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OpenCV特征点检测------Surf（特征点篇）

在SURF算法中，用图像像素l(x，y)即为函数值f(x，y)，选用二阶标准高斯函数作为滤波器，通过特定核间的卷积计算二阶偏导数，这样便能计算出H矩阵的三个矩阵元素L_xx,L_xy,L_yy 从而计算出...H矩阵：但是由于我们的特征点需要具备尺度无关性，所以在进行Hessian矩阵构造前，需要对其进行高斯滤波。...在sift算法中，同一个octave层中的图片尺寸(即大小)相同，但是尺度(即模糊程度)不同，而不同的octave层中的图片尺寸大小也不相同，因为它是由上一层图片降采样得到的。...构造surf特征点描述算子在sift中，是在特征点周围取16*16的邻域，并把该领域化为4*4个的小区域，每个小区域统计8个方向梯度，最后得到4*4*8=128维的向量，该向量作为该点的...6.结束语 Surf采用Henssian矩阵获取图像局部最值还是十分稳定的，但是在求主方向阶段太过于依赖局部区域像素的梯度方向，有可能使得找到的主方向不准确，后面的特征向量提取以及匹配都严重依赖于主方向

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Matlab 使用经验分享（常用函数介绍；矩阵常见计算）

我自己在数学实验和数学建模竞赛中也经常使用它。那么，为什么 Matlab 这么受欢迎呢？...为什么选择 Matlab？由于 Maltab 编程方便，有大量内部函数和工具箱可以使用，作图也十分方便，因此在数学实验和数学建模竞赛中，我们就常使用 Matlab 作为我们的编程工具。...矩阵输入矩阵输入最简单的方法是把矩阵的元素直接排列在方括号中。...例如： A=[1,4,7;2,5,8]; B=[4,5,9;1,7,8;3,2,1]; C=A*B 在 Matlab 中，还可以进行矩阵与数的乘法。其规则是矩阵的每个元素与该数相乘。...利用逆矩阵可以解方程组。

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现代谱估计分析信号的功率谱（2）---Pisarenko 谐波分解法

在许多实际应用中，感兴趣的信号是包含在白噪声中的正弦信号，在这种情况下正弦函数或者谐波模型更加适用。对在噪声中发现的复指数信号，感兴趣的参数是信号的频率。...考虑一个噪声中的复指数信号模型，设信号由 p 个复指数信号组成谐波模型谱估计的关键任务是谐波个数及频率的估计，采用主要特征分解法，即通过分解输入信号()的自相关矩阵的特征值和特征向量得到两个子空间...这里主要介绍 Pisarenko 谐波分解法，同时利用 MATLAB 实现Pisarenko 对信号的谱估计。...按照上述步骤利用 MATLAB 进行谐波分解仿真。...直到计算得到的结果中不在出现新的高功率频点为止，此处由于事先知道了信号中的频率成分故设为 3；随后计算特征值和特征向量，并选取最小的特征值作为噪声特征值；最小特征值对应的特征向量即为特征多项式

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金融量化 - numpy 教程

中同样支持：开根号求指数也很容易：需要知道二维数组的最大最小值怎么办？...这个陷阱在Python编程中很容易碰上，其原因在于Python不是真正将a复制一份给b，而是将b指到了a对应数据的内存地址上。...想要真正的复制一份a给b，可以使用copy 若对a重新赋值，即将a指到其他地址上，b仍在原来的地址上：利用:可以访问到某一维的全部数据，例如取矩阵中的指定列：数组操作还是拿矩阵（或二维数组）作为例子...，首先来看矩阵转置：矩阵求逆：求特征值和特征向量按列拼接两个向量成一个矩阵：在循环处理某些数据得到结果后，将结果拼接成一个矩阵是十分有用的，可以通过vstack和hstack完成：缺失值...缺失值在分析中也是信息的一种，NumPy提供nan作为缺失值的记录，通过isnan判定。

