特征匹配算法总结第29页

golang常用加密解密算法总结(AES、DES、RSA、Sha1、MD5)

目录关于加密解密AESDESRSAMD5Sha1Base64在项目开发过程中，当操作一些用户的隐私信息，诸如密码、帐户密钥等数据时，往往需要加密后可以在网上传输。这时，需要一些高效地、简单易用的加密算法加密数据，然后把加密后的数据存入数据库或进行其他操作；当需要读取数据时，把加密后的数据取出来，再通过算法解密。关于加密解密当前我们项目中常用的加解密的方式无非三种.对称加密,加解密都使用的是同一个密

·2022-04-22 12:50

深蓝-视觉slam-第六讲学习笔记

上一讲中，使用了特征点估计了相机的运动，本讲的光流法和直接法不需要特征匹配好的点就可以估计相机的位姿。特征点法来估计相机运动的缺点：关键点的提取和描述子的计算非常耗时。

思考之路·2022-04-20 07:51

2019年Java大厂面试题讲解（周阳）之JVM体系结构

JVM体系结构前言概览类加载器常见的垃圾回收算法总结前言JVM体系结构的学习能让我们更加清楚地认识，我们的Java程序在内存中的执行过程。让我们达到“知其然，知其所以然”的效果。

轻狂书生FS·2022-04-19 07:38

浅谈react 16.8版本新特性以及对react开发的影响

目录react16.8版本更新useEffectreact16.8版本更新解决了什么问题组件复用更便捷hooks和reactdiff算法总结Facebook团队对社区上的MVC框架都不太满意的情况下，开发了一套开源的前端框架

·2022-04-17 17:39

六大常见的聚类算法总结

K-means(K均值)聚类可参考我的另一篇博客K-means算法详解算法步骤：(1)首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。(2)计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。(3)计算每一类中中心点作为新的中心点。(4)重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为

老实人小李·2022-04-16 07:51

图论 ——五种最短路算法

二、朴素Dijkstra算法三、堆优化版Dijkstra算法四、Bellman-Ford算法五、Spfa算法六、Floyd算法总结前言本篇文章讲的是图论里的最短路问题，如果你还没有图论的基础知识，可以看看我之前的文章

1234_6·2022-04-15 20:52

盲元检测与补偿算法总结

盲元检测与补偿算法总结总结了近年来22篇盲元检测与补偿算法论文中算法的类型、窗口大小和创新点，也复现了部分算法之后有时间再分享。

Nirvana；·2022-04-15 10:06

10大排序算法总结

描述：排序算法可谓数据结构模块中的重中之重，常见的哈希表，二叉树，搜索树/平衡树，位图等数据结构只是处理实际问题的抽象方法，实际在处理接受或生成的数据集时，排序算法显得尤其重要，排序算法家族很庞大，其中包括了冒泡排序，选择排序，插入排序，堆排序，快速排序，归并排序，基数排序，计数排序，希尔排序，箱排序，树型排序等众多算法，每种排序都有各自的特性，没有好坏之分，只有在特定的场景使用合适的排序算法才是

qq_26676207·2022-04-14 11:30

数据结构导论算法总结

一、线性表顺序存储1、顺序表的插入运算*顺序表的插入运算InsertSeqlist(SeqListL,DataTypex,inti)是指在顺序表的第i(1≤i≤n+1)个元素之前，插入一个新元素x。使长度为n的线性表（a1，a2，…，ai-1，ai，ai+1，.…，an)变为长度为n+1的线性表(a1，a2，…，ai-1，x，ai，ai+1，.…，an)。插入算法的基本步骤是：首先将结点ai~an

明眸yh·2022-04-14 11:29

Image Processing and Analysis_15_Image Registration：Image matching as a diffusion process: An analog...

