目录一、基于FLANN的匹配FLANN匹配流程：代码编写二、基于FLANN进行单应性匹配什么是单应性？FLANN进行单应性匹配流程代码编写 FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但
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2024-02-21 16:15:08
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# 如何实现“Python flann”
## 介绍
在开始介绍如何实现"Python flann"之前，首先让我们了解一下什么是flann。Flann表示Fast Library for Approximate Nearest Neighbors（快速近似最近邻库），是一种用于高效处理最近邻搜索问题的算法。在许多机器学习和计算机视觉任务中，最近邻搜索是一个常见的操作。
## 整体流程
下面是
原创
2024-01-08 09:16:29
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# 科普文章：Python中的FLANN匹配替换
## 导言
在计算机视觉领域中，图像匹配是一个非常重要的任务。而FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）则是一个用于高效地进行最近邻搜索的库。在Python中，我们可以通过FLANN库进行图像匹配并实现替换的功能。本文将介绍如何使用Python中的FLANN库进行图像匹配替换，并
原创
2024-07-06 04:58:56
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非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)NMF简介NMF用于文本降维NMF的可解释性NMF用于归纳单篇文章主题NMF用于推荐多篇相似文章NMF简介NMF也是一种降维方法，相比PCA具有以下特点： 1，可解释性 &nbs
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2024-02-12 08:47:29
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特征筛选1. 方差分析特征筛选1.1 原理 & 手动实现1.2 scipy.stats.f_oneway(d1, d2)实现1.3 sklearn.feature_selection.f_classif(X, y)实现1.2 特征选择 sklearn.feature_selection.SelectKBest2. 特征递归消除(RFE)特征筛选2.1 原理2.2 sklearn实现 sk
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2024-07-07 09:38:25
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ML之SIFT_FLANN：对图片提取SIFT特征并利用FLANN方法判别图像的相似度并可视化目录FLANN算法1、建立索引2、进行搜索输出结果实现代码FLANN算法 FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但实现了一系列查找...
原创
2021-06-15 20:00:56
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什么是FLANNFLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库 ，SIFT/SURF是基于浮点数的匹配，ORB是二值匹配，速度更快。对于FLANN匹配算法，当使用ORB匹配算法的时候，需要重新构造HASH。对匹配之后的输出结果，根据距离进行排序，就会得到距离比较的匹配点。FLANN匹配流程特征提取
原创
2023-05-12 21:30:06
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关
原创
2022-08-09 22:01:07
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我想每个计算机专业的学生或多或少都接触过哈夫曼编码，数据结构中的老问题了。大体就是给出一些字符，和这些字符的出现频率，让你为这些字符设计一个二进制编码，要求频率最高的字符的编码最短。解决的方法是构造一棵哈夫曼树（二叉树），其基本思路是，每次从这些字符中挑出两个频率最低的，然后构造一个新的结点，使新结点的左右孩子指针分别指向那两个节点。我想这个大家都很清楚了，我就不多说了。主要讲下这次我用C++实现
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2024-08-03 09:48:26
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本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第3章，第3.2节,作者：[美] 拉斐尔·酷奇（Rafa Ku） 马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.2 相似度模型配置我们已经知道如何为索引中各个字段配置相似度模型了，现在来了解如何按需求配置它们。事实上，这相当容易。我们所要做的就是，在索引配置相关部分
SUM函数在MySQL中，SUM函数是用于计算数值列的总和的聚合函数。它接受一个数值列作为参数，并返回该列中所有值的总和。以下是一个使用SUM函数的示例：假设我们有一个名为"orders"的表，其中有两个字段："product"和"amount"，用于记录不同产品的订单金额。现在我们希望计算出所有订单的总金额。现在，我们可以使用SUM函数来计算订单金额的总和：SELECT SUM(amount)
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2024-10-08 11:20:20
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使用FLANN进行特征点匹配：使用FlannBasedMatcher接口以及函数FLANN()函数实现快速高效的匹配（快速最近邻逼近搜索函数库）FLANNFlannBasedMatcher类也是继承自DescriptorMatcher,并且也是match方法进行匹配，找到最佳的匹配方法：DescriptorMatch::match方法match函数从每个描述符中查询集中找到最佳匹配，C++ ...
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2021-07-21 16:30:08
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前言 如标题，就是通过提取的人脸特征向量，写一个欧几里得 SQL 语句，查询数据库里相似度排前 TOP_K 个的数据记录。做法虽然另类，业务层市面上有现成的面部检索 API，技术层现在有向量数据库。 用 MySQL 关系型存储 128 维人脸向量，先是
# Java FLANN 算法匹配特征点
## 简介
在计算机视觉和图像处理领域，特征点匹配是一项重要的任务。特征点是图像中具有独特性质的点，例如角点、边缘点等。在匹配特征点的过程中，我们需要在一组图像中找到相似的特征点，从而实现图像的配准、目标识别等任务。FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一种快速的最近邻搜索算法，可以
原创
2023-08-01 10:25:52
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在Kubernetes（K8s）集群中使用Calico和Flannel是一种常见的网络解决方案，可以为容器提供高效的通信和网络连接。下面我将简要介绍一下如何在K8s集群中部署Calico和Flannel，并提供代码示例帮助你逐步操作。
**步骤概览**
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装kubeadm |
| 步骤二 | 创建Kubernetes集群 |
原创
2024-03-13 11:22:35
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LBP特征描述算子-人脸检测学习笔记LBP特征算子原理介绍人脸特征检测算法原理1.混合模式1.圆形LBP算子2.LBP旋转不变性及等价模式2.混合模式基于opencv实现人脸检测过程人脸检测结果演示我的学习总结LBP特征算子原理介绍LBP指局部 0，1二值模式，属于用来扫描图片的一种 特征算子，在 灰度不变性，旋转不变性方面具有显著的特点，通常检测图片里人脸局部特征时，基于opencv下使用LBP
使用ssdeep工具来计算文件的模糊哈希值或分段哈希值，或者编写Python程序调用ssd
原创
2023-06-10 04:49:55
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相似性度量的方法分类一、变换域： DTW、ERP都是不设置阈值，直接计算其欧氏距离。EDR、LCSS都是设置一个绝对阈值，满足阈值变成0或者1。CATS：设置一个阈值，不满足阈值取0，满足阈值缩放到[0,1]区间中。Frechet：不设置阈值，直接计算其欧氏距离。Hausdorff：根据两条线段计算三种距离并加权取和。二、处理不匹配点的方式 DTW、Frechet：重复使用某些点ERP：不匹配的点
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2024-08-27 14:12:22
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1. 介绍感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm，简称pHash） 是哈希算法的一种，主要可以用来做以图搜索/相似图片搜索工作。 2. 原理感知哈希算法（pHash）首先将原图像缩小成一个固定大小的像素图像，然后将图像转换为灰度图像，通过使用离散余弦变换（DCT）来获取频域信息。然后，根据DCT系数的均值生成一组哈希值。最后，利用两组图像的哈希值的汉明距离来评估
在本教程中我们将涉及以下内容: 这个教程的源代码如下所示。你还可以从 以下链接下载得到源代码 这里是第一张图特征点检测结果: 此外我们通过控制台输出FLANN匹配关键点结果: Shuai Zheng, <kylezheng04@gmail.com>, http://www.cbsr.ia.ac.cn
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2016-03-18 15:21:00
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