1. Abstract距离度量学习（DML）用于学习嵌入(特征提取)，其中来自同一类别的示例比来自不同类别的示例更接近。 可以将其转换为具有三元约束的优化问题。 由于存在大量三元组约束，因此DML的采样策略必不可少。随着深度学习在分类领域的巨大成功，它已被应用于DML。 当使用深度神经网络（DNN）学习嵌入时，每次迭代仅可获得一小部分数据。三重约束的集合必须在小批次中采样。 由于小批量无法很好地捕
三维图形变换是在二维方法基础上增加了对z坐标的考虑得到的。与二维变换类似，引入齐次坐标表示，即：三维空间中某点的变换可以表示成点的齐次坐标与四阶的三维变换矩阵相乘。一、平移变换 二．比例变换 例如：对长方体进行比例变换， 三、旋转变换跟二维的相同四、对称变换有关于坐标平面、坐标轴的对称变换（1）关于坐
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2024-02-26 20:32:46
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python入门到精通（二）|列表的使用方法一、列表二、列表的空间结构三、列表的常用操作四、列表的内置函数五、列表的插入操作六、列表的移出、出栈等操作七、列表的排序八、切片操作九、递推表达式十、列表生成式 一、列表1．什么是列表 (list) 1）列表是由一系列按特定顺序排列元素组成的序列。 2）在Python中用[ ] 做为定界符，用逗号作为元素的分隔符。 3）列表里面也可以再嵌套列表，一个列
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2023-07-03 00:28:07
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# 基于 Python 的特征匹配三维测量重建
随着计算机视觉和机器学习的迅速发展，三维重建技术的应用越来越广泛。这种技术能够通过多张二维图像重建出三维模型，广泛应用于医学成像、机器人导航和虚拟现实等领域。本文将介绍特征匹配及其在三维测量重建中的应用，提供相关代码示例，并通过实例演示整个过程。
## 特征匹配概述
特征匹配是寻找不同图像之间相似特征点的过程。这些特征点包含了丰富的信息，能够帮
OpenCV——sift算法应用记录应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现0.SIFT相关1. 基于BFmatcher(Brute-Force Matching)的SIFT实现2.基于FlannBasedMatcher的SIFT实现3.基于FlannBasedMatcher的SURF实现4.基于BFMatcher的ORB实现 应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现首先
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2023-10-28 07:11:40
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# Python绘制有三维特征的聚类图
## 引言
聚类是一种常用的数据分析方法，它可以将一组数据划分为多个类别，每个类别内的数据具有相似的特征。然而，在某些情况下，我们不仅需要考虑数据的二维特征，还需要考虑数据的三维特征。本文将介绍如何使用Python绘制具有三维特征的聚类图，并提供相应的代码示例。
## 聚类算法简介
聚类算法是一种无监督学习方法，它通过将数据集划分为不同的类别，使得同
原创
2023-12-15 06:01:35
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一、opencv宽高对应关系：Mat.rows = Mat.size().height = 高
Mat.cols = Mat.size().width = 宽
int sz_1[2] = { 200, 400 }; // {高，宽} {Mat.rows,Mat.cols}
Mat m = cv::Mat(2, sz_1, CV_8UC1,Scalar::all(255));
or
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2024-04-10 13:06:58
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, 三维数字化技术是逆向工程中的首要环节, 在实际测量过程中, 由于受被测物体几何形状及测量方式的限制, 测量设备需要从不同视角对物体进行多次定位测量, 然后对各个不同视角测得的点云数据进行多视拼接, 统一到1 个全局坐标系下, 即点云拼接问题., 其实质是把不同的坐标系下测得的数据点云进行坐标变换, 问题的关键是坐标变换参数R( 旋转矩阵) 和t ( 平移矢量) 的求取。, 初始配准是为了缩小点
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2024-02-26 07:18:14
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“大数据”这一概念最初起源于美国。这里的“大”通常用来描述数据的三维特征：第一维指信息的数据体量日益庞大;第二维指信息的种类繁多;第三维指数据变为可用信息，并且可以分析速度越来越快。早在1969年，全球零售巨头沃尔玛便利用计算机对消费者的购物行为进行数据分析，结果发现男性顾客在购买婴儿尿布时，常常会顺便“搭配”几瓶啤酒来犒劳自己，于是推出了将啤酒与尿布捆绑销售的促销手段。如今，这一“啤酒+尿布”的
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精选
2014-11-27 10:59:21
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OpenCV学习笔记(15)使用OpenGL显示双目视觉三维重构效果
2010年06月24日
上一篇笔记中使用Matlab初步显示了双目视觉重构出的环境三维效果图，不过并没有加上纹理信息。在OpenCV中文论坛里，大象的帖子（http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f