注意：Registration可翻译为“配准”或“匹配”，一般是图像配准，特征匹配（特征点匹配）

AllisWell_WP·2022-04-13 07:11

深度学习三维重建模型volsdf使用记录

小白学习记录1.首先利用COLMAP获取相机参数1.1特征提取1.2特征匹配1.3稀疏重建1.4导出为text2.利用colmap/read_write_model.pyatdev·colmap/colmap

CV小小白·2022-04-11 12:15

强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可；对于正在训练的模型，我们通常将目标值（真实行动带来的反馈）和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用

RobinZZX·2022-04-09 07:03

机器学习-近邻算法总结

机器学习近邻算法总结介绍下K近邻介绍下KD-Tree介绍下BallTreeBruteForce、KDTree和BallTree比较介绍下Faiss介绍下LSH（局部敏感哈希）介绍下K近邻K近邻算法（KNN

城阙·2022-04-08 08:32

基本排序算法总结（Java实现）

4.1冒泡排序4.2快速排序4.2.1.思想4.2.2三种分割方式4.2.3快速排序的优化4.2.4快速排序的非递归方式4.2.5快速排序的特性总结5.归并排序6.计数排序（非比较类型的排序）7.排序算法总结

Java猿~·2022-04-05 19:02

计算机视觉——第二章图像局部描述符：SIFT特征匹配

图像局部描述符：SIFT特征匹配1.SIFT特征提取与检索原理1.1SIFT特征和Harris特征点匹配处理结果对比2.特征匹配2.1Harris特征匹配处理2.2sift特征匹配处理2.3两种特征匹配处理结果对比分析

JMU15980999055·2022-04-05 07:32

Python计算机视觉编程第二章局部图像描述子

1Harris角点检测1.1基本概念1.2例子2在图像中寻找对应点2.1基本概念2.2例子3SIFT(尺度不变特征变换)3.1介绍3.2兴趣点3.3描述子3.4检测兴趣点——例子3.5匹配描述子——例子4地理特征匹配

仙蓝·2022-04-05 07:32

计算机视觉二局部图像描述子 SIFT算法

高斯模糊：3.高斯金字塔：4.关键点检测——DOG：5.关键点方向分配：6.关键点描述：7.关键点匹配：二.STFL算法的实现：1.SIFT特征检测测试代码：2.SIFT特征检测运行结果：3.SIFT特征匹配测试代码

Jianwei Tao·2022-04-05 07:25

【计算机视觉】：（2）局部图像描述子

局部图像描述子1.Harris角点检测1.1相关概念1.2.Harris角点检测基本思想1.3.数学表达1.4.Harris角点检测实现1.5.Harris角点匹配实现2.SIFT特征匹配算法2.1简介

JRWu·2022-04-05 07:25

【计算机视觉】局部图像描述子

图像特征匹配与地理标记特征匹配一、图像特征匹配1、图像特征点匹配2、Harris角点检测2.1角点介绍2.2Harris算法介绍2.3Harris角点响应函数R2.4Harris角点检测代码实现2.5结果

okokcccc·2022-04-05 07:16

粒子群算法总结

基本介绍粒子群优化算法(Particleswarmoptimization,PSO)是一种基于群体搜索的处理连续或者离散空间内优化问题的算法。粒子群算法使用在解空间中不断移动的粒子作为寻优的群体，每个粒子具有位置和速度两个属性(位置和速度的维数和解空间的维数相同)，粒子的位置代表了某个可行解，速度代表了与下一个寻找到的可行解的差值。每个粒子根据自己已经寻找过的最优解和群体当前寻找到的最优解来调整自

NULL_M·2022-04-04 07:36

根据特征匹配关系，用OpenCV计算基础矩阵F, 本质矩阵E,旋转矩阵R,平移向量t

计算Fcv::MatF=cv::findFundamentalMat(vector&points1,vector&points2,intmethod,...);计算Ecv::MatE=cv::findEssentialMet(points1,points2,K);计算Hcv::MatH=cv::findHomography(points1,points2,CV_RANSAC,3);计算R,tcv:

awhuter·2022-04-02 07:46

机器学习(四)---BP神经网络算法总结

1.综述神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络的最基本的成分是神经元模型，即上述定义的“简单单元”。在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经元发送化

