越差。2、cv::TM_SQDIFF_NORMED：该方法使用归一化的平方差进行匹配，最佳匹配也在结果
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2023-07-03 20:16:51
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最近了解到 Linemod 这个模板匹配算法，印象不错 准备仔细学习一下，先做点代码笔记，免得后面不好回顾 目前的笔记基本上把 核心流程都分析得比较清楚了，除了一些阈值的选取opencv 的contrib 模块有这个算法的实现我看的代码来自这里https://github.com/meiqua/shape_based_matching先大概记录下 代码思路： 分两个阶段， train 和 test
limit 分页优化方法 1.子查询优化法 先找出第一条数据，然后大于等于这条数据的id就是要获取的数据 缺点：数据必须是连续的，可以说不能有where条件，where条件会筛选数据，导致数据失去连续性 实验下 mysql> set profi=1
Linux内核在启动的时候需要一些参数，以获得当前硬件的信息或者启动所需资源在内存中的位置等等。这些信息可以通过bootloader传递给内核，比较常见的就是cmdline。以前我在启动内核的时候习惯性的通过uboot传递一个cmdline给内核，没有具体的分析这个过程。最近在分析内核启动过程的时候，重新看了一下内核启动参数的传递过程，彻底解决一下在这方面的疑惑。一、bootloader与内核的通
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2024-05-27 12:51:01
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import cv2 as cvimport numpy as np# 模板匹配，就是在整个图像区域发现与
原创
2021-01-31 17:15:22
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目录：（一）原理（二）代码实现和几种常见的模板匹配算法 正文：（一）原理在待检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像
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2023-05-23 19:39:58
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