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2024-03-13 15:37:08
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部分 VII摄像机标定和 3D 重构42 摄像机标定目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数，对畸变图像进行修复42.1 基础 今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种：径向畸变和切想畸变。如下图所示，用红色直线将棋盘的两个边标注出来，但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。你可以通过访问Dis
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2024-05-28 17:55:05
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三维几何特征三维几何描述子(3D Geometry Descriptor)三维几何描述子是对三维元素的几何表示。这里的元素可以是一个点云，网格，也可以是点云里的一个点，网格里的一个顶点或面。一个好的几何描述子，一般有这些特性：区分性强(Descriptive)：描述子差别大小与几何差别大小正相关。简洁(Concise)可重复计算(Repeatable)：相同或相似的
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2024-04-01 13:55:39
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1.定义4PCS（Four Point Congruent Set）算法是一种计算机视觉中的匹配算法，用于在两个三维点云中找到相似的子集。该算法的核心思想是使用四个点来描述两个三维点云之间的刚性变换关系，因此被称为“四点匹配算法”。具体来说，4PCS算法通过在两个点云中找到共性点来寻找相似的子集。一旦找到了相似的子集，算法就会计算出它们之间的刚性变换关系，并将它们对齐。通过反复执行这个过程，算法可
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2024-06-23 10:26:52
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Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法关键点就是一小块图像，而描述符是一种数学结构，通常为一组浮点数。而如何更好地将图像信息抽象为描述符将是一个主要的问题。同时，对于描述符，它应该能够针对不同的场景，给出一定的旋转不变性。关键点和描述符的是三个主要的应用场
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2024-04-26 13:50:23
84阅读
推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D开发工具链。1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的**开源三维重建软件。https://github.com/alicevision/meshroom2、Openmvg ⭐2,829Openmvg库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建，它由图像框架组成，
选自arXiv，作者：Wenxuan Wu、Zhongang Qi、Li Fuxin，机器之心编译。
3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。如将 CIFAR
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2024-03-29 12:39:43
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Mat T1 = (Mat_<float>(3, 4) <<
1, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0);
Mat T2 = (Mat_<float>(3, 4) <<
R.at<double>(0, 0), R.at<double&
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2024-06-11 10:40:18
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目录 目录前言跟踪算法OpenCV30提供的跟踪APIopencv32vs2013opencv_contrib32opencv32和opencv_contrib32源码下载cmake编译opencv320总结参考链接下载地址 前言前面一直使用camshift做跟踪，但是camshift实际使用的效果并不怎么好。随着对OpenCV稍微了解了一点点之后，看到这篇博客[同时看到这篇博客自适应三特征融合之
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2024-05-11 08:55:12
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1.图像缩放CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst,
Size dsize, double fx = 0, double fy = 0,
int interpolation = INTER_LINEAR );@Par
三维激光内雕技术是采用先进的激光标刻技术通过计算机控制数控机床以及激光的运动将二维或三维图形、图像在水晶、玻璃等透明物体内部雕刻成形。该技术不破坏被雕刻物体表面，雕刻成的图形、图像永不变形，变色。由于其良好的可观性，不可模仿性，以及丰富的高科技含量，目前广泛用于工艺礼品，广告宣传，商品防伪，随着内雕科技的不断深入发展，产品不断的改善，规模的不断扩大，传统的工艺礼品，纪念用品越来越多的被水晶内雕所代
