1. 分析工具——>空间关联 使用注意,直接用FID似乎不可行,我是自己重新建了一个"String"字段,值用字段计算器从FID获取过来.之后按照上面的步骤才成功. 实现主要是通过了两个步骤: (1)使用polygon to line功能,生成的line文件将自带有弧段左右多边形的拓扑信息: (2)对生成line文件的左右多边形字段进行Frequency统计,剔除重复的冗余,在此基础上再生成邻接矩阵文件就不难了(一次表格遍历即可) Polygon To Line:由输入的面要素类

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

求解相机参数的过程就称之为相机标定. 1.相机模型中的四个平面坐标系: 1.1图像像素坐标系(u,v) 以像素为单位,是以图像的左上方为原点的图像坐标系: 1.2图像物理坐标系(也叫像平面坐标系)(x,y) 以毫米为单位,用物理单位表示图像像素位置,定义坐标系OXY,原点O定义在相机Zc轴与图像平面交点: 1.3相机坐标系(Xc,Yc,Zc) 以毫米为单位,以相机的光心作为原点,Zc轴与光轴重合,并垂直于成像平面,且取摄影方向为正方向,Xc.Yc轴 与图像物理坐标系的x,y轴平行,且OcO为摄像

本来想用单应性求解小规模运动的物体的位移,但是后来发现即使是很微小的位移也会带来超级大的误差甚至错误求解,看起来这个方法各种行不通,还是要匹配知道深度了以后才能从三维仿射变换来入手了,纠结~ estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射

仿射 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射变换 estimateAffine3D:计算多个三维点对之间的最优三维仿射变换矩阵H (3行x4列) transform():对输入的N维矢量进行变换,可用于进行仿射变换.图像色彩变换.

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

矩阵的一个重要作用是将空间中的点变换到另一个空间中.这个作用在国内的<线性代数>教学中基本没有介绍.要能形像地理解这一作用,比较直观的方法就是图像变换,图像变换的方法很多,单应性变换是其中一种方法,单应性变换会涉及到单应性矩阵.单应性变换的目标是通过给定的几个点(通常是4对点)来得到单应性矩阵.下面单应性矩阵的推导过程. $$ H= \begin{bmatrix} h_{11} & h_{12} & h_{13} \\ h_{21} & h_{22} & h_{

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5068 题意给的略不清晰 m个询问:从i层去j层的方法数(求连段乘积)或者修改从x层y门和x+1层z门的状态反转(更新只需更新一个节点的矩阵) 直接贴题解 我们可以把第i层跟第i+1层之间楼梯的通断性构造成一个2*2的通断性矩阵,1表示通,0表示不通.那么从第a层到第b层,就是将a到b-1的通断性矩阵连乘起来,然后将得到的答案矩阵上的每个元素加起来即为方案数.想到矩阵的乘法是满足结合律的,那么我们可以用线段树来

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

上篇 OpenCV 之 图象几何变换 介绍了等距.相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性.OpenCV相关函数.应用实例等. 1  投影变换 1.1  平面单应性 投影变换 (Projective Transformation),是仿射变换的泛化 (或普遍化),二者区别如下: 假定平面 $P^{2}$ 与 $Q^{2}$ 之间,存在映射 $H_{3 \times 3}$,使得 $P^{2}$ 内任意点 $(x_p, y_q, 1)$,满足下式: $\quad \begin{bmatrix}

在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

原文:Stefan Leutenegger, Margarita Chli et al.<BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints> BRISK 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50731801 CSDN-勿在浮沙筑高台 摘要:从一幅图片中高效地寻找关键点始终是一个深入研究的话题,以此形成了众多的计算机视觉应用的基础.正在这个领域中.先驱算法SIFT和

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

版权声明:本文为博主原创文章,转载或者引用请务必注明作者和出处,尊重原创,谢谢合作 https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/51462942 异常检测(anomaly detection)   关于异常检测(anomaly detection)本文主要介绍一下几个方面: 异常检测定义及应用领域 常见的异常检测算法 高斯分布(正态分布) 异常检测算法 评估异常检测算法 异常检测VS监督学习 如何设计选择features 多元高斯分布 多元高

https://yq.aliyun.com/ziliao/582885 最近一段时间已知忙着赶图像分析与理解的项目,在三个星期内强行接触了CNN,MRF,Caffe,openCV在内的很多东西.现在项目已经完全结束了,反而有点怀念看论文写代码的日子-希望能用这篇博文将我这段时间的工作作一个整理,也方便我之后写报告. 问题描述 深度估计是从2D图片中得到深度信息,深度估计主要分为两种形式:从单个的单目图像中获得深度信息,从一系列不同角度的单目图像中得到深度信息.在这个项目中我用到的方式主要是第一种

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络通信等等,面对这海量结构各式各样的数据,如果单是依靠人力来完成,是件非常不现实的事,但这些数据又包含着许多对我们有很高价值的信息.面对这样的矛盾,我们必须通过一些方法来科学.高效地分析.处理这些数据,最后输出能够让人或者机器作出无差别的行为判断.聚类分析——就是解决这类问题的一种典型方法,它是基于生

<Python计算机视觉编程> 基本信息 作者: (美)Jan Erik Solem 译者: 朱文涛 袁勇 丛书名: 图灵程序设计丛书 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115352323 上架时间:2014-6-10 出版日期:2014 年7月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > Python 更多关于>>><Python计算机视觉编程> 编辑推荐 Amazon.com计算机视觉类图书第一名! 专门

以下是对<学习OpenCV>一书知识框架的简单梳理 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-8402201-id-2899695.html 一.基础操作      1. 数据类型 数据结构了解       图像相关:cvArr  cvMat IplImage       数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉      3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列 a. 内存存储器     

本打算15天完成第二轮复习的,结果项目太忙,拖成了25天.第二轮主要以小绿书为主,就是如下这本 怎么说呢,题目偏向于考ITTO的内容,情景题比较少.可以使用“管理圈”APP作为补充 1.敏感性分析的结果通常用龙卷风图来表示2.在制定风险管理计划时,项目经理通过审查项目文件来识别风险3.识别风险的输入项目管理计划中,有进度管理计划.成本管理计划.质量管理计划4.对于大型采购,采购组织可以自行编制独立估算,或者邀请外部专业估算师做出成本估算,并将此作为标杆,用来与潜在卖方的应答做比较5.优先排序是定