作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,

作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数.     RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标.被选取的子集被假设为局内点

转载自王先荣 http://www.cnblogs.com/xrwang/p/SampleOfRansac.html 作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参

这两天看<计算机视觉中的多视图几何>人都看蒙了,转载一些干货看看 转自王先荣 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 作者:王先荣    本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://en.wikipedia.org/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文.    RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写.它可以从一组包含“局外点”的观测数

随机抽样一致性(RANSAC)算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点. 实际上,RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数.实际上,RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”.在一组包含“外点”的数据集中,采用不断迭代的方法,寻找最优参数模型,不符合最优模型的点,被定义为“外点”.这就是RANSAC的核心思想. RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H,矩阵大小为3×3.RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点

本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://en.wikipedia.org/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文. RANSAC是"RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)"的缩写.它可以从一组包含"局外点"的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数.它是一种不确定的算法--它有一定的概率得出一个合理的结果:为了提高概率必须提高迭代次数.该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出. RANSAC

1.解决问题: 当一组样本数据中含有(较小波动的)正常数据(inliers)和(较大波动的)异常数据(outliers)且异常数据的量还不小于正常数据的量时,用最小二乘法将难以获得期望的直线(即能拟合正常数据的直线),随机抽样一致(RandomSAmple Consensus, RANSAC)算法就可以用来代替最小二乘法算出期望的直线参数.这里为便于讨论局限于直线模型,但RANSAC算法适用任何模型. 如下图所示,RANSAC算法的目的就是从数据集中剔除红色的点,得到一条能拟合蓝色点的直线. 2

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下 主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了 (一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点) ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1 如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的 (图1) ICP是改进自对应点集配准算法的 对应点集配准

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

最近在做平面拟合,待处理的数据中有部分噪点需要去除,很多论文中提到可以使用Ransac方法来去除噪点. 之前在做图像配准时,用到了Ransac算法,但是没有去仔细研究,现在好好研究一番. 参考: http://download.csdn.net/detail/tuoxie2046/6012333#comment http://grunt1223.iteye.com/blog/961063 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/06/03/3115

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.很多哈希算法都能够满足

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

一致性 hash 算法( consistent hashing ) 张亮 consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在cache 系统中应用越来越广泛: 1 基本场景 比如你有 N 个 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到

一.简介: 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

一.概述 1.我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择.与常规的hash算法思路不同,只是对我们要存储数据的key进行hash计算,分配到不同节点存储.一致性hash算法是对我们要存储数据的服务器进行hash计算,进而确认每个key的存储位置.  2.常规hash算法的应用以及其弊端 最常规的方式莫过于hash取模的方式.比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K

由于redis是单点,但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器,那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上,且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢?这样就需要我们自己实现分布式. Memcached对大家应该不陌生,通过把Key映射到Memcached Server上,实现快速读取.我们可以动态对其节点增加,并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系,这就是因为使用了一致性哈希.因为Memcached的哈希策

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓

前言 大家应该都知道Memcached要想实现分布式只能在客户端来完成,目前比较流行的是通过一致性hash算法来实现.常规的方法是将server的hash值与server的总台数进行求余,即hash%N,这种方法的弊端是当增减服务器时,将会有较多的缓存需要被重新分配且会造成缓存分配不均匀的情况(有可能某一台服务器分配的很多,其它的却很少). 今天分享一种叫做”ketama”的一致性hash算法,它通过虚拟节点的概念和不同的缓存分配规则有效的抑制了缓存分布不均匀,并最大限度地减少服务器增减时缓存的

一.分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号

一.问题产生背景      在使用分布式对数据进行存储时,经常会碰到需要新增节点来满足业务快速增长的需求.然而在新增节点时,如果处理不善会导致所有的数据重新分片,这对于某些系统来说可能是灾难性的. 那么是否有可行的方法,在数据重分片时,只需要迁移与之关联的节点而不需要迁移整个数据呢?当然有,在这种情况下我们可以使用一致性Hash来处理. 二.一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot