如果数据流连续不断则FIFO深度无论多少，只要读写时钟不同源同频则都会丢数；FIFO用于缓冲块数据流，一般用在写快读慢时，FIFO深度 / （写入速率 - 读出速率） = FIFO被填满时间 应大于 数据包传送时间= 数据量 / 写入速率例：A/D采样率50MHz,dsp读A/D读的速率40MHz,要不丢失地将10万个采样数据送入DSP,在A/D在和DSP之间至少加多大容量
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2023-11-28 09:29:12
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一、研究背景视觉SLAM需要获取世界坐标系中点的深度。世界坐标系到像素坐标系的转换为（深度即Z）： 深度的获取一共分两种方式：a）主动式 RGB-D相机按照原理又分为结构光测距、ToF相机 ToF相机原理 b）被动被动式无法精确得到点的深度值，因此存在深度的估计问题，按照主流相机的种类可以分为双目相机估计以及单目相机估计。接下来详细介绍双目系统以
SIFT算法 目录SIFT算法特点实质算法步骤关于RANSAC算法概述算法步骤优点与缺点实验1、准备数据集2、对每张图片进行SIFT特征提取，并展示特征点2.1、代码2.2、实验结果2.3、实验小结3、给定任意两张图片，计算SIFT匹配结果3.1、代码3.2、实验结果第一组第二组第三组第四组3.3 实验小结4、给定一张输入图片，在数据集内部搜索匹配最多的三张图片4.1 代码4.2、实验步骤与结果4
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2023-09-27 01:09:45
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SIFT python实现以及公式总结算法简介以下来自百度： SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 [1-2] 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种，许多人对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利。 SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的
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2023-12-28 23:29:19
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前言最近，在回顾之前看过的论文和代码时，看到SSD的代码和思想非常适合从基础层面去理解目标检测的各种思想。因此，我决定写一个 详细、全面、细致 的代码解析，希望能够让更多的人能无师自通，能够很好的了解如何结合paper去实现代码。SSD Pytorch版本的代码来至于 Amdegroot 的 Pytorch 版本。目录网络模型VGG BackboneExtra LayersMulti-box La
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2023-10-24 09:03:41
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1. 大数运算基本数据类型long ,double 都是有取值范围.遇到超过范围数据怎么办.引入了大数运算对象. 超过取出范围了,不能称为数字了,称为对象java.math包 : BigInteger大整数, BigDecimal大浮点(高精度,不损失精度)BigInteger类使用,计算超大整数的
构造方法直接new BigInteger(String str) 数字格式的字符串,长度任意
# Python中的SIFT算法：原理与应用
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，特征点检测与描述是一项至关重要的任务。SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种高效的特征检测方法，它能够在不同尺度下提取图像的关键特征。本文将介绍SIFT算法的基本原理，并通过Python代码示例阐明其实现过程，最后展示其在实际应用中的效果。
## SIFT算法基本原理
SIFT算法主要通过以下几个步骤来实
原创
2024-10-26 03:46:39
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# 如何实现SIFT代码（Python）
## 概述
欢迎来到本篇文章，本文将向你介绍如何使用Python实现SIFT（尺度不变特征变换）算法。SIFT是一种用于计算图像局部特征的算法，主要用于图像识别、图像匹配和目标跟踪等领域。在本文中，我将为你提供一个简单的步骤流程，并逐步介绍每个步骤需要做什么以及使用哪些代码。
## 流程概览
下表展示了整个实现SIFT代码的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-31 10:56:07
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Python流程控制if条件分支语句Python条件语句就是通过一条或者多条语句执行的结果（True/False）来决定执行的代码块if单分支语句if 逻辑语句：
语句(块)if双分支语句if 逻辑语句1：
语句(块)1
else:
语句(块)2python中，elif：else if 缩写为elif。if 逻辑语句1：
语句(块)1
elif 逻辑语句2：
