ORB_SLAM2特征匹配SearchByProjection使用于运动模型跟踪函数原型函数简介知识难点由两帧绝对位姿推出两帧相对位姿前进与后退对搜索范围的影响描述子的比较方向一致性检测运用于局部地图跟踪函数原型函数简介知识难点搜索半径的确定兴趣特征点搜索与其它重载函数的区别运用于重定位函数原型函数简介知识难点SearchByBoW运用于参考关键帧跟踪函数原型函数简介知识难点最近邻和第二近邻剔除
利用K近邻（回归）KNeighborsRegressor进行回归训练并预测关于K近邻回归k近邻有分类也有回归，其实两者原理一样:定量输出是回归，进行预测比如明天的降水概率定性输出是分类，需要定性的描述kNN回归的原理：通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的某个（些）属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本对应属性的值。关于sklearn内建boston数据集类型是sklearn.utils.
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2024-04-30 14:06:17
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KNN学习KNN的基础知识原始数据的距离图像打印类型3的第70个数据 与类型3，4，6，7四种不同类型的第1个进行对比欧氏距离欧几里得度量 Euclidean Metric，Euclidean Distance：指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。比如：在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离KNN的计算方法KNN数据的预处理KNN数
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2024-03-24 16:00:06
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1、特征点1.1 什么是角点角点是图像中某些属性较为突出的像素点，例如像素值最大或者最小的点、线段的顶点、孤立的边缘点等。常见的角点：灰度梯度的最大值对应的像素点两条直线或者曲线的交点一阶梯度的导数最大值和梯度方向变化率最大的像素点一阶导数值最大，但是二阶导数值为0的像素点1.2 什么是特征点：特征点与角点在宏观定义上相同，都是能够表现图像中局部特征的像素点，但是特征点区别于角点的是其具有能够唯一
特征匹配要是遇到误匹配时，如何筛选处理？答案就是用ransac算法进行过滤。 RANSAC算法背后的核心思想是:支撑集越大,所计算矩阵正确的如果一个(或多个)随机选取的匹配项是错误的,那么计算得到的基础矩的支撑集肯定会很小。反复执行这个过程,最后留下支撑集最大的矩阵作因此我们的任务就是随机选取8个匹配项,重复多次,最后得到8个大的支撑集。如果整个数据集中错误匹配项的比例不同,那么选取到8各不相同
简介本文主要演示利用opencv自带的特征检测算子做图像的特征匹配。检测算子包括SIFTSURFORB特征描述子提取算子包括SIFTSURFORBVGG匹配算法FlannBasedMatcher本文不对相关原理做介绍，只演示其用法，如果对原理感兴趣可以查阅相关文档学习。首先，包含所需要的头文件#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <open
surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2021-12-22 11:45:24
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surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2022-04-11 13:36:19
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文章目录1. 基于群智能算法的特征选择2. 二进制粒子群算法3. 部分代码展示4. 仿真结果展示5. 资源获取 1. 基于群智能算法的特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘中的一个重要步骤，其目的是从给定的特征集合中选择出最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。群智能算法是受到自然界中群体行为和集体智慧启发的一类优化算法，其中包括粒子群优化算法（Particle Swarm Opt
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2024-02-17 16:20:01
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目录1.基本概念2.KNN2.1 KNN Classifier2.2 KNN Regressor2.3 距离3.细节讨论3.1 性能分析3.2 K值分配3.3 加权最近邻分类器4.代码分析5.参考资料 1.基本概念KNN(K-Nearest Neighbors, K近邻)是有监督学习中普遍使用的方法之一，其中，KNN分类器一般将观察值的类别判定为离它最近的k个观察值中所占比例最大的分类，KNN回
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2024-04-01 06:53:40
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机器学习（四）~KNN算法1. KNN模型2.策略2.1 距离度量2.2 K值选择2.3 分类决策规则3.KNN算法3.1【构造KD树】3.2 【KD树的最近邻搜索】 1. KNN模型KNN模型关键要素：k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则思路： 对测试样本搜索训练集中最相似的K个样本进行多数表决法预测优点： 简单，没有训练过程，没有显式的学习过程缺点： 当特征空间的维度大和训练数据容量大时
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2024-08-09 00:18:00
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本文来源于 Machine Learning in Action**使用KNN改进约会网站的匹配效果**步骤：原始数据预处理—分析数据—-训练算法—测试算法—-使用算法1 原始数据预处理 本书中提供的原始数据（TXT）格式如下: 前3列为特征（飞机的里程数、玩游戏耗费时间、每周消费冰激凌的公斤数）。最后一列 为类别（不喜欢的、魅力一般的、极具魅力的） 显然，最后一列不利于数值分析以及数值范围
本文代码均来自《机器学习实战》这里讲了两个例子，datingclass 和 figureclass,用到的都是KNN，要调用这两个例子的话就在代码末尾加datingClassTest()和handwritingClassTest()至于第二个例子中用到的图片，是指那种字符点阵的图片，但是对于同样的原理，灰度图片应该也是可以的，虽然准确率就不一定了吧图片长这个样子：0_0.txt
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JS 一、kNN算法概述 kNN是k-Nearest Neighbour的缩写，这是一种非常简单且易于理解的分类算法。回想我们从小到大在认知事物的过程当中，我们是如何判断一种事物是属于哪种类别的?通常的一种思路就是，分析当前这个事物与我们之前所知道的类别特征进行比对，找出最接近的一类，然后就可以把这个东西归属于这一个类别。kNN算法大致就是这么一个思路，直接通过测量不同特征值之间的距离来达到分
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2024-05-30 08:48:11
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示例 ：使用k-近邻算法的手写识别系统
(1) 收集数据：提供文本文件。 (2) 准备数据：编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的list格式。 (3) 分析数据：检查数据，确保它符合要求。 (4) 训练算法：此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完
距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。
按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法[2-6]。按变换方式分，
文章目录前言一、车辆数据集1.车辆数据集示例二、KNN算法1.KNN算法介绍2.KNN算法步骤3.KNN算法优点4.KNN算法缺点5.K值选取6.距离度量6.1 欧式距离6.曼哈顿距离三、代码实现1.数据集1.1数据集随机划分1.2数据集读取2.KNN分类器3.训练3.1使用曼哈顿距离进行训练3.2使用欧式距离进行训练总结 前言本文中的车辆数据集图像于集美大学拍摄。本文中记录了使用KNN算法对车
GAN中的特征匹配损失前言其他搜索关键词原理公式提示部分参考代码（pytorch） 前言首先，“特征匹配损失”不是指特征匹配任务的损失函数，而是用与GAN网络中的一种损失函数。特征匹配损失函数能有效的解决GAN中生产器与判别器不能相互对抗（比如说判别器loss很低，但生成器loss一直很高，两者训练无法产生对抗效果）。 我正是在使用GAN结构是出现了上述的问题（早期行为预测，Hardnet网络中
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2023-08-21 13:52:13
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刚好最近在做项目，老师让查模板匹配与特征点匹配的相关知识，搜了很多博客，整理成word文档，顺便也来发个博客。 模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说，模板匹配就是用一幅已知的模板图片在目标图片上依次滑动，每次滑动都计算模板与模板下方子图的相似度。如果是单个目标的匹配，只需要取相似度最大值所在的位置就可以得到匹配位置。如果要匹配多个目标，只需要设定阈值，只要相似度大于阈
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2024-01-12 19:09:15
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KNN算法原理及实现 1、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 2、KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的
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2024-06-19 16:51:50
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