为什么在计算单应性时，四个中的三个配对关键点不能共线？ - 腾讯云开发者社区

本文总结统计学中经常犯的错误，知道这些常识，可以在与别人”嘴炮“时更具专业性。 1....为什么要对相关系数进行显著性检验？实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是时间序列数值）当样本数较少，相关系数就很大。...在测试集表现与预测集相当，说明模型没有过度拟合：在训练集上表现完美，在测试集上一塌糊涂；原因：模型过于刚性：“极尽历史规律，考虑随机误差”；拟合精度不能作为衡量模型方法的标准；一个好的模型：只描述规律性的东西...假设检验显著性水平的两种理解：显著性水平：通过小概率准则来理解，在假设检验时先确定一个小概率标准----显著性水平；用 ?...霜线图对于分位数的理解：霜线图看数据分布特征统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。所以，四分位数有三个！四指四等份！

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统计学常犯错误TOP榜，避坑防雷指南！

为什么要对相关系数进行显著性检验？实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是时间序列数值）当样本数较少，相关系数就很大。...在测试集表现与预测集相当，说明模型没有过度拟合：在训练集上表现完美，在测试集上一塌糊涂；原因：模型过于刚性：“极尽历史规律，考虑随机误差”；拟合精度不能作为衡量模型方法的标准；一个好的模型：只描述规律性的东西...假设检验显著性水平的两种理解：显著性水平：通过小概率准则来理解，在假设检验时先确定一个小概率标准----显著性水平；用表示；凡出现概率小于显著性水平的事件称小概率事件；通过两类错误理解： ...使用最小二乘法条件：自变量之间不能存在完全共线性；总体方程误差项服从均值为0的正态分布（大数定理）误差项的方差不受自变量影响且为固定值；（同方差性） 11....霜线图对于分位数的理解：霜线图看数据分布特征统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。所以，四分位数有三个！四指四等份！

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为什么要对相关系数进行显著性检验？实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是时间序列数值）当样本数较少，相关系数就很大。...在测试集表现与预测集相当，说明模型没有过度拟合：在训练集上表现完美，在测试集上一塌糊涂；原因：模型过于刚性：“极尽历史规律，考虑随机误差”；拟合精度不能作为衡量模型方法的标准；一个好的模型：只描述规律性的东西...假设检验显著性水平的两种理解：显著性水平：通过小概率准则来理解，在假设检验时先确定一个小概率标准----显著性水平；用表示；凡出现概率小于显著性水平的事件称小概率事件；通过两类错误理解： ...使用最小二乘法条件：自变量之间不能存在完全共线性；总体方程误差项服从均值为0的正态分布（大数定理）误差项的方差不受自变量影响且为固定值；（同方差性） 11....箱线图对于分位数的理解：箱线图看数据分布特征统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。所以，四分位数有三个！四指四等份！

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计算机视觉方向简介 | 图像拼接

根据关键点的稳定性来选择关键点。一个稳定的关键点能够抵抗图像失真。在方向分配环节，SIFT算法计算稳定关键点周围梯度的方向。根据局部图像梯度方向，为每个关键点分配一个或多个方向。...计算单应矩阵单应矩阵估计是图像拼接的第三步。在单应矩阵估计中，不属于重叠区域的不需要的角被删除。采用RANSAC算法进行单应。...，并且需要预设阈值在执行RANSAC之后，我们只能在图像中看到正确的匹配，因为RANSAC找到了一个与大多数点相关的单应矩阵，并将不正确的匹配作为异常值丢弃单应矩阵（Homography）有了两组相关点...选择四个点，计算H 选择与单应性一致的配对。...如果对于某些阈值:Dist(Hp、q) 点对(p, q)被认为与单应性H一致重复34步，直到足够多的点对满足H 使用所有满足条件的点对，通过公式重新计算H 图像变形和融合最后一步是将所有输入图像变形并融合到一个符合的输出图像中

