原帖地址: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html       在摄影测量和计算机视觉中,考虑最优解问题时,经常要用到SVD分解.奇异值分解 (singular value decomposition,SVD) 是一种可靠地正交矩阵分解法,但它比QR分解法要花上近十倍的计算时间.在matlab中,[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵,而S代表一对角矩阵. 和QR分解法相同者, 原矩阵A不必为正方矩阵.使用S

我现在在做一个叫<leetbook>的免费开源书项目,力求提供最易懂的中文思路,目前把解题思路都同步更新到gitbook上了,需要的同学可以去看看 书的地址:https://hk029.gitbooks.io/leetbook/ 008. String to Integer (atoi) [E] 题目 Implement atoi to convert a string to an integer. Hint: Carefully consider all possible input cas

一.功能简介 把一个字符串转换成整数 二.linux c库函数实现 /*** *long atol(char *nptr) - Convert string to long * *Purpose: * Converts ASCII string pointed to by nptr to binary. * Overflow is not detected. * *Entry: * nptr = ptr to string to convert * *Exit: * return long in

make.Makefile cc = gcc #最简易的makefile文件,这个可以用来进行文件之间的简易构建和链接,生成我们所需要的执行文件: prom = calc deps = $(shell find ./ -name "*.h") src = $(shell find ./ -name "*.c") obj = $(src:%.c=%.o) #将所有的.c文件替换成.o文件. $(prom): $(obj) $(cc) -o $(prom) $(obj)

注: 程序所用的OpenCV版本是 2.4.10 ,3.0以上的版本可能会有不同 先贴一下完整的工程代码: #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include &l

参考链接:https://www.jianshu.com/p/240ea3ae0dc9 在使用matplotlib画饼状图时,遇到了如下问题 UserWarning: findfont: Font family [u'sans-serif'] not found. Falling back to DejaVu Sans (prop.get_family(), self.defaultFamily[fontext])) 解决方案如下: 1. 找到matplotlibrc这个文件 --> 搜索axe

Regex reg = new Regex(@"^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$"); if (!reg.IsMatch(txtorgqty.Text)) "^\d+$" //非负整数(正整数 + 0) "^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数 "^((-\d+)|(0+))$" //非正

前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一 般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空间,总共浪费了2.6MB!,也就是那 2.6MB

注:在<SVD(奇异值分解)小结 >中分享了SVD原理,但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它,并没有提到如何自己编写代码实现它,在这里,我再分享一下如何自已写一个SVD函数.但是这里会利用到SVD的原理,如果大家还不明白它的原理,可以去看看<SVD(奇异值分解)小结 >,或者自行百度/google. 1.SVD算法实现 1.1 SVD原理简单回顾 有一个\(m \times n\)的实数矩阵\(A\),我们可以将它分解成如下的形式 \[ A = U\Sigm

OpenCV Mat数据类型及位数总结(转载) 前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一 般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空

仿射变换 目标 在这个教程中你将学习到如何: 使用OpenCV函数 warpAffine 来实现一些简单的重映射. 使用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得一个  旋转矩阵 原理 什么是仿射变换? 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转 (线性变换) 平移 (向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 . 我们通常使用

我们知道日常生活中使用的数分为整数和实数,整数的小数点固定在数的最右边,可以省略不写,而实数的小数点则不固定.在计算机中只能识别和表示“0”和“1”,而无法识别小数点,因此要想使得计算机能够处理日常使用的数据,小数点的问题是不可避免的. 关于计算机系统中实数的表示,在下篇文章中会讲解.本篇博客我们讲解的是整数在计算机系统中如何表示. 在各种大学教材,各种网站论坛中,对于整数编码表示方法的正确打开姿势(姿势要帅)如下: 1.机器数 机器数(computer number)是数字在计算机中的二进制表

什么是仿射变换?¶ 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转 (线性变换) 平移 (向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 . #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <ios

getRotationMatrix2D函数 主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵  Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 参数详解: Point2f center:表示旋转的中心点 double angle:表示旋转的角度 double scale:图像缩放因子 opencv代码: #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

在数学中,数字有正负之分.在C语言中也是一样,short.int.long 都可以带上正负号,例如: //负数 ; short a2 = -0x2dc9; //十六进制 //正数 ; ; //八进制 ; //负数和正数相加 ) + (+); 如果不带正负号,默认就是正数. 符号也是数字的一部分,也要在内存中体现出来.符号只有正负两种情况,用1位(Bit)就足以表示:C语言规定,把内存的最高位作为符号位.以 int 为例,它占用 32 位的内存,0~30 位表示数值,31 位表示正负号.如下图所示

重映射 通过重映射来表达每个像素的位置  : 这里  是目标图像,  是源图像,  是作用于  的映射方法函数.想象一下我们有一个图像  , 我们想满足下面的条件作重映射:,图像会按照  轴方向发生翻转. map_x.create( src.size(), CV_32FC1 ); map_y.create( src.size(), CV_32FC1 ); /* 计算map_x与map_y */ remap( src, dst, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BOR

首先我们来看看 (int) 强制类型转换: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main(){ int a = (int)(-1.9); int b = (int)(1.9); printf("%d\n%d\n", a, b); return 0; } int 是将数值绝对值的小数部分去掉,再取相同的正负号.所以依据输入浮点数的正负性.能够得到四舍五入函数: int func(float x) { if(x &g

贝叶斯定理由英国数学家托马斯.贝叶斯(Thomas Baves)在1763提出,因此得名贝叶斯定理.贝叶斯定理也称贝叶斯推理,是关于随机事件的条件概率的一则定理. 对于两个事件A和B,事件A发生则B也发生的概率记为P(B|A),事件B发生则A也发生的概率记为P(A|B),这样如果A发生B也必然发生或者B发生A也必然发生,则有P(B|A)=P(A|B)=1,这种情况是一种确定性推理. 更多的情况下,概率推理是不确定性推理,AB之间是一种不确定性概率关系,例如条件A发生时B会发生的概率计算公式为:

目录 使用pip安装OpenCV 安装Python版的OpenCV 4 安装Python版的OpenCV 3 在OSX和 macOS上安装OpenCV 3 在Ubuntu上安装Python版的OpenCV 3 在树莓派上安装Python版的OpenCV OpenCV 3的使用技巧 OpenCV 2.4和OpenCV 3的差别 翻译自:OpenCV Tutorials, Resources, and Guides | PyImageSearch 你是否在学习OpenCV中感觉一点吃力 如果确实很吃

什么是仿射变换? 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转 (线性变换) 平移 (向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 . 我们通常使用  矩阵来表示仿射变换. 考虑到我们要使用矩阵  和  对二维向量  做变换, 所以也能表示为下列形式: 如何求怎样才能求得一个仿射变换? 实现代码: #include "opencv2/highgui/hi

摘要 图像几何变换又称为图像空间变换, 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置.几何变换不改变图像的像素值, 只是在图像平面上进行像素的重新安排. 几何变换大致分为仿射变换.投影变换.极坐标变换,完成几何变换需要两个独立的算法过程: 1.一个用来实现空间坐标变换的算法,用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置 2.一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值 放射变换 首先,先来分析一下放射变换的原理: 什么是放射变换? 仿射变换是从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系,属于线