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回答
SampleConsensusPrerejective (ext.RANSAC)真的有效吗?
、
、
、
我使用
的
是pcl
的
方法,它工作得很好。我按照教程中
的
描述使用它。但我并不完全理解RANSAC算法是如何工作
的
。使用FPFH
计算
特征
。据我所知,该算法从输入云和目标云中提取随机
特征
,并将输入
云
投影到目标
云
上
的
计算
姿态上。然后
计算
一个consensus set,并在一些迭代之后采取具有
最大
consensus set
的
姿势。但是这些
特征</em
浏览 108
提问于2020-02-23
得票数 0
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1
回答
使用PCA查找网格
的
三维点
云
的
长轴
、
、
您好,我正在尝试通过python中
的
3d网格
计算
主轴
的
向量(使用open3d库与网格交互)。我已经使用泊松分布( numpy数组中
的
1000个点)将网格转换为点
云
,并考虑使用scikit learn及其PCA功能来尝试获取该向量
的
值。通过谷歌搜索,我认为我是在正确
的
轨道上,但对如何使用PCA函数来获得我想要
的
东西知之甚少。 我认为我需要从点
云
及其伴随
的
特征
向量中提取
最大
的<
浏览 18
提问于2020-10-30
得票数 0
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1
回答
PointCloud值预测-回归
、
、
我有400个物体
的
点
云
。我也有一些其他
的
特点,这些对象。比如他们
的
体重。我见过点网,但它似乎只是为了分类吗?
浏览 0
提问于2019-12-22
得票数 3
4
回答
MATLAB中
的
特征
值
、
、
、
在MATLAB中,当我对对称矩阵运行[V,D] = eig(a)命令时,
最大
的
特征
值(及其关联
的
向量)位于最后一列。但是,当我使用非对称矩阵运行它时,
最大
的
特征
值在第一列。我正在尝试
计算
特征
向量中心性,这需要我
计算
与
最大
特征
值相关
的
特征
向量。因此,
最大
的
特征
值出现在两个不同
的
浏览 2
提问于2010-07-20
得票数 9
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1
回答
在pointnet中输入和
特征
转换之间
的
区别?
、
我目前正在阅读这篇文章,其中原始
的
点
云
坐标正在经历两种转换,输入转换和
特征
转换,转换本身由一个迷你点网和一个矩阵乘法组成,输入转换将其转换为nx3向量,而
特征
转换将其转换为nx64向量。然而,这两个转换在结构上本质上是相同
的
(tnet X matrixmultiply),那么我们怎么能说第一个转换转换输入,第二个转换作用于
特征
呢?
浏览 1
提问于2018-05-29
得票数 1
1
回答
将图像对准点
云
、
、
、
、
我
的
目标是在点
云
上覆盖一张照片,这样测量就可以在图像上进行,而不是在点
云
上(注意:)实际测量仍将在点
云
上进行。图像覆盖作为指南,因此需要对齐)。为了对齐照片,我使用 -主要用于平移和旋转。使用视图字段参数来调整图像应该显示
的
距离/距离。 带有图像覆盖
的
点
云
所获得
的
结果中
的
照片看起来大致一致,但需要调整。I没有的内容如下: 图像中
的
深度信息(图像不是立体对
浏览 5
提问于2021-11-04
得票数 3
1
回答
密集SIFT后
的
场景重建
、
、
、
我正在使用MATLAB中
的
vl_dsift来
计算
一对立体图像中
的
密集SIFT
特征
。
特征
对应似乎或多或少是正确
的
,但当我对我
的
3D
云
进行三角测量时,也就是说所有的点都有相同
的
深度,这对于我
的
场景是不正确
的
,当我使用vl_sift时也不会发生这种情况。我
的
代码如下: [fL, dL] = vl_dsift(frameLeftGray,'step',10,'
浏览 2
提问于2016-11-04
得票数 2
1
回答
numpy.linalg.cond是否返回
最大
和最小
特征
值
的
比率?
、
、
、
我需要
计算
矩阵
的
最大
和最小
特征
值
的
比率,据我所知,这就是所谓
的
“条件数”。我已经找到了
计算
矩阵条件数
的
numpy.linalg.cond,但是我想知道这是否真的对应于
最大
和最小
特征
值之间
的
比率。
浏览 2
提问于2015-04-03
得票数 1
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1
回答
如何合并不同大小
的
点云集群
、
、
、
、
我正在使用PCL处理三维点
云
。我使用快速点
特征
直方图(FPFH)作为描述符,它对于单个点是33维
的
。在我
的
工作中,我想使用FPFH对点
云
数据进行聚类,其中聚类定义了此功能。然而,如果我
计算
一个包含200个点
的
集群
的
FPFH,而不是集群中每个点
的
特征
向量是200x33,我就会感到困惑。由于两个集群将具有不同
的
大小,因此我不能使用上述大小
的
特征
向量。我
的</e
浏览 2
提问于2015-07-24
得票数 1
1
回答
高斯和平均曲率是否适用于粗糙曲面?