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YOLOPoint开源 | 新年YOLO依然坚挺，通过结合YOLOv5&SuperPoint，成就多任务SOTA

中间模型随后在一个大型数据集（这里指MS COCO）上进行点预测，并使用他们的“单应性适应”方法进行优化。最终的模型在优化后的点标签上进行训练。...用于评估关键点任务的两个主要指标是可重复性，它量化了关键点检测器在光照和/或视点变化下，一致性地在相同位置定位关键点的能力，以及单应性估计，它测试检测器_和_描述子的可重复性和辨识能力。...5.1.2 Homography Estimation 单应性估计是在 320\times 480 的分辨率下计算的，每张图像可检测多达1000个点，采用8像素的非最大值抑制。...通过使用两帧之间的匹配点（见图3），估计了一个描述两帧之间点变换的单应性矩阵。然后使用估计的单应性将一个图像的角点变换到另一个图像上。...如果角点的距离的l2范数在边际 \epsilon 范围内，则认为单应性是正确的。表2展示了在不同视角变化场景下单应性估计的结果。

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RANSAC算法理解

利用到SLAM中，经常被用于虑除误匹配：要的就是上图中的效果。 1.RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H，矩阵大小为3×3。...由于单应性矩阵有8个未知参数，至少需要8个线性方程求解，对应到点位置信息上，一组点对可以列出两个方程，则至少包含4组匹配点对。...RANSAC算法从匹配数据集中随机抽出4个样本并保证这4个样本之间不共线，计算出单应性矩阵，然后利用这个模型测试所有数据，并计算满足这个模型数据点的个数与投影误差(即代价函数)，若此模型为最优模型，则对应的代价函数最小...随机从数据集中随机抽出4个样本数据 (此4个样本之间不能共线)，计算出变换矩阵H，记为模型M； 2....内点”的比例 ; m为计算模型所需要的最少样本数=4；求得单应矩阵后就好办了，把内点留下，内点就是筛选后的好用的点，外点舍弃，外点就有可能是误匹配的点。

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Python数据科学：线性回归诊断

Python数据科学：线性回归多元线性回归的前提条件：因变量不能和扰动项有线性关系自变量与因变量之间要有线性关系自变量之间不能有太强的线性关系扰动项或残差独立且应服从均值为0、方差一定的正态分布/ 01...残差应服从的前提条件有三个：残差方差齐性残差独立同分布残差不能和自变量相关(不能检验)通过查看残差图来查看残差情况。...残差图可分为四类：残差正常分布：残差随机分布，上下界基本对称，无明显自相关，方差基本齐性残差曲线分布：残差与预测值呈曲线关系，说明自变量与因变量不是线性关系残差方差不齐：残差上下界基本对称，但随着预测值的增大..../ 02/ 强影响点当某个点离群太远时，拟合的回归线会受到这个点的强烈干扰，从而改变回归线的位置。这便是强影响点。这里我们可以使用预测值-学生化残差图来识别强影响点。...这个残差结果还是不错的。/ 03 / 多重共线性分析自变量之间不能有强共线性，又称多重共线性。本次使用方差膨胀因子去诊断及减轻多重共线性。在之前的数据加入当地房屋均价、当地平均收入数据。

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论文翻译 | 多鱼眼相机的全景SLAM

为了避免不共心导致的定位误差, 通过事先标定单个相机中心在一个全景相机坐标系下的旋转Ri和位置Ti, 得到表述共线条件方程的光束仍然是CUcP' 首先将每个鱼眼影像上的像点转换到半径为r的球面上，然后计算球面点的极坐标...控制点的像素坐标是在两个相邻的全景关键帧上手动测量的, 3D坐标是用SLAM姿态三角测量的, 并且计算它们与地面真实情况之间的距离, 如表6所示.....单目ORB-SLAM2和多目SLAM都不能处理所有复杂的情况....首先我们使用抑制冗余帧和不稳定地图点的限制来更新第4.4节中描述的关键帧连接,以提高输出的效率和鲁棒性.在图13(a)中, 减少的关键帧连接减轻了计算成本....剩下的三个中断, 还没有修复, 都是由Omiya序列上极度曝光不足或曝光过度的情况引起的, 如图14所示.即使在应用伽马校正来提高曝光质量时,也跟踪不到足够的特征. 5 结论我们开发了一个基于特征的全景

