PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

参考文章:http://www.cnblogs.com/adgk07/p/9314892.html 首先根据他这个代码和我之前手上已经拥有的那个代码,编写了一个适合自己的代码. 首先模仿他的代码,测试成功. 思路: 短时傅里叶变换,其实还是傅里叶变换,只不过把一段长信号按信号长度(nsc).重叠点数(nov)重新采样. % 结合之前两个版本的stft,实现自己的周期图法,力求通俗易懂,代码分明.% 该代码写的时候是按照输入信号为实数的思路写的,在每个片段fft时进行前一半行的转置存储.后续代码思

大地线(geodesic)是指地球椭球面上连接两点的最短程曲线. 大地线上每点的密切面(无限接近的3个点所构成的平面)都包含此点的曲面法线.因曲面法线互不相交,故为一条空间曲面曲线.在球面上,大圆弧(球面上的法截线)是对应的大地线.但在地球椭球面上,除两点均位于大地子午线或纬线上外,大地线均位于它两个端点的正反法截线之间.在椭球体面上进行测量计算时,应以两点间的大地线为依据,而在地面测得的方向和距离等,应归算成相应于椭球面上的方向和距离等.—百度百科 绘制大地线,通过贝塞尔曲线(Bessel)计

<Robotics, Vision and Control>学习到第三章,我才发现这本书是有配套视频的,第二章看的好辛苦,很多地方生硬理解了一下,现在打算把视频再好好看一看,作为补充,也会记录笔记. 本系列参考资料: <Robotics, Vision and Control> B站公开课: 台湾交通大学机器人学公开课 Peter Corke 配套视频 老黄的<机器人技术基础>课程讲解及PPT N多有关机器人学的大佬的博客 推荐一个博客:MATLAB RTB常用公式汇整

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

依然是计算几何. 射线法判断点与多边形关系原理如下: 从待判断点引出一条射线,射线与多边形相交,如果交点为偶数,则点不在多边形内,如果交点为奇数,则点在多边形内. 原理虽是这样,有些细节还是要注意一下,比如射线过多边形顶点或射线与多边形其中一边重合等情况还需特别判断. 这里就不特别判断了,因为我只是熟悉原理,并不是实际运用. 好吧,我实际是太懒了,不想判断了. 结果如下: 结果图和线性分类器的组合有几分相似. matlab代码如下: clear all;close all;clc; polyn=

原创文章,转载请注明:八皇后问题-回溯法(MATLAB) By Lucio.Yang 1.问题描述 八皇后问题是十九世纪著名数学家高斯于1850年提出的.问题是:在8*8的棋盘上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,即任意的两个皇后不能处在同意行,同一列,或同意斜线上. 2.matlab代码 function PlaceQueen(row,stack,N)%回溯法放置皇后 if row>N PrintQueen(N,stack);%打印棋盘 else for col=1:N stack(row)=co

MATLAB插  值  法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 五.解答 1. 程序 (1)Lagrange插值多项式 function [C, L,L1,l]=lagran1(X,Y) %输出C为插值多项式的系数,L为插值多项式,L1为l的系数,l为小l %输入数据表X=[];Y=[];行向量 m=length(X); L=ones(m,m); for k=1: m V=1; fo

MATLAB用二分法.不动点迭代法及Newton迭代(切线)法求非线性方程的根 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验原理 二.实验步骤 三.实验过程 1.(程序) (1)二分法:求   在区间(1,2)之间的根,取 (a)bipart.m: function [x,m]=bipart(fun,a0,b0,tol) a=a0;b=b0; m=1+round(round(log((b-a)/tol))/log(2)); for k=1

matlab 不保存为科学计数法 http://blog.sciencenet.cn/blog-472136-402727.html 经常在表示matlab值时,它总会把一些小于1的大于1000的数使用科学计数法表示.这有时让人看了很不爽,每次把数据写到文本文件中也是很恶. 所以每次查来查去,这次解决是这样解决的. 1).前面设置format g; 2).使用fprintf设置格式为%g. matlab专区--------------matlab里面如何保留小数特定位数 http://blog.

光流(optical flow) 1950年,Gibson首先提出了光流的概念,所谓光流就是指图像表现运动的速度.物体在运动的时候之所以能被人眼发现,就是因为当物体运动时,会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像,这些变化信息在不同时间,不断的流过眼睛视网膜,就好像一种光流过一样,故称之为光流. 光流法检测运动物体的原理:首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量(光流),这样就形成了光流场.如果图像中没有运动物体,光流场连续均匀,如果有运动物体,运动物体的光流和图像的光流不同,光流场不再连续均匀

按照信息论基本原理的解释,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量:如果指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越小,在综合评价中所起作用理当越小,权重就应该越低.因此,可利用信息熵这个工具,计算出各个指标的权重,为多指标综合评价提供依据. 物理意义 物质微观热运动时,混乱程度的标志.热力学中表征物质状态的参量之一,通常用符号S表示.在经典热力学中,可用增量定义为dS=(dQ/T),式中T为物质的热力学温度;dQ为熵增过程中加入物质的热量:下标“可逆”表示加热过程所引起的变化过程是可

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法

这个算是ICP算法中的一个关键步骤,单独拿出来看一下. 算法流程如下: 1.首先得到同名点集P和X. 2.计算P和X的均值up和ux. 3.由P和X构造协方差矩阵sigma. 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q. 5.计算Q的特征值与特征向量.其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q. 6.通过四元数q得到旋转矩阵R. 7.根据R计算最佳平移向量qr. 具体公式我就不贴图了,可以参考这篇“ICP算法在点云配准中的应用”论文的3.1节. 处理效果如下: 原始点集: 其中蓝点为原

上一篇博客中我们使用了四元数法计算ICP. 本篇我们使用SVD计算ICP. 下面是<视觉slam十四讲>中的计算方法: 计算步骤如下: 我们看到,只要求出了两组点之间的旋转,平移是非常容易得到的,所以我们重点关注R的计算.展开关于R的误差项,得: 注意到第一项和R无关,第二项由于R'R=I,亦与R无关.因此,实际上优化目标函数变为: 接下来,我们介绍怎样通过SVD解出上述问题中最优的R,但关于最优性的证明较为复杂,感兴趣的读者请参考[50,51],为了解R,先定义矩阵: W是一个3*3的矩阵,

tic; % this method is transform from Ritz method %is used for solving two point BVP %this code was writen by HU.D.dong in February 11th 2017 %MATLAB 7.0 clear clc N=50; h=1/N; X=0:h:1; f=inline('pi^2/2*sin(pi/2*x)'); %以下是右端向量: for i=2:N fun1=@(x) f(X

tic; % this method is transform from Galerkin method %also call it as finit method %is used for solving two point BVP which is the first and second term. %this code was writen by HU.D.dong in February 11th 2017 %MATLAB 7.0 clear; clc; N=50; h=1/N; X=

上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况,这时高斯牛顿法稳定性较差,可能导致算法不收敛.比如当系数都为7或更大的时候,算法无法给出正确的结果. Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题. 计算迭代系数deltaX公式如下: 当lambda很小的时候,H占主要地位,公式变为高斯牛顿法,当lambda很大的时候,H可以忽略,公式变为最速下降法.该方法提供了更稳定的deltaX. 算法步骤如下: 1.给定初始系数,以及初始优化半径u. 2.计算使用当前系数

图像乘除法运算涉及到immultiply.imdivide函数,实现代码如下: 1.图像之间的乘法运算 close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc A=imread('ipexroundness_04.png');%读入原始图像赋值给A和B B=imread('ipexroundness_01.png'); C=immultiply(A,B); %计算A和B的乘法,计算结果返回给C A1=im2double(A); %将A和

如图: 运行结果显示的是科学计数法的数据 输入命令“format long g”  -->  Enter -->  输入需要转换的数据 即可显示.