随机抽样一致,这个算法,我以前一直都没有理解透彻.只知道可以用来直线拟合,网上大多数中文博客也都是写直线拟合的,但是用来匹配二维特征的时候,总还是没弄明白. 基本概念参考 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 写得已经够清楚了. 现在我来说说它在匹配特征时候的应用. -------------------------------------------- 假如我有两组数据,M和T,其中T是由M经过一个旋转和一

使用Axure软件的时候,不小心把一些无用的文档也提交到了SVN上了. 当更新服务器上的文件到本地,然后删除误提交的文件时,出现了一个错误,见下图:   错误:cannot verify lock on path . 解决办法:   从服务器上获取最新的文件,右键点击要删除的文件或者文件夹: 选择  :TortoiseSVN  --  Get Lock 在弹出的窗口的左下角,有个选项,勾选Steal the locks,获得文件锁. 之后,就可以正常的删除文件了. 注意:在删除文件时,选择右键:

问题: 提交项目的时候忘记添加.gitignore文件,误上传了文件(如.idea)如何解决?(本文以.idea文件夹举例) 1.将项目文件拉取下来 git pull origin master 2.添加需要过滤的文件 a. 如果你有.gitignore文件,但是没添加误上传的文件夹(如.idea) 新起一行添加 .idea/ b. 如果你没有.gitignore文件,在你的项目里创建一个.gitignore的文件 将下面的文本放入即可 通用.gitignore文件 # Initially ta

During the NBA playoffs, we always arrange the rather strong team to play with the rather weak team, like make the rank 1 team play with the rank nth team, which is a good strategy to make the contest more interesting. Now, you're given n teams, you

参考:How To Remove Error Notifications From The Worklist (Doc ID 357904.1) 1.1. Use one of the error notifications to get an item_type from the following select: select message_type from wf_notifications where notification_id = <NID>; select message_t

During the NBA playoffs, we always arrange the rather strong team to play with the rather weak team, like make the rank 1 team play with the rank nth team, which is a good strategy to make the contest more interesting. Now, you're given n teams, you

参考教程 依赖opencv扩展库,使用sifi匹配 保存配准信息 "./config/calibratedPara.yaml" #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/xfeatures2d

期间遇到很多问题. 记一个最主要的是: LINK2019 无法识别的外部符号,然后某一个函数的函数名 然后是 @@函数名 (@) 大概长成这样.或者还就根本就是 无法识别的外部符号. 解决方案: 我这里最主要的两个解决方案是: 2.你自己写的函数声明的头文件也写了函数定义的cpp文件,却依然出现LNK2019错误.可能原因:忘记将这两个文件加入工程了.一般出现于用Visual Studio和记事本(或UltraEdit)混合开发过程,你用记事本include了相应的头文件,却忘了在Visual

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> RobHess的SIFT源码中的几个文件说明? RobHess的SIFT源码分析:xform.h和xform.c文件 这两个文件中实现了RANSAC算法(RANdom SAmple Consensus 随机抽样

 分类前具备的数据集: 书本第九章数据集(训练集):agesonly.csv和matchmaker.csv. agesonly.csv 格式是: 男年龄,女年龄,是否匹配成功 24,30,1 30,40,1 22,49,0 43,39,1 matchmaker.csv数据格式是:  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址 ,  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址  , 是否匹配成功. 数据每一行是两个人的个人信息和最终是否匹配 39,yes,no,skiing:knitting:danc

题面 传送门 思路 一个数字能且只能匹配一次 这引导我们思考:一次代表什么?代表用到一定上限(b数组)就不能再用,同时每用一次会产生价值(c数组) 上限?价值?网络流! 把一次匹配设为一点流量,那产生的价值不就是费用了吗? 我们考虑把一种数字抽象成一个点,可以匹配的数字之间连边,费用为c[i]*c[j],流量上限为..... 等等,流量上限怎么设? 而且还有一个问题:这里的匹配是双向的,虽然可以$O\left(n^2\right)$求出所有匹配对,但是网络流要求是单向边啊! 别急,我们先来分析一