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图像配准的前世今生：从人工设计特征到深度学习

对一个图像对通过单应性变换进行关联的基于特征的方法关键点检测和特征描述关键点就是感兴趣的点。它定义了一幅图像中重要并且有特点的地方（如角，边等）。...接下来，我们应用比例滤波器来保持正确的匹配。事实上，为了实现可靠的匹配，配对的关键点应该比距离最近的错误匹配点更接近。...因此，为了得到变换后的待配准图像，我们计算了单应矩阵，并将它应用在了待配准图像上。为了保证最优的变形，我们使用了 RANSAC 算法来检测轮廓，并且在进行最终的单应性变换之前将轮廓删除。...它是以有监督的方式进行训练的，以输出和真实的单应之间的欧氏距离作为损失函数。 ? 有监督的深度单应性估计与所有的监督方法类似，这个单应性估计方法需要带标签的数据对。...我们在本文中不会详述这些组成部分的细节，我们只要知道这些是被用来使用 CNN 模型的单应性参数输出获得变换后的待配准图像就行了，我们会用它计算光度损失函数。 ?

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三维点云拼接的方法_图像拼接算法研究

使用全局单应矩阵映射源图像在空画布warped_img1 (ch, cw )中根据偏移量off 确定左图img1 的映射位置调用imagewarping.cpp，将matlab 中的变量传入c...在以画布（3315*1844）为坐标系时，img2对应的TL = (906; 203)，所以需要先减去偏移量off (1;345)再加(1;1)，得到(906; -141)，再用 H * (906;...∗是网格的顶点坐标，xi是经过RANSAC算法筛选后的匹配对(xi,xi′)中的左图关键点坐标！...,double(off),X(1,:),Y(:,1)' 其中，Hmdlt 矩阵的每一行是网格顶点的局部单应矩阵按列排列后的结果在空画布warped_img1 (ch, cw )中根据偏移量off...遗留问题：将关键点匹配对内点代入A 矩阵时，符号有点问题 (vgg_H_from_x_lin.m) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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单应性Homograph估计：从传统算法到深度学习

这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。本文为入门级文章，希望能够帮助读者快速了解相关内容。...目录一图像变换与平面坐标系的关系二平面坐标系与齐次坐标系三单应性变换四深度学习在单应性方向的进展 ?...的缩放尺度。当 ? 时： ? 特别的当 ? 时，对应无穷远： ? 三单应性变换单应性是什么？...所以单应性矩阵 ? 虽然有9个未知数，但只有8个自由度。在求 ? 时一般添加约束 ? （也有用 ? 约束），所以还有 ? 共8个未知数。由于一组匹配点 ?...四深度学习在单应性方向的进展 HomographyNet（深度学习end2end估计单应性变换矩阵） HomographyNet是发表在CVPR 2016的一种用深度学习计算单应性变换的网络，即输入两张图

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卡方检验spss步骤_数据分析–学统计&SPSS操作

最开始报名的时候说每周8-12小时足够，但现在看来我每周需要花更多的时间去攻克这些知识点，所以课程是性价比非常高了。每天松懈的时候一看到课表要求的进度，就不断促使我继续坚持学习按照进度来。...操作：分析-非参数检验-旧对话框-2个独立样本 6、配对样本非参数检验配对样本：同一组人群在不同时间采集的两组或多组数据；或者同一组人群不同身体部位采集的两组或多组数据。...有序”里的四个相关系数。...：是计算两个变量在样本数据中的相关性强弱 3、回归分析皮尔逊相关系数与简单回归分析之间的区别是，相关分析不区分自变量和因变量，而回归分析一定区分解释变量和因变量。...3）共线性检验通常根据VIF>10，自变量之间存在共线性。如果存在共线性，需要采用逐步回归法，剔除应该剔除的自变量。