QuinnHanz·2022-04-02 07:40

SIFT地理特征匹配——计算机视觉实验二

SIFT地理特征匹配——计算机视觉实验二局部图像特征描述子角点Harris角点检测Harris角点检测程序结果分析非极大值抑制图像间寻找对应点图像特征匹配欧式距离NCCSIFT（尺度不变特征变换）高斯金字塔

.塔玛苟·2022-04-01 07:10

【数字图像处理课程设计】基于非深度学习方法实现身份证定位与正反面识别

文章目录基于透视矫正与区域特征匹配的身份证图像定位与正反面识别摘要实现细节1.总体流程2.前景背景分割3.身份证角点定位4.透视变换5.模板匹配5.1基于区域颜色匹配的国徽检测5.2基于区域字符数统计的身份

helton_yan·2022-04-01 07:50

计算机视觉（Harris角点检测、SIFT特征提取、地理特征匹配）

一、Harris角点检测1、基本原理角点的判定：当窗口位于平坦区时，任意方向移动都没有灰度变化，即窗口内像素值均没有太大变化。当窗口位于边缘区时，沿垂直方向移动无灰度变化，沿水平方向移动时，灰度会发生变化。当窗口位于角点时，沿任意方向移动都会有明显的灰度变化。角点的识别：和是矩阵M的特征值，K是一个经验常数，在范围(0.04,0.06)之间。R的值取决于M的特征值:R很大的时候，属于角点区域；R0

思妙想多多财-杰·2022-04-01 07:48

Python OpenCV学习之特征点检测与匹配详解

目录背景一、Harris角点二、Shi-Tomasi角点检测三、SIFT关键点四、SIFT描述子五、SURF六、ORB七、暴力特征匹配（BF）八、FLANN特征匹配九、图像查找总结背景提取图像的特征点是图像领域中的关键任务

·2022-03-30 13:05

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

这是新开的一个系列，将结合理论和部分代码（byElegantRL）介绍强化学习中的算法，将从基础理论总结到现在常用的SAC,TD3等算法，希望能帮助大家重温知识点。本文是第一部分，将从基础理论讲解到DQN的各种变体。目录基础理论复习Q-learningSarsaDQNPrioritizedExperienceReplayDoubleDQNDuelingDQNNoisyNetwork其他参考基础理论

CristianoC20·2022-03-29 07:19

无人驾驶算法总结

本人主要做自动驾驶功能软件算法开发，最近上海疫情比较严重，已经被被封了好几天了，突然想总结总结无人驾驶这块。我们今天先来说说算法类岗位，结合高级辅助驾驶三大系统，分为环境感知类算法、决策规划类算法、控制算法以及X2X等。绝大多数算法类岗位工作核心主要是基于MBD开发，即主要利用matlab/simulink建模，哎呀，天天上班第一件事就是打开matlab，从以前的matlab2014a到现在的ma

yuan2520·2022-03-25 07:07

五大算法----回溯算法

执行深度优先遍历，从较深层的结点返回到较浅层结点的时候，需要做**「状态重置」，即「回到过去」、「恢复现场」**一定不要忘记恢复现场“回溯”算法总结（深度优先遍历+状态重置+剪枝）常出现情况：当题目中出现

噜啦啦412·2022-03-24 03:58

java中几种常见的排序算法总结

目录本节目标；【插入排序】【优化版】【希尔排序】【选择排序】【堆排序】【冒泡排序】介绍一个冒泡排序的优化方法；【快速排序】【归并排序】【正文】【代码简介；】【排序总结】本节目标；：分析常见的比较排序算法基本原理及实现：分析排序算法的性能分析：分析Java中常用排序方法1排序排序，就是使一串记录，按照其中某个或某些关键字的大小，递增或递减排列的操作。平时的上下文中，提到排序通常指排升序。2稳定性两个

