11.13 三维目标检测与模型重建一体化算法 学界在三维目标检测识别和三维模型重建两个方向均开展了大量研究,现有三维目标识别算法大多采用基于模型的策略,需要预先得到感兴趣目标的三维模型[7] ,而现有三维模型重建算法均只应用于单个物体的点云,尚无法从多个包含背景的场景点云中重建出独立的三维物体.针对此,本文在假定目标在场景中存在移动的前提下,提出一种新的三维模型重建.目标检测及姿态估计一体化算法[8] .该算法可在无先验知识的情况下检测出场景中的未知目标,并从包含背景的点云中完成目标的三维模型重

K近邻算法-KNN 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居.为何要找邻居?打个比方来说,假设你来到一个陌生的村庄,现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们,所谓入伙. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个

复制代码 代码如下: //k-mean.h #ifndef KMEAN_HEAD #define KMEAN_HEAD  #include <vector> #include <map>  //空间点的定义 class Node {     public:        double pos_x;        double pos_y;        double pos_z;      Node()      {          pos_x = 0.0;          p

什么是K近邻算法     何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻 居.为何要找邻居?打个比方来说,假设你来到一个陌生的村庄,现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们,所谓入伙.     用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个

  摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位

简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示. 复制代码 代码如下: import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire(a, b):    return (a[0]- b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) **2 #init the 20 pointa = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13]b = [5,6,1,4,2,4,3,1,

  因为难点在于如何去识别并保留网页中的文章部分,而且删除其它无用的信息,并且要做到通用化,不能像火车头那样根据目标站来制定采集规则,因为搜索引擎结果中有各种的网页. 抓回一个页面的数据,如何匹配出正文部分,郑晓在下班路上想了个思路是: 1. 提取出body标签部分–>剔除所有链接–>剔除所有script.注释–>剔除所有空白标签(包括标签内不含中文的)–>获取结果. 2. 直接匹配出非链接的. 符合在div.p.h标签中的中文部分??? 还是会有不少其它多余信息啊,比如底部信息等

从简单的图像分类到3D位置估算,在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题.其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测. 如同其他的机器视觉问题一样,目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法.在了解目标检测之前,让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题. 目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类 在计算机视觉领域中,最为人所知的问题便是图像分类问题. 图像分类是把一幅图片分成多种类别中的一类.  ImageNet是在学术界使用的最受欢迎的数据集之一,它由数百万个已分类图像组成,部分数据用于Im

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者徐霞清,中国科学院计算技术研究所VIPL组硕士生,导师常虹副研究员.研究方向为深度学习与计算机视觉(目标跟踪等). 开始本文之前,我们首先看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在