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Python实现图像的全景拼接

其中用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点特征检测、局部不变特征、关键特征点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。...具体步骤（1）检测左右两张图像的SIFT关键特征点，并提取局部不变特征；（2）使用knnMatch检测来自右图(左图)的SIFT特征，与左图(右图)进行匹配；（3）计算视角变换矩阵H，用变换矩阵...4对(因为homography单应性矩阵的计算需要至少四个点)时,计算视角变换矩阵 if len(goodMatch) > 4: # 获取匹配对的点坐标 ptsR...(仅用于RANSAC和RHO方法时),若srcPoints和dstPoints是以像素为单位的，该参数通常设置在1到10的范围内 ransacReprojThreshold = 4...# cv.findHomography():计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H(3行x3列),使用最小均方误差或者RANSAC方法 # 函数作用:利用基于RANSAC的鲁棒算法选择最优的四组配对点

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t检验的几种应用案例

这三种检验分别对应了上文所提到的三个问题的解答，接下来将结合简单的案例，介绍三种t检验的相关知识点和落地方法。...与单样本t检验相比，还存在一个非常重要的差异，就是构造t统计量时需要考虑两组样本的方差是否满足齐性（即方差相等）。下面利用统计学中的四步法完成独立样本的t检验：步骤一：提出原假设和备择假设 ?...在原假设满足的情况下，t统计量服从自由度为n1+n2-2的t分布。当两组样本的方差不相等时 ? 其中，df为方差不相等时，t统计量的自由度，其计算公式如下： ?...所以，在计算t统计量的值时，应该选择方差相等所对应的公式。三、配对样本t检验配对样本t检验，是针对同一组样本在不同场景下，某数值型指标均值之间的差异。...所以，该检验也遵循两个前提假设，即正态性分布假设和样本独立性假设。下面利用统计学中的四步法完成配对样本的t检验：步骤一：提出原假设和备择假设 ? 步骤二：构造t统计量 ?

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漫画：什么是单例设计模式？

我们来解释几个关键点： 1.要想让一个类只能构建一个对象，自然不能让它随便去做new操作，因此Signleton的构造方法是私有的。...为什么说刚才的代码不是线程安全呢？...我们来解释几个关键点： 1.为了防止new Singleton被执行多次，因此在new操作之前加上Synchronized 同步锁，锁住整个类（注意，这里不能使用对象锁）。...; //3：设置instance指向刚分配的内存地址如此在线程B看来，instance对象的引用要么指向null，要么指向一个初始化完毕的Instance，而不会出现某个中间态，保证了安全。...几点说明： 1. volatile关键字不但可以防止指令重排，也可以保证线程访问的变量值是主内存中的最新值。有关volatile的详细原理，我在以后的漫画中会专门讲解。

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漫画：什么是单例模式？（整合版）

我们来解释几个关键点： 1.要想让一个类只能构建一个对象，自然不能让它随便去做new操作，因此Signleton的构造方法是私有的。...为什么说刚才的代码不是线程安全呢？...我们来解释几个关键点： 1.为了防止new Singleton被执行多次，因此在new操作之前加上Synchronized 同步锁，锁住整个类（注意，这里不能使用对象锁）。...2.INSTANCE对象初始化的时机并不是在单例类Singleton被加载的时候，而是在调用getInstance方法，使得静态内部类LazyHolder被加载的时候。...2.使用枚举实现的单例模式，不但可以防止利用反射强行构建单例对象，而且可以在枚举类对象被反序列化的时候，保证反序列的返回结果是同一对象。