·2022-03-23 14:17

otsu阈值分割算法原理_局部阈值分割算法总结

常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型。全局方法就是一个阈值，像素值大于此值的为1，小于此值的为0。局部方法就是对每一个像素求阈值，大于此值为1，小于此值为0。其中OTSU算法是全局阈值的代表，而Sauvola算法则是局部阈值方法的标杆。Otsu(大津法)，相关介绍很多，这里不做介绍。重点介绍局部阈值分割算法.1.Bersen算法原理1)先人为设定两个值S与TT(Bem

靖然是你·2022-03-22 17:24

身份识别新潮流-虹膜识别

虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。

陕西守护星信息科技有限公司·2022-03-20 07:25

k-近邻算法(KNN)：鸢尾花种类预测

文章目录一、原理二、鸢尾花种类预测1、获取数据2、数据集划分3、特征工程(标准化)4、KNN预估器流程5、模型评估6、完整代码三、K-近邻算法总结四、模型选择与调优一、原理如果一个样本在特征空间中k个最相似

Mae_strive·2022-03-19 08:19

深度学习 Optimizer 梯度下降优化算法总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/343564175论文标题：Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms原文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdfGithub：NLP相关Paper笔记和代码复现（http

小白学视觉·2022-03-19 08:07

《R3Det：Refined Single-Stage Detector with Feature Refinement for Rotating Object》论文笔记

参考代码：TF实现版本：R3Det_TensorflowPytorch实现版本：r3det-on-mmdetection旋转检测算法总结：RotationDetection1.概述导读：这篇文章提出了一种级联优化的旋转目标检测算法

m_buddy·2022-03-18 05:09

【算法总结】二分查找及python数据结构list

前言:总结不代表是完全理解透彻，仅仅是记录自己的现阶段对知识的感悟，同时进行分享讨论1.列表基础在进行算法的总结之前，先稍微总结一下二分查找使用到的python数据结构：列表。列表是零个或多个指向python数据对象的引用的有序集合（1）列表运算名称符号作用索引[]取序列中的某一个元素连接+将两个列表中的元素连接起来重复*多次连接查询in查询列表中有没有某个元素长度len查看列表中元素个数切片[:

yuankang_·2022-03-16 07:49

字符串家族学习笔记

参考资料后缀数组xMinh大佬的讲解Rainy7大佬的学习笔记曲神学长的算法总结Ckj同机房大佬的学习笔记AC自动机Hastie

__Diu·2022-03-15 19:00

10X单细胞空间联合分析方法汇总及算法总结

hello，又是周一，新的开始，今天是二月二十八日，对于台湾同胞来说是一个沉重的日子，时间很快，快到我们毫无感觉就到了30岁，而立之年，这一篇我们进行一下汇总，对单细胞空间联合分析的软件进行一下系统性的总结，同时参考了一篇文章，Acomprehensivecomparisononcelltypecompositioninferenceforspatialtranscriptomicsdata,是一

单细胞空间交响乐·2022-03-15 14:31

动态规划系列--刷题笔记（思路整理）

题目特点：（借的图）题目类型：（借的图）解题套路：（根据九章算法总结而来）1、确定状态（弄清楚状态的含义）：①找最后一步②转化为子问题2、根据子问题的转化过程，确定状态转移方程3、确定

bestCMC·2022-03-14 03:45

OpenCV中视频操作及人脸识别案例

目录OpenCV中视频操作及人脸识别案例视频操作视频读写从文件中读取视频并播放保存视频小结视频追踪meanshiftCamshift算法总结小结案例:人脸案例人脸识别基础实现小结OpenCV中视频操作及人脸识别案例主要内容

