上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,对视角变换.仿射变化.噪声也保持一定程度的稳定性,是一种非常优秀的局部特征描述算法.但是其实时性相对不高. SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述. 一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征 我们先用OpenCV库函数演示一下快速Hessian算法和SURF来提取的效果,然后再来讲述一下SURF算…

Surf特征提取分析 Surf Hessian SIFT 读"H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J],ECCV,2006"笔记 SURF:Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征. 我觉得SURF是SIFT特征的一种近似计算,在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度.这些近似体现在 在尺度空间中,使用box filtes与原图像卷积,而不是使用DoG算子 确定关键点方…

https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐标. (1)找不到外极线 对于运动范围过大的两幅图像,有可…

centos   LB负载均衡集群 三种模式区别 LVS/NAT 配置  LVS/DR 配置  LVS/DR + keepalived配置  nginx ip_hash 实现长连接  LVS是四层LB  注意down掉网卡的方法  nginx效率没有LVS高  ipvsadm命令集  测试LVS方法 第三十三节课 LVS核心模块就是IPVS,安装在Director上,Director就是一个路由器,他包含有完成lvs功能的路由表,通过这些路由表把用户请求分发到real server.同时,在Di…

第二十三节 inotify事件监控工具 标签(空格分隔): Linux实战教学笔记-陈思齐 原文:http://www.cnblogs.com/chensiqiqi/p/6542268.html 第1章,NFS存储服务器与backup备份服务器的搭建. 详细细节知识与搭建请关注: http://www.cnblogs.com/chensiqiqi/p/6514315.html Rsync数据同步工具 http://www.cnblogs.com/chensiqiqi/p/6530859.html…

[特征检测]BRISK特征提取算法原创hujingshuang 发布于2015-07-24 22:59:21 阅读数 17840 收藏展开简介        BRISK算法是2011年ICCV上<BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints>文章中,提出来的一种特征提取算法,也是一种二进制的特征描述算子. 它具有较好的旋转不变性.尺度不变性,较好的鲁棒性等.在图像配准应用中,速度比较:SIFT<SURF<BRISK<FREA…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法--kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓"物以类聚,人以群分"嘛.k-means是聚类算法中最…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在的关联关系.比如,在著名的购物篮事务(market basket transactions)问题中, TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART. 以前看过关于这些数据挖掘算法,但对背后数学原理未做过多探究,因而借此整理以更深入地理解这些算…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘…

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 …

原文:经典算法题每日演练--第十六题 Kruskal算法 这篇我们看看第二种生成树的Kruskal算法,这个算法的魅力在于我们可以打一下算法和数据结构的组合拳,很有意思的. 一:思想 若存在M={0,1,2,3,4,5}这样6个节点,我们知道Prim算法构建生成树是从”顶点”这个角度来思考的,然后采用“贪心思想” 来一步步扩大化,最后形成整体最优解,而Kruskal算法有点意思,它是站在”边“这个角度在思考的,首先我有两个集合. 1. 顶点集合(vertexs): 比如M集合中的每个元素都可以认…

原文:经典算法题每日演练--第十四题 Prim算法 图论在数据结构中是非常有趣而复杂的,作为web码农的我,在实际开发中一直没有找到它的使用场景,不像树那样的频繁使用,不过还是准备 仔细的把图论全部过一遍. 一:最小生成树 图中有一个好玩的东西叫做生成树,就是用边来把所有的顶点联通起来,前提条件是最后形成的联通图中不能存在回路,所以就形成这样一个 推理:假设图中的顶点有n个,则生成树的边有n-1条,多一条会存在回路,少一路则不能把所有顶点联通起来,如果非要在图中加上权重,则生成树 中权重最小的叫…

SURF分析算法 一个.整体形象     这个概念是积分图像Viola和Jones建议.随机位积分图像(i.j)的值原始图象的左上角随机点(i,j)级配相应的重点领域值的总和,其数学公式如图1所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQ1hQMjIwNTQ1NTI1Ng==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="…

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰…

个人最喜欢的排序方法是非比较类的计数排序,简单粗暴.专治花里胡哨!!! 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort) python代码实现: d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4…

本文转自:十大经典排序算法,其中有动图+代码详解,本文简单介绍+个人理解. 排序算法 经典的算法问题,也是面试过程中经常被问到的问题.排序算法简单分类如下: 这些排序算法的时间复杂度等参数如下: 其中,n代表数据规模,k代表桶的个数,In-place代表不需要额外空间,Out-place代表需要额外的空间. 冒泡排序(Bubble Sort) 最简单易懂的排序方法.每次比较两个元素,如果顺序错误,则交换之.重复地访问整个序列,直到没有元素需要交换. 算法描述 比较相邻的元素.如果顺序错误,就交换…

计算机领域的都多少掌握一点算法知识,其中排序算法是<数据结构与算法>中最基本的算法之一.排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 立即看看 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊…

第三百八十三节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—第三方模块django-simple-captcha验证码 下载地址:https://github.com/mbi/django-simple-captcha 文档说明:http://django-simple-captcha.readthedocs.io/en/latest/usage.html 安装模块 下载后python setup.py install安装模块 在配置文件settings.py,里注册app名称capt…

第三百七十三节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—创建用户app,在models.py文件生成3张表,用户表.验证码表.轮播图表 创建Django项目 项目 settings.py配置 配置数据库 """ Django settings for MxOnline project. Generated by 'django-admin startproject' using Django 1.10. For more information on this…

第三百六十三节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的mget和bulk批量操作 注意:前面讲到的各种操作都是一次http请求操作一条数据,如果想要操作多条数据就会产生多次请求,所以就有了mget和bulk批量操作,mget和bulk批量操作是一次请求可以操作多条数据 1.mget批量操作(查询) 批量操作(同一个索引同一个表里的批量查询) 说明: #mget批量操作(同一个表里的批量查询) GET _mget { "docs":[…

第三百五十三节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—scrapy的暂停与重启 scrapy的每一个爬虫,暂停时可以记录暂停状态以及爬取了哪些url,重启时可以从暂停状态开始爬取过的URL不在爬取 实现暂停与重启记录状态 1.首先cd进入到scrapy项目里 2.在scrapy项目里创建保存记录信息的文件夹 3.执行命令: scrapy crawl 爬虫名称 -s JOBDIR=保存记录信息的路径 如:scrapy crawl cnblogs -s JOBDIR=zant/001…

第三百四十三节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—scrapy模拟登陆和知乎倒立文字验证码识别 第一步.首先下载,大神者也的倒立文字验证码识别程序 下载地址:https://github.com/muchrooms/zheye 注意:此程序依赖以下模块包 Keras==2.0.1 Pillow==3.4.2 jupyter==1.0.0 matplotlib==1.5.3 numpy==1.12.1 scikit-learn==0.18.1 tensorflow==1.0.1…

第三百三十三节,web爬虫讲解2—Scrapy框架爬虫—Scrapy模拟浏览器登录 模拟浏览器登录 start_requests()方法,可以返回一个请求给爬虫的起始网站,这个返回的请求相当于start_urls,start_requests()返回的请求会替代start_urls里的请求 Request()get请求,可以设置,url.cookie.回调函数 FormRequest.from_response()表单post提交,第一个必须参数,上一次响应cookie的response对象,其…