目录常用函数常用函数使用举例应用小例---使用蒙特卡罗方法计算圆周率简介过程介绍python提供random模块，使用该模块可以生成伪随机数，或根据给定的序列数据进行随机抽取常用函数函数描述范围seed()指定种子来初始化伪随机数生成器-random()生成一个的随机浮点数[0.0,1.0)uniform(x,y)生成一个在指定范围内的随机浮点数[x,y]randint(x,y)生成一个指定范围
RANSAC简介RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的的数据中的噪声，比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群点。所以，RANSAC也是一种“外点”检测算法。RANSAC算法是一种不确定算法，它只能在一种概率下产生结果，并且这个概率会随着迭代次数的增加
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2024-07-23 21:27:05
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在前两篇文章中，笔者主要介绍了matplotlib绘制折线图和散点图的基本使用。初识Python数据可视化（一）初识Python数据可视化（二）相信大家已经发现了用Python实现可视化的便捷性。在本篇中，笔者将使用Python可视化软件包Pygal生成可伸缩的矢量图形文件。本篇，我们将分析掷骰子的结果。如果掷出一个骰子，有相等的机会掷出从1到6的任何数字。但是，当使用两个骰子时，两个骰子的点数和
Ransac算法算法简化思路第一步：假定模型（如直线方程），并随机抽取\(s\)个（以2个为例）样本点，对模型进行拟合：第二步：由于不是严格线性，数据点都有一定波动，假设容差范围为：\(\varepsilon\)，找出距离拟合曲线容差范围内的点，并统计点的个数：第三步：重新随机选取s个点，重复第一步~第二步的操作，直到结束迭代：第四步：每一次拟合后，容差范围内都有对应的数据点数，找出数据点个数最多
参数说明 K-求解模型最少需要的点个数，如直线需要2个点 M-求解所需最少的循环次数 p-表示内点的概率或估计的内点在总样本中的比率 z-表示模型估计正确的概率 求解步骤 随机采样K个点 对该K个点拟合模型 计算其他点到拟合模型的距离，将小于一定阈值的当作内点，并统计内点个数 重复M次，选择内点数最 ...
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2021-08-09 11:34:00
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# 使用 Python 实现 RANSAC PCD 滤波的详细指南
在计算机视觉和图形处理领域，处理点云数据（PCD）通常是一个挑战。RANSAC（随机采样一致性算法）是一种强大的方法，可以用来从包含噪声或异常值的数据集中识别出可信的模型。本文将为您详细讲解如何在 Python 中实现 RANSAC 算法用于点云数据滤波。
## 整体流程
在实现 RANSAC PCD 滤波之前，我们首先需要
一、基本原理1.1图像拼接 1.2RANSAC算法 1.2.1 步骤二、整体流程三、图像集 3.1图像集BIG 3.2图像集jia 3.3图像集soft 3.4图像集xiaoxue四、代码五、实验结果六、实验总结七、遇到的问题一、基本原理1.1图像拼接：
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2023-07-24 19:14:45
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RANSAC算法
原创
2023-02-23 10:43:10
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1.RANSAC算法 TODO 参考 https://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/48543361 https://www.cnblogs.com/doctor-li/p/11428582.html （原文分析） https://www.c ...
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2021-09-17 15:16:00
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引言分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性。提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用（或者丢失数据）。保证系统可靠性的关键就是多副本（即数据需要有备份），一旦有多副本，那么久面临多副本之间的一致性问题。比如，一台机器上的磁盘损坏，数据丢失，可以从另一台机器上的磁盘恢复（分布式系统会对数据做备份）比如，集群中某些机器宕机，整个集群还可以对外提供服
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2024-10-26 09:03:40
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在计算机视觉领域，ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征匹配与RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法的结合使用，为我们提供了一种强大且稳健的解决方案。我近日在实现这一功能时记录了一些关键步骤和过程，以下是我的整理。
## 版本对比
我们来看一下ORB和RANSAC在不同版本中的变化及其特性。
### 时间轴（版本演进史）
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#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std;
//使用对称性测试以及RANSAC匹配特征点。
/
The Tkinter Scale Widget##简介Scale（刻度）组件看起来像是一个带数据的 Scrollbar（滚动条）组件，但事实上它们是不同的两个东东。Scale 组件允许用于通过滑动滑块来选择一个范围内的数字。你可以控制该组件的最大值、最小值，以及分辨率。##何时使用 Scale 组件？当你希望用户输入某个范围内的一个数值，使用 Scale 组件可以很好的代替 Entry 组件。#
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2023-07-31 23:16:49
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文章目录1 算法简介2 基本思想3 参数4 应用案例（直线拟合）1 算法简介RANSAC算法的基本假设
原创
2022-06-27 16:08:03
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创建全景图在同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的 。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像来 创建全景图像。在本节中，我们将探讨如何创建全景图像。RANSAC RANSAC 是“RANdom SAmple Consensus”（随机一致性采样）的缩写。该方法是 用来找到正确模型来拟合带有噪声数据的迭代方法。给定一个模型，例如点集之间 的单应性矩阵，
Ransac： Random Sample Consensus, 随机抽样一致性。RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。 Ransac是一种通过使用观测到的数据点来估计数学模型参数的迭代方法。其中数据点包括内点(inlier)，外点(outlier)。outlier对 ...
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2021-08-15 14:45:00
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# 使用RANSAC算法实现自适应阈值的Python教程
## 引言
在计算机视觉和机器学习中，RANSAC（随机抽样一致性算法）被广泛应用于数据拟合和异常值检测。RANSAC基于随机采样的方法，通过多个模型的评估来寻找最佳模型。本文将引导您逐步实现RANSAC算法，并根据数据的特性实现自适应阈值。
## 流程概述
首先，我们先了解实现RANSAC算法的整体流程。以下是整个步骤的概述：
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欢迎来到我们的系列博客《Python全景系列》第九篇！在这个系列中，我们将带领你从Python的基础知识开始，一步步深入到高级话题，帮助你掌握这门强大而灵活的编程语法。无论你是编程新手，还是有一定基础的开发者，这个系列都将提供你需要的知识和技能。** 装饰器在 Python 中扮演了重要的角色，这是一种精巧的语言特性，让我们能够修改或增强函数和类的行为，无需修改它们的源代码。这篇文章将深入探讨装饰
【blog算法原理】RANSAC和FitLine 如果已经有一系列图片，需要拟合出最为合适的一条直线出来，这个时候你会选择RANSAC还是FitLine。 一、算法定义； RANSAC是实际运用非常广泛的算法，它的数学表示为 ...
原创
2022-12-25 00:51:52
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