# Python 实现 SIFT 特征提取算法
## 1. 引言
SIFT（尺度不变特征变换，Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像特征检测和描述的算法，广泛应用于计算机视觉领域，尤其是在图像匹配和物体识别中。SIFT 算法的优点在于其对图像缩放、旋转和光照变化具有较强的鲁棒性。本文将介绍如何在 Python 中实现 SIFT 特征提取，并附以代码示
Python流程控制if条件分支语句Python条件语句就是通过一条或者多条语句执行的结果（True/False）来决定执行的代码块if单分支语句if 逻辑语句：
语句(块)if双分支语句if 逻辑语句1：
语句(块)1
else:
语句(块)2python中，elif：else if 缩写为elif。if 逻辑语句1：
语句(块)1
elif 逻辑语句2：
every blog every motto: You can do more than you think.0. 前言简单记录损失函数，dice loss、focal loss说明： 后续增补1. 正文1.1 基础概念举个栗子： 用模型对100人进行身体健康状况预测，已知30人患肿瘤。规定肿瘤为阳性，正常为阴性。 预测结果：25人阳性，其中5人实际为阴性。则， TP = 20,（True Pos
1. 前言随着自动驾驶的发展，现代汽车的智能化程度逐步提高，基于视觉系统的自动驾驶也逐步趋于稳定——特斯拉、Mobileye、CommaAI等机构起着推波助澜的作用。自动驾驶场景或者Adas场景中，当检测出前方车辆后通常需要进行距离估计，为车辆控制提供距离参考信息；而基于视觉的移动机器人也存在该需求。单目摄像头光学图像测距具有低成本和计算快的优点，主要有两种常用的测距方式1。使用目标物体大小和摄像
尺度不变特征变换匹配算法详解=Scale Invariant Feature Transform（SIFT）定义：尺度不变特征变换是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。应用范围：物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对等。局部影响特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT特征是
# SIFT Python 完整代码实现
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[加载图像]
B --> C[转换为灰度图像]
C --> D[检测特征点]
D --> E[提取特征描述子]
E --> F[匹配特征点]
F --> G[绘制匹配结果]
G --> H[结束]
```
原创
2023-12-21 10:29:11
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# 使用Python实现SIFT算法
SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像特征检测和描述的算法。它在计算机视觉领域得到了广泛应用，特别是在物体识别和图像配准中。对于刚入行的小白来说，了解如何用Python实现SIFT算法是一个很好的开始。本文将详细讲解如何实现这个过程。
## 实现流程
以下是实现SIFT算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
SFM即运动恢复结构（Structure from Motion），这里给出实现的python代码即解释，关于SFM流程的介绍详见我的这篇博客：特征提取这里采用opencv库的SIFT角点：def extract_features(image_names):
sift = cv2.SIFT_create(0, 3, 0.04, 10) # 这些是默认值创建
key_p
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2023-12-21 13:03:47
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实现信噪比估计的Python代码
在数字信号处理领域，信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是一个重要的指标，用于衡量信号的清晰度和信息传递效果。随着2023年对数据分析和信号处理技术的不断发展，如何高效地估计信噪比成为了研究的热点之一。本文将探讨SNR的估计方法，涉及技术原理、架构解析、源码分析等方面，为实际应用提供指导。
```mermaid
timeline
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录一、介绍1 关键点检测2 关键点描述3 关键点匹配二、使用SVM对SIFT特征进行分类1 原理2 代码样例（Python） 一、介绍SIFT算法的基本思路是在图像中检测关键点，然后对每个关键点计算描述符。 具体来说，SIFT算法包括以下几个步骤：关键点检测：使用高斯金字塔和DOG(Difference of Gaussian)在
# SIFT算法的原理及Python实现
## 1. 简介
尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform, SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取算法。SIFT算法能够在图像中找到具有尺度不变性的关键点，并用特征描述子对其进行描述，从而实现图像的匹配、目标识别等任务。本文将介绍SIFT算法的原理，并使用Python实现。
## 2. 算法原
原创
2023-09-13 09:25:46
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