文章目录前言
一、FAST算法原理二、基于Opencv的简单实现三、结果总结 前言今天主要复习了角点检测算法FAST(Feature from Accelerated Segment Test)，该算法原理比较简单，检测出的特征点比较多。该算法的缺点也很明显：1. 不具备尺度不变性2. 不具备旋转不变性ORB特征点检测中专门针对这两个缺点做了改进。个人认为该算法
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2024-04-07 20:56:11
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# Python Fast算法keypoint实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python快速算法库来实现"Python Fast算法keypoint"。这是一个适合初学者的入门级项目，通过这个项目你将学习如何使用Python来处理算法相关的问题。
## 整体流程
下面是完成"Python Fast算法keypoint"的整体流程。我们可以使用一个表格来展示每个步骤。
| 步
原创
2023-08-21 11:24:10
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??奥运会看着真热血呀，但也不能忘记学习！在python的数据结构的章节中，我们上次学习到了python面向对象的思想，即我们想用程序来实现一个东西，我们需是用对象的特征来描述我们想构建的对象。感兴趣的小伙伴可以查看下面内容?:python数据类型: python数据结构之数据类型.python的输入输出: python数据结构之输入输出、控制和异常.python数据结构之面向对象: python
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2023-06-09 15:03:56
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我们已经学习带走几个特征检测器，它们都really good , 但是从实时的角度来说，它们的速度还不够快.作为解决方案，FAST（加速段测试的特征）算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出（后来在2010年修订）。FAST 全称 Features from
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2023-07-05 22:47:22
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代码在gitp10p_{10}p10p9p_9p9p8p_8p8p11p_{11}p11p7p_7p7p12p_{12}p12p6p_6p6p13p_{13}p13 P p5p_5p5p14p_{14}p14p4p_4p4p15p_{15}p15p3p_3p3p16p_{16}p16 p1p_1p1p2p_2p2fast 算法的源码实现
原创
2023-01-20 09:27:48
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FastPy3.0 发布了，FastPy是python领域一个高性能的web框架，底层封装gevent协程模型，使得python原生库操作mysql或者http时自动变成异步模式，使用上又具有django、webpy的易用性特点。本次版本更新增加了gevent协程模式下数据库mysql连接池的使用例子，结合pymysql+gevent的特点，可以使得原本同步的mysql操作自动变为异步模式。对dj
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2023-08-18 17:08:06
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翻译自 Contour in OpenCVContoursContours 可以简单的理解为一条连通连续点的曲线(沿着边缘)，有同样的颜色或者强度。在进行形状分析，目标检测和识别时很有用处。为了更好了精度，使用二值化的图像。在寻找轮廓之前，先对图像应用二值化阈值或者canny 边缘检测等技术。在OpenCV中，寻找轮廓是：在黑色背景上寻找白色物体，所以一定记住，被检测的对象应该是白色的，背景是黑色
上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀（有较强的不变性），但是时间消耗依然很大，而在一个系统中，特征提取仅仅是一部分，还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好，降系了统性能。Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究，于2006年在《Machine learning for high-speed corner detection》中提出了一
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2023-07-06 15:14:32
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Fast R-CNN算法是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。R-CNN虽然取得了不错的成绩，但是其缺点也很明显。Fast R-CNN同样使用VGG-16网络结构，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试时间快213倍，准确率从62%提升至66%(再Pascal voc数据集上)。Fast R-CNN主要是解决R-CNN存在的问题：测试训练速度慢，主要是提取候选区域的特征慢：R-CNN首先从测试图中提取2000个候选区域，然后将这2000个候选区域分别输入到预训练好的CNN中提取特征
原创
2021-05-20 07:24:18
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社团划分——Fast Unfolding算法一、社区划分问题1、社区以及社区划分在社交网络中，用户相当于每一个点，用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构，在这样的网络中，有的
原创
2023-06-14 21:06:23
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RNN一个时序单元的前向传播过程 1）正向传播 rnn的基本结构 在一个时序单元中相当于对本次输入以及上次输出进行线性加权，并用激活函数处理后输出。2）反向传播tanh函数求梯度小知识 “*”运算是将两个向量中每个元素进行相乘，是数乘运算 “np.dot()”和“@”运算都可以起到矩阵乘法的作用python乘法矩阵求导转置问题 总结来说就是实际乘法中 涉及矩阵的行列乘法，会引起矩阵的转置主要算法：
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2024-07-09 16:31:29
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社区发现算法 - Fast Unfolding（Louvian）算法初探
原创
2022-12-20 14:27:15
214阅读
1188 - Fast Queries PDF (English) Statistics ForumTime Limit: 3 second(s) Memory Limit: 64 MBGiven an array of N intu ha...
原创
2023-02-07 11:39:05
54阅读
FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法是一种快速且高效的角点检测方法。它通过检测每个、跟踪和图像特征提取等任务。
原创
2024-03-05 15:07:55
221阅读
Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Comp
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2022-08-30 10:31:57
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在前面的章节中，我们已经介绍了RCNN了，可以很明显的看到RCNN是一种基于多方法联合使用的策略。这种方法最大的缺点就是可控性较差。一旦有一个环节没有处理好就影响最终的结果。比如说：select search 方法如果处理不好，后面的基本不用再搞了，而且，这也是算法最耗时的部分CNN需要对每个候选框做扩展，然后送入到神经网络中，这极大的限制了CNN对原始数据的利用SVM分类虽然可以做到较好的分类，
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2024-07-23 15:19:52
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# 快速深度优先搜索（Fast DFS）在Python中的应用
快速深度优先搜索（Fast DFS）是一种搜索算法，用于在图或树等数据结构中寻找特定节点或路径。在实际应用中，Fast DFS常用于解决图论、路径规划、网络分析等问题。
## 算法原理
Fast DFS是对经典深度优先搜索（DFS）算法的优化。它通过使用栈（Stack）数据结构来保存待访问的节点，避免了递归调用带来的性能开销，从
原创
2024-07-05 03:23:43
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# 用Python FastAPI构建API
## 简介
欢迎来到本篇教程，今天我们将学习如何使用Python FastAPI构建API。FastAPI是一种快速（高性能）的Web框架，可用于构建现代API，其特点包括自动交互式API文档生成、速度快、易于编写、基于标准的Python类型注解等。
## 整体流程
下面是构建Python FastAPI的整体流程，我们将逐一分步骤介绍每一部分：
原创
2024-04-24 12:22:38
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# 利用Python实现快速的Newman算法
在图论和网络分析领域，Newman算法是一个用于社区发现的算法，它通过模块度（modularity）来衡量社区结构的质量。本文将介绍如何使用Python实现一个快速的Newman算法，并展示如何使用状态图和饼状图来可视化结果。
## Newman算法简介
Newman算法的核心思想是最大化模块度Q，它定义为：
\[ Q = \frac{1}{
原创
2024-07-30 07:36:27
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1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识FAST方法，步骤如下所示：3.核心代码clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\'
原创
2022-10-10 15:18:02
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