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Python实现图像的全景拼接

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...加入到变换后的图像的左侧(右侧)获得最终图像；代码： import cv2 as cv # 导入opencv包 import numpy as np # 导入numpy包，图像处理中的矩阵运算需要用到...特征向量，通常是128维的 keypoints, features = sift.detectAndCompute(image, None) # cv.drawKeyPoints():...的特征向量 return keypoints_image, keypoints, features # 使用KNN检测来自左右图像的SIFT特征，随后进行匹配 def get_feature_point_ensemble...),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，再计算转换矩阵H(3*3)并返回,以便于反向投影错误率达到最小

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详解计算机视觉中的特征点检测：Harris SIFT SURF ORB

SURF算法 SURF特征(Speeded Up Robust Features，加速鲁棒性特征)是对SIFT特征的进一步优化，基于Hessian矩阵构造金字塔尺度空间，利用箱式滤波器（box filter...相比于sift算法的高斯金字塔构造过程，surf算法速度有所提高。...、垂直方向绝对值之和，构成16× 4=64维特征向量在完成采集后，还需要建立图像的特征点数据库，每个特征点的数据结构包括：位置坐标、尺度、方向、特征向量（128或64维）；为新图像的每个特征点在数据库中逐个匹配...SIFT特征与SURF特征的比较： [构建图像金字塔] SIFT特征利用不同尺寸的图像与高斯差分滤波器卷积；SURF特征利用原图片与不同尺寸的方框滤波器卷积。...；SURF特征先利用Hessian矩阵确定候选点，然后进行非极大抑制 [特征点主方向] SIFT特征在正方形区域内统计梯度幅值的直方图，直方图最大值对应主方向，可以有多个主方向；SURF特征在圆形区域内计算各个扇形范围内

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matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

2、构造矩阵的方法：可以直接用[ ]来输入数组，也可以用以下提供的函数来生成矩阵。...C=[A,B]，水平聚合矩阵，还可以用cat(1,A,B) vercat C=[A;B]，垂直聚合矩阵, 还可以用cat(2,A,B) repmat(M,v,h) 将矩阵M在垂直方向上聚合v次，在水平方向上聚合...环境 exp 指数函数 expand 符号计算中的展开操作 expint 指数积分函数 expm 常用矩阵指数函数 expm1 Pade法求矩阵指数 expm2 Taylor法求矩阵指数...二维插值 interp3 三维插值 interpn N维插值 interpft 利用FFT插值 intro Matlab自带的入门引导 inv 求矩阵逆 invhilb Hilbert矩阵的准确逆...rats 有理输出 rcond 矩阵倒条件数估计 real 复数的实部 reallog 在实数域内计算自然对数 realpow 在实数域内计算乘方 realsqrt 在实数域内计算平方根

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Milvus 实战 | 基于 Milvus 的图像查重系统

算法是整个查重系统中的核心。本项目基于深度学习的方法，通过 ResNet 模型推理得到图像的特征向量，并利用 Milvus 构建图像特征向量库。同时，Milvus 会自动为向量构建索引。...用户可以将自己的图像或论文数据上传到服务端，由服务端解析出图像数据，并通过模型推理得到图像的特征向量，最终将向量导入 Milvus 库中。...卷积核在工作时，会有规律地扫过输入特征，在感受野内对输入特征做矩阵元素乘法求和并叠加偏差量，也就是说使用一个过滤器（卷积核）来过滤图像的各个小区域，从而得到这些小区域的特征值。...具体而言，在用户查重任务中，用户上传查重图像，图像被转化为特征向量。用户在 Milvus 中对向量进行检索，检索时 Milvus 使用余弦距离进行计算并返回 top-k 个结果。...在得到查重图像和疑似图像的 SIFT 关键点描述符后，利用最近邻算法对两张图像进行匹配并获得两张图像的匹配关系。然后再使用 RANSAC 算法进行匹配关系的过滤，得到最终的匹配关系。

