总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
OpenCV在双目匹配上所做的工作相当不错，从1.0版本到4.3这么多年的版本迭代，官方始终在优化双目匹配算法。最常用的当属BM算法和SGBM算法了： BM全称是BlockMatching，可以理解为一种块匹配算法，这里一个通俗的说法就是，为了找到两张图
转载
2023-07-24 18:25:52
409阅读
第一部分BM、GC和SGBM算法的性能比较转自：，其中原博主推荐的Stefano Mattoccia大神的讲义Stereo Vision：algorithms and applications，我看了以后觉得非常受用，讲的非常条理全面，里面的参考文献也很经典。第二部分为原创，主要是在OpenCV3.2版本下BM算法的用法改变和参数说明。 1.BM、G
转载
2023-07-24 18:19:20
174阅读
今天要整理记录的笔记是关于图像Blob特征分析算法的内容。计算机视觉中的Blob（斑点）是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景、背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。标记完成的每一个Blob都代表一个前景目标，然后就可以计算Blob的一些相关特征。也可以称Blob（斑点）是指二维图像中和周围像素点存在颜色差异和灰度差异的特征区域，针对这些特征区域所提取出某些具有区域代表性的信息，就
BM字符串匹配算法，一个性能优于著名kmp算法3～4倍的算法。
简介本篇文章主要分为两个大的部分，第一部分通过图解的方式讲解BM算法，第二部分则代码实现一个简易的BM算法。基本概念bm是一个字符串匹配算法，有实验统计，该算法是著名kmp算法性能的3～4倍，其中有两个关键概念，坏字符和好后缀。首先举一个例子需要进行匹配的主串：a b c a g f a c
# 实现Java BM算法
## 1. 算法介绍
BM算法（Boyer-Moore算法）是一种高效的字符串匹配算法，用于在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。相比其他字符串匹配算法，BM算法在平均情况下具有较好的性能。
## 2. 算法流程
下面是BM算法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化模式串和文本串的位置指针 |
| 2
原创
2023-08-04 14:57:54
158阅读
有一个序列$a[1..n]$，求最短的$f[1..len]$，使得： $\forall i len,\sum_{j=1}^{len} f[j] a[i j]=a[i]$ 假设已经求出了$a[1..i 1]$的最短递推式$f$ 设$∆=a[i] \sum_{j=1}^{len} f[j] a[i j]
原创
2023-05-09 18:03:17
134阅读
线性递推的BM算法
线性递推的题目区域赛里还是挺多的，还是有必要学一下 ~ BM（Berlekamp-Massey）算法 ~有一个阶线性递推，想要计算，有一种常用的办法是矩阵快速幂，复杂度是在不少情况下这已经够用了，但是如果比较大、到了级别，这就不太适用了而BM算法能将这个复杂度压低到，若加上NTT优化的话能做到，十分厉害 
转载
2023-06-13 20:31:10
49阅读
BM算法、linux C
原创
2013-10-09 14:27:20
924阅读
最近需要帮别人写一个BM25的文档，写完顺便上传了BM25是一个计算文本相似度的算法1. BM25公式： BM25是通过q和s中的公共词汇进行相似度计算的算法，其中q: 待测试文档s：需要进行相似度比较的文档 2. IDF的计算公式如下：N
转载
2023-06-11 13:55:11
396阅读
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
417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
933阅读
image processing 系列
图片旋转，本质上是对旋转后的图片中每一个像素点计算在原图的位置。然后照搬过来就好。
（多说一句。假设计算出来在原图中的位置不是整数而是小数，由于像素点个数都是整数，就须要小数到整数的转换。这个转换过程是有讲究的，须要用到插值：近期邻插值、双线性插值等等。这里我使用的是最简单的近期邻插值。即对小数四舍五入成整数。C/C++ 实现四舍五入见这里）
完整 git
双目相机计算稠密深度点云1、双目立体匹配原理1.1 图像矫正1.2 视差计算2、elas_ros 包运行3、KITTI数据集运行3.1 kitti数据集转换为rosbag3.2 运行KITTI数据集参考资料 本教程主要内容为介绍如何使用双目相机计算出稠密的3D点云。主要涉及到elas包的使用，通过KITTI数据及和ZED相机进行测试。在机器人导航中深度图是产生稠密3D环境地图的重要数据，在室内机
一、简介：TF-IDF 的改进算法bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法。通俗地说：主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度，然后再把分数做累加操作。 我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数，我们的做法是，先对query进行切分，得到单词qi，然后单词的分数由3部分组成：单词qi和D之间的相关性单词qj和query之间的相关
一、 主要研究内容 信息检索是用户进行信息查询和获取的主要方式，是查找信息的方法和手段。狭义的信息检索仅指信息查询。即用户根据需要，采用一定的方法，借助检索工具，从信息集合中找出所需要信息的查找过程。广义的信息检索是信息按一定的方式进行加工、整理、组织部存储起来，再根据信息用户特定的需要将相关信息准确的查找出来的过程。 搜索引擎一般流程如下：图一 从检索后面都属于检索模型的范畴。
## BM算法：Java实现
在字符串匹配的算法中，BM（Boyer-Moore）算法因其出色的性能和简洁的实现而受到广泛关注。BM算法是一种在文本串中进行模式匹配的高效算法，其核心思想是通过预先计算和利用模式串的特征来跳过尽可能多的字符比较，从而提高匹配效率。
### 1. BM算法的原理
BM算法主要通过两个策略来提高匹配效率：坏字符规则（Bad Character Rule）和好后缀规
原创
2023-08-04 04:24:39
117阅读
魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 原理OpenCV中的ORB算法代码演示 原理ORB算法来自OpenCV_Labs，在计算开支、匹配效率以及专利问题方面可以替代SIFT和SURF算法。ORB算法是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述器的结合体，并且通过修改增强了性能。首先使用FAST找到关键点，再使用Harris角点检测对关键点排序找到其中前N个点。并使用金字塔产生尺
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