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漫画：什么是单例模式？（整合版）

我们来解释几个关键点： 1.要想让一个类只能构建一个对象，自然不能让它随便去做new操作，因此Signleton的构造方法是私有的。...为什么说刚才的代码不是线程安全呢？...我们来解释几个关键点： 1.为了防止new Singleton被执行多次，因此在new操作之前加上Synchronized 同步锁，锁住整个类（注意，这里不能使用对象锁）。...2.INSTANCE对象初始化的时机并不是在单例类Singleton被加载的时候，而是在调用getInstance方法，使得静态内部类LazyHolder被加载的时候。...2.使用枚举实现的单例模式，不但可以防止利用反射强行构建单例对象，而且可以在枚举类对象被反序列化的时候，保证反序列的返回结果是同一对象。

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OpenCV4.5.x 中SIFT特征匹配调用演示

keypoints_sence, matches, dst); imshow("output", dst); imwrite("D:/matches.png", dst); 运行结果如下： 03 单应性矩阵求解与透视变换...对得到的最佳匹配描述子对，取得对应的图像关键点坐标，完成单应性矩阵求解，实现透视变换，是重要的一步，关于单应性矩阵的求解与应用，建议看公众号之前的几篇相关文章即可： OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解...单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接利用单应性矩阵实现文档对齐显示这里不再赘述，这部分的代码实现如下： // 抽取匹配描述子对应的关键点 std::vector obj_pts...matches[i].queryIdx].pt); scene_pts.push_back(keypoints_sence[matches[i].trainIdx].pt); } // 对象对齐与单应性矩阵求解...，根据得到四个点坐标通过多边形绘制函数，完成绘制，这个其中有必要重点解释一下多边形绘制函数 void cv::polylines ( InputOutputArray

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CenterNet：Corner-Center三元关键点，检测性能全面提升 | ICCV 2019

在CornerNet的基础上增加一个中心关键点的热图输出，先按CornerNet的方法获取top-k个预测框，然后使用中心关键点对预测框进行过滤和排序：根据分数选择top-k个中心关键点结合对应的偏移值将中心关键点映射到输入图片...定义每个预测框的中心区域，检查中心区域是否包含中心关键点如果中心区域包含中心关键点，保留该预测框，将分数替换为三个关键点的分数均值。...，四个点应满足以下关系： [1240] $n$为奇数，决定中心区域的尺寸大小，论文对于尺寸小于150和大于150的预测框分别将$n$设为3和5。...[1240] 如图a所示，主干网络输出特征图后，在判断中心关键点时，取特征图水平方向和垂直方向的最大值之和作为分数，这样能够很好地帮助中心关键点的检测。...Inference 测试时同时使用原图和水平翻转图片，每个图分别保留70个中心关键点、左上角点和右上关键点来预测，最后综合两个图片的结果进行Soft-nms输出。

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Science经典：植物基因组的同线性与共线性分析思路

这一标准是通过在两个基因组之间进行配对比较，识别出一对一最佳匹配的染色体区域。然而，在被子植物（开花植物）中，情况有所不同。...这也解释了为什么玉米10号染色体和5号染色体的单臂与整个高粱6号染色体和4号染色体相对应。全基因组测序的应用使我们能够使用统一的理论框架来分析不同物种的进化关系，尤其是染色体的对应关系。...通常，同线性和共线性是通过查找一对一的保守性来确定的，这意味着两个物种之间的对应基因在演化中保持不变。...这些区域根依据简约性原则分为三个一致的γ-亚基因组（Con γA、γB、γC）。每个γ-亚基因组中比对上的基因基于一致性原理合并成一个推断的顺序。...以水稻（Oryza sativa）为例，与四个核心真双子叶植物之间的共线同源基因仅占Oryza基因的大约15%，且仅分布在大约一半的基因组中。

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