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数学建模学习笔记（四）层次分析法（AHP）

应用场景： 1、最佳方案选取 2、评价类问题 3、指标体系的优选步骤： 1、建立层次结构模型； 2、构造判断(成对比较)矩阵； 3、层次单排序及其一致性检验； 4、层次总排序及其一致性检验...；建立层次结构模型：最高层(目标层)：决策的目的、要解决的问题；中间层(准则层或指标层)：考虑的因素、决策的准则；最低层(方案层)：决策时的备选方案构造判断矩阵注：采用两两比较，采用1-...(行)都是对应于特征根n的特征向量，AW=nW；（这一块比较难懂，但不影响使用）例子说明：层次总排序及其一致性检验：具体案例：使用方法：...1、有大牛将整个计算过程浓缩成软件 AHP软件 2、matlab实现使用方法（1）构造判断矩阵A （2）将下文代码复制粘贴到Matlab中即可例如：A=[1 3 5;0.33 1 3;0.2...0.33,1] disp('请输入准则层判断矩阵A(n阶)'); A=input('A='); [n,n]=size(A); [V,D]=eig(A);%求得特征向量和特征值

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图像识别基本算法之SURF

本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。...独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量Sift特征向量。...速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。可扩展性强，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。...提取关键点和对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器可以称做是Sift特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量，Sift特征的生成一般包括以下几个步骤：构建尺度空间...SURF算法的一般步骤为：构建Hessian矩阵；构建尺度空间；精确定位特征点；主方向确定；跟TensorFlow中碰到的情况一样，目前这些常用的算法，在大多的机器学习框架中都已经封装完成了

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SIFT算法详解

独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配； 3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； 4. ...高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求； 5. 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。...)，使用公式(1-2)计算高斯模板矩阵的值，与原图像做卷积，即可获得原图像的平滑(高斯模糊)图像。为了确保模板矩阵中的元素在[0,1]之间，需将模板矩阵归一化。5*5的高斯模板如表2.1所示。...，所以在节点 ? 处可构造如下形式的差值： ? 节点的一阶向前差分 ? 节点的一阶向后差分 ? 节点的一阶中心差分本文使用中心差分法利用泰勒展开式求解第四节所使用的导数，现做如下推导。...同理，利用多元泰勒展开式，可得任意偏导的近似差分表示。 ? 在图像处理中，取h=1，在图4.2所示的图像中，将像素0的基本中点导数公式整理如下： ? ?

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matlab pca分析(二次进化攻略)

数据数据的形式一般为多个样本的多个指标，如下是18个输油管段在10个指标上的表现，即一个18*10的矩阵。将其保存到空白txt文件中并保存，作为程序的原始数据。...%计算相关系数矩阵r %下面利用相关系数矩阵进行主成分分析，vec1的第一列为r的第一特征向量，即主成分的系数 [vec1,lamda,rate]=pcacov(r);...%lamda为r的特征值，rate为各个主成分的贡献率 f=repmat(sign(sum(vec1)),size(vec1,1),1); %构造与vec1同维数的元素为±1的矩阵 vec2=vec1...如埋深的单位是米，相应指标在0.8到2.0之间，而人口密度指标的数据值在280左右，这样会导致分析结果的不准确。因此数据的标准化是主成分分析的前提条件，所以实际中可以先把各指标的数据标准化。...主成分的特征向量为n*n的矩阵保存在vec1中，表示主成分和相应的原始数据的相关关系，其绝对值越大，则主成分对该指标的代表性越大。

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Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

矩阵元素的序号就是相应元素在内存中的排列顺序。在MATLAB中，矩阵元素按列存储。...此外，还可利用一般向量和end运算符来表示矩阵下标，从而获得子矩阵。end表示某一维的末尾元素下标。利用空矩阵删除矩阵的元素：在MATLAB中，定义[]为空矩阵。...在MATLAB中，函数vander(V)生成以向量V为基础向量的范得蒙矩阵。 (3) 希尔伯特矩阵在MATLAB中，生成希尔伯特矩阵的函数是hilb(n)。...在MATLAB中，求方阵A所对应的行列式的值的函数是det(A)。 7、矩阵的秩与迹 (1) 矩阵的秩矩阵线性无关的行数与列数称为矩阵的秩。在MATLAB中，求矩阵秩的函数是rank(A)。...9、矩阵的特征值与特征向量在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)，常用的调用格式有3种： (1) E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。