最白の白菜·2022-03-11 07:30

JVM的垃圾回收算法一起来看看

1.2可达性分析算法(ReachableAnalysis)2.回收算法2.1标记清除算法（MarkSweep）2.2复制算法（Copying）2.3标记压缩算法（Mark-Compact）2.4分代回收算法总结垃圾回收算法概念垃圾回收

·2022-03-08 15:16

深度学习实战1（基本概念、全连接神经网络、CNN）

一、深度学习基础1.1深度学习（DL）概念深度学习是指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。

herryone123·2022-03-04 07:07

回溯算法——算法总结（四）

回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决这个问题的一般步骤为：1、定义一个解空间。它包括问题的解。2、利用适于搜索的方法组织解空间。3、利用深度优先法搜索解空间。4、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。问题的解空间一般是在搜索问题的解的过程中动态产生的。这是回溯算法的一个重要特性。经典

weixin_34319640·2022-03-03 07:09

计算机视觉-全景图像拼接

文章目录1.全景图像拼接1.1基本介绍1.2图像拼接整体流程1.3基本原理1.3.1特征匹配算法1.3.1RANSAC算法1.3.1.1RANSAC算法基本思想1.3.1.2RANSAC求解单应矩阵1.3.2APAP

机智的小陈今天学习了吗·2022-03-02 13:04

图像对齐深度学习算法调研

参考博客：旷视RTALK：图像对齐及其应用单应性Homograph估计：从传统算法到深度学习1.传统算法大致流程：提取特征点特征匹配RANSAC排除错误匹配求解单应性（Homograph）矩阵难点：弱纹理

秋山丶雪绪·2022-03-01 11:48

哈工大算法设计与分析总结

目录第一章算法引言第二章算法分析的数学基础算法复杂度的分析的数学基础master定理第三章分治法第四章动态规划第五章贪心算法第六章平摊分析第七章最大流与最小割第八章搜索第九章字符串附录经典算法总结第一章算法引言什么是算法

FZQuantum·2022-03-01 07:32

----算法总结系列

本文收录于算法总结系列专栏文章目录前言一、何为链表？

在森林中麋了鹿·2022-02-28 15:18

【算法】常见排序算法总结

排序有很多种，其中的7种比较类排序是面试中经常问到的内容，因此十分重要！下面将由博主用尽可能简单明了易懂的方式带大家去理解它，最终掌握这几个排序方式后，你就会翻越数据结构之排序这座高山，看到那美丽的来之不易的雨后彩虹啦！先跟着我一起好好学，学到文末后你就会发现惊喜啦！排序排序的基本概念定义算法稳定性应用插入排序原理实现排序性能分析希尔排序原理实现排序性能分析选择排序原理实现排序性能分析堆排序原理实

春风～十一载·2022-02-27 17:06

算法总结

递归定义一个函数，在函数内调用函数本身定义好返回条件想好要传的参数迭代通过循环语句重复执行，直到达到边界条件跳出循环DFS深度优先、沿着一条路走到头，走到头后遍历兄弟节点，遍历完后往回走一步，然后再遍历兄弟节点，再往回走一部，直到遍历完所有节点一般配合递归来实现典型的题目（HJ93数组分组）：https://www.nowcoder.com/practice/9af744a3517440508db

SuperCoderMan·2022-02-24 13:45

淘宝详情页分发推荐算法总结：用户即时兴趣强化

本文介绍淘宝详情页全网分发场景的机制。商品详情页是手淘内流量最大的模块之一，它加载了数十亿级商品的详细信息，是用户整个决策过程必不可少的一环。这个区块不仅要承接用户对当前商品充分感知的诉求，同时也要能肩负起其他来源导流流量的留存，最终尽可能地激活平台内部流量以及外部流量在整个生态中的活跃度。同时，商品详情页也是众多场景乃至平台链接的纽带，用户在平台中的行为轨迹总会在多场景和详情页间不断交替，并在详

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-02-21 07:47

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