用Xshell登陆linux主机后,在hbase shell下不能使用backspace和delete删除误输的指令,这是Xshell的配置问题: 在File->Properties->Terminal->Keyboard下,把DELETE/BACKSPACE key sequence选为ASCII 127. 如此以来,就能使用backspace了

P2756 飞行员配对方案问题 题目背景 第二次世界大战时期.. 题目描述 英国皇家空军从沦陷国征募了大量外籍飞行员.由皇家空军派出的每一架飞机都需要配备在航行技能和语言上能互相配合的2 名飞行员,其中1 名是英国飞行员,另1名是外籍飞行员.在众多的飞行员中,每一名外籍飞行员都可以与其他若干名英国飞行员很好地配合.如何选择配对飞行的飞行员才能使一次派出最多的飞机.对于给定的外籍飞行员与英国飞行员的配合情况,试设计一个算法找出最佳飞行员配对方案,使皇家空军一次能派出最多的飞机. 对于给定的外籍飞行

在使用git提交项目时,有时候会误提交一下文件,比如:*.iml,*.project,*.settings,.idea/*等文件,有时候这些不需要提交的文件可以加入到.gitignore,在提交的时候可以忽略这些文件,但是有时候我们忘记,就会出现误提交一些文件,这时就需要我们删除误提交的文件,下面是使用git命令来删除已经push的误提交的文件: 注意:改方法适用于我们需要删除暂存区或分支上的文件, 但本地又需要使用, 只是不希望这个文件被版本控制 比如:我们就拿删除  integration-

转自 https://blog.csdn.net/Tokeyman/article/details/86268005 现象 一般情况下,当操作系统无法与蓝牙设备,比如鼠标键盘等出现无法连接的情况,通过删除掉蓝牙设备后重新连接配对即可,可是在Win10当中,一旦删除掉蓝牙设备后,再重新配对的时候是无法发现已经删除的设备的.(因为这个原因误会了鼠标,还让客服给换新).而且当系统重启之后,在蓝牙设备表里是还能够看到已经配对过的设备的,但此时设备是无法工作的,使用了很多方法都无济于事. 原因 归根结底原

Robhess OpenSIFT 源码下载:传送门 为了进一步学习SIFT,选择论文就着代码看,在VS2013.OpenCV2.4.13下新建项目,跑一跑经典之作.由于将代码和Opencv配置好后还会有些错误提示,所以下面是代码的一些改动之处.(试了下其实还是ubuntu下更方便,因为有许多参数或者命令是linux下的,当然windows下可以进行一些修改后利用). 大前提:opencv配置好.剩下的都可以通过修改来搞定. 首先看看解压后的文件,我们只需要头文件和源文件: 头文件:6个    

SIFT算法是一种基于尺度空间的算法.利用SIFT提取出的特征点对旋转.尺度变化.亮度变化具有不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也有一定的稳定性. SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤: 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配点 1. 提取特征点 构建尺度空间:模拟图像的多尺度特征.经证实,唯一可能的尺度空间核是高斯函数.用L(x,y,σ)表示一幅图像的尺度空间,由可变尺度的高斯函数G(x,y,σ)和图像卷积产生,即,其中,(x,y)表示图像上的点,

tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程 首先从主线程system中的GrabImageMonocular()函数开始,进行图像的预处理和Frame的构造,Frame构造完成后真正进入Tracking. ↓↓↓主要看下面这张图↓↓↓↑↑↑主要看上面这张图↑↑↑ 2. 各部分详解

Redis redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性

20160616更新 参考: http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1. SQLite  PRAGMA:可以用在 SQLite 环境内控制各种环境变量和状态标志. 一个 PRAGMA 值可以被读取,也可以根据需求进行设置. (1)读取语法:只需要提供该 pragma 的名字 PRAGMA pragma_name; (2)设置语法: PRAGMA pragma_name = value; (3)举几个例子:pragma.txt 详情请参

redis是一个key-value存储系统,与memcached类似,它支持存储到value类型相对更多,包括string(字符串),list(列表),set(集合),zset(sorted set   --有序集合)和hash(哈希类型),这些数据类型都支持push/pop,add/remove及取交集和并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的,在此基础上,redis支持各种不同方式的排序,与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中,区别是redis会周期性的把更新