我们要知道三维空间中的点在图像中的位置,就需要提取特征与特征匹配了. 1.检测特征点 2.计算描述子 3.特征匹配 1.检测特征点 我们用到的检测特征点的方法是FAST算法,最大的特点就是快! 算法原理:遍历图像,找到所有的角点.我们就拿一个角点举例,例如只拿到一个角点p,设其像素灰度值为I,取这个角点以三为半径的圆上的所有像素点,能取到16个,然后设定一个阈值t,如果连续n个像素点的灰度值都大于I+t或者都小于I-t.我们则认为其为特征点.接着计算方向:特征点与重心的角度. 2.计算描述子 描…

目录 数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面 数据的图示 当你想到"网络"时,会想到什么?通常是诸如社交网络,互联网,已连接的IoT设备,铁路网络或电信网络之类的事物.在图论中,这些网络称为图. 网络是互连节点的集合.节点表示实体,它们之间的连接是某种关系. 例如,我们可以用图的形式表示一组社交媒体帐户: 节点是用户的数字档案,连接表示他们之间的关系,例如谁跟随谁…

SIFT算法中,在DoG空间找到极值点后,需要对极值点进行修正,本文主要详细的讲解一下为什么需要修正,以及如何对极值点进行修正. 下图演示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间的极值点之间的差别 利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点的方法叫做子像元插值. 首先来看一个一维函数插值的例子(如图): 这个图中,我们清晰的看到,离散空间的极值点和连续空间的极值点并不是同一个点 我们对函数f(x)使用泰勒级数,将其展开为: 注:此处说一下离散空间的一阶导和二阶导的求法: 然后对f(x)求导,可以…

参考英文维基:https://en.wikipedia.org/wiki/Slam 参考文档:视觉slam研究分析的一点认识 1. 请简单描述您对机器人的SLAM的概念理解? 答: 机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图, 同时利用地图进行自主定位和导航.这就是移动机器人的同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping (SLAM)  ) 问题. 算法上一般分为 相机定位跟踪 和 场景地图构建 两个高度相关的部分.场景地图构建…

参考:https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放(feature scaling),比如:在随机梯度下降(stochastic gradient descent)算法中,特征缩放有时能提高算法的收敛速度. 什么是特征缩放 特征缩放的目标就是数据规范化,使得特征的范围具有可比性.它是数据处理的预处理处理,对后面的使用数据具有关键作用. 机器算法为什么要特征缩放 特征缩放还…

原文链接:什么是ORB 关于Orb特征的获取:参考 最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用 ORB是是ORiented Brief 的简称,对Brief的特定性质进行了改进. ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski,ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,…

论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积,配合特定的iBN进行正则化,能够有效地融合尺度间的内在关系,另外,论文提出SEPC,使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性,保持尺度均衡.PConv和SEPC对SOTA的检测算法有显著地提升 ,并且没有带来过多的额外计算量   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

在此因为要总结写一个文档,所以查阅资料,将总结的内容记录下来,欢迎大家指正! 文章将介绍使用的基于机器人操作系统(ROS)框架工作的SLAM算法. 在ROS中提供的五种基于2D激光的SLAM算法分别是:HectorSLAM,Gmapping,KartoSLAM,CoreSLAM和LagoSLAM.当然最后还有比较经典的google开源的cartographer,虽然不是基于ROS的但是大牛们已经将它修改为基于ROS的版本的cartographer_ros, ROS(Robot Operating…

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发…