、
、
、
、
对于我正在从事
的
项目,我已经成功地对道路图像数据执行了SFM过程,并且能够生成一个包含点
云
坐标(X、Y、Z)、RGB值和法线(nx、ny、nz)
的
.ply文件。现在,我感兴趣
的
是从数据中
计算
每一点
的
曲率值。我遇到过,但据说只有当X、Y和Z是2D数组时,实现才能工作。 如果路面非常粗糙,高斯曲线和平均曲率是否适用?给出了尺寸NX3
的
(X,Y,Z)坐标数据和尺寸NX3
的
(nx,ny,nz)正态数据,如何求出曲率?Python中有当前
的
实现
浏览 8
提问于2017-02-27
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1
回答
用于获得对称矩阵
的
特征
值和
特征
向量
的
简单Lanczos算法代码
、
、
、
、
我想写一个简单
的
程序(用C)使用Lanczos算法。我遇到了一个Matlab示例,它帮助我更深入地理解了算法,但是从这段代码中我找不到获得
特征
值和
特征
向量
的
方法。有没有人可以指导我从这个例子中得到
特征
值,这样我就可以理解这个方法,然后用C语言编写代码?
浏览 5
提问于2013-01-11
得票数 3
1
回答
谷歌PageRank算法在数据科学中
的
应用
、
我遇到了一个关于
计算
线性代数的话题,它讨论了
计算
特征
值
的
迭代算法。我使用幂法,它是一种迭代算法,它将向量序列收敛到
最大
特征
值。幂法
的
一个应用是拉里·佩奇和谢尔盖·布林开发
的
著名
的
PageRank算法。该算法
的
整个概念是对应于系统Gv=v
的
最大
特征
值
的
特征
向量问题,其中G是D1矩阵。这种
特征
向量可以用幂法求出。有
浏览 0
提问于2021-08-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
最大
特征
值与
特征
向量
的
匹配
、
、
、
在Python中,我通过eig()
计算
了数据矩阵eig()
的
特征
向量和
特征
值。我希望找到数据
的
前2位主组件 (U = u1 u2)。我知道前两个分量是对应于两个
最大
特征
值
的
两个
特征
向量,但我不知道如何用手头
的
数据(
特征
值、
特征
向量和X)来
计算
这些信息。
计算
的
特征
向量和
特征
值: Eigenve
浏览 0
提问于2018-10-07
得票数 0
1
回答
计算
k近邻
的
距离测度
、
、
、
、
我正在阅读关于k个最近
的
邻居,在这个例子中给出
的
距离度量如下。
浏览 0
提问于2018-12-28
得票数 1
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1
回答
求大稀疏(A'*A)矩阵
的
最大
特征
值
、
我有一个很大
的
(400 K*400 K)稀疏矩阵,需要
计算
A'*A
的
最大
特征
值。谢谢。
浏览 4
提问于2013-01-02
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回答已采纳
2
回答
从给定点
云
数据中提取一组要素和簇数据
的
步骤
、
、
、
目前我使用
的
是PCL 1.8.0,我们有一个板
的
样本
云
数据,其中有一些组件安装在板上,在实际
的
板上几厘米以上。 这是包含集群和
特征
数据
的
云
数据。通过使用欧几里得聚类提取,我能够从样本数据中获得聚类计数和聚类形状,这些聚类根据聚类数据和形状保存到不同
的
PCD中,如下所示。现在,如果你在上面的图像中观察到,根据我
的
要求,我们只得到了集群
的
外部边界,我想要将集群
的
整个外部边界和内部
特征
写
浏览 1
提问于2016-11-10
得票数 0
1
回答
如何比较1点
云
数据和1或更多点
云
数据?
、
我希望将点
云
数据(.pcd、.ply文件)与一个或多个点
云
数据进行比较,并希望得到类似的点或补丁。所以我想知道该用哪种技术或算法?
浏览 1
提问于2015-04-26
得票数 1
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2
回答
云
计算
中
的
DDoS攻击与传统网络基础设施
的
区别
、
、
、
云
计算
中
的
DDoS攻击与基础设施中
的
传统网络有什么区别吗?我
的
博士研究是关于建立一个模型来检测
云
环境中
的
DDoS。因此,我采用了分类方法。在我
的
方法中,我用传统
的
网络基础结构数据集训练了天真的基分类器,并在
云
数据集上进行了测试。但是分类器对某种DDoS攻击进行了错误分类。例如,非
云
浏览 0
提问于2017-09-11
得票数 0
3
回答
创建最“平均”
的
余弦相似性观测
、
对于推荐系统,我使用余弦相似来
计算
项目之间
的
相似性。然而,对于有少量数据
的
项目,我想将它们放入一个共同
的
“平均”类别(一般不是数学意义上
的
)。为了实现这一点,我目前正在尝试创建一个合成观测来表示道路中点
的
位置。因此,例如,如果这些是我
的
观察(行是观察,cols是特性): [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0
浏览 0
提问于2014-07-01
得票数 10
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1
回答
OpenCV,
计算
机视觉
、
、
、
我是
计算
机视觉领域
的
新手,所以我正在从头开始学习如何从多个图像捕获生成点
云
。我还没有在代码上实现任何这些,首先我想了解整个过程应该如何完成,然后我将对其进行编码。到目前为止,我已经了解了
特征
检测算法,主要是SIFT和非常精确
的
A-KAZE,它在每个图像上检测更多
的
特征
,从而生成更密集
的
云
。最后,这应该是一个过程,在这个过程中,你:-first:获取所有相机
的
方向-finally :生成稀疏点
云
。但是
浏览 2
提问于2017-04-01
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