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基于SIFT特征的图像检索 vs CNN

,BOW的图像检索 # #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征 #...dataset_matrix,num_words): ''' 获取聚类中心 img_paths:图像数据中所有图像路径 dataset_matrix：图像数据的矩阵表示...# 计算聚类中心构造视觉单词词典 kmeans=KMeans(n_clusters=num_words,random_state=33) kmeans.fit(des_matrix...) centres = kmeans.cluster_centers_ # 视觉聚类中心 return centres,des_list # 将特征描述转换为特征向量 def...getNearestImg(feature,img_dataset,num_close) showImg(img_path,sorted_index,img_paths) # test # 或者文件中的所有图像

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基于OpenCV全景拼接（Python）

因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同，比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。...Step2:匹配的两幅图像之间的特征 Step3:使用RANSAC算法利用匹配特征向量估计单应矩阵（homography matrix）。 Step4:利用Step3得到的单应矩阵应用扭曲变换。...接下来就是准备应用透视变换：假设M不返回None，我们在第30行拆包这个元组，是一个包含关键点匹配、从RANSAC算法中得到的单应矩阵H以及最后的status，用来表明那些已经成功匹配的关键点。...在第52行我们检测是否用了OpenCV 3.X，如果是，就用cv2.xfeatures2d.SIFT_create方法来实现DoG关键点检测和SIFT特征提取。...79行的knnMatch方法是在K=2的两个特征向量的k-NN匹配（k-nearest neighbors algorithm，K近邻算法），表明每个匹配的前两名作为特征向量返回。

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SFM算法流程

首先从图片中提取焦距信息(之后初始化BA需要)，然后利用SIFT等特征提取算法去提取图像特征，用kd-tree模型去计算两张图片特征点之间的欧式距离进行特征点的匹配，从而找到特征点匹配个数达到要求的图像对...对于每一个图像匹配对，计算对极几何，估计F矩阵并通过ransac算法优化改善匹配对。这样子如果有特征点可以在这样的匹配对中链式地传递下去，一直被检测到，那么就可以形成轨迹。...SIFT算法通过不同尺寸的高斯滤波器(DOG)计算得到特征点的位置信息(x,y),同时还提供一个描述子descriptor信息，在一个特征点周围4*4的方格直方图中，每一个直方图包含8个bin的梯度方向...，即得到一个4*4*8=128维的特征向量。...然后利用宽度优先搜索BFS去找到每个特征点在所有图像对中的完整轨迹。一旦符合的轨迹都找到后，就构造图像连接图，包含每个图像的节点，和有共同轨迹的图像边缘。

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matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算

此外，还可利用一般向量和end运算符来表示矩阵下标，从而获得子矩阵。end表示某一维的末尾元素下标。利用空矩阵删除矩阵的元素：在MATLAB中，定义[]为空矩阵。...在MATLAB中，函数vander(V)生成以向量V为基础向量的范得蒙矩阵。 (3) 希尔伯特矩阵在MATLAB中，生成希尔伯特矩阵的函数是hilb(n)。...在MATLAB中，求方阵A所对应的行列式的值的函数是det(A)。 7、矩阵的秩与迹 (1) 矩阵的秩矩阵线性无关的行数与列数称为矩阵的秩。在MATLAB中，求矩阵秩的函数是rank(A)。...9、矩阵的特征值与特征向量在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)，常用的调用格式有3种： (1) E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。...(3) [V,D]=eig(A,’nobalance’)：与第2种格式类似，但第2种格式中先对A作相似变换后求矩阵A的特征值和特征向量，而格式3直接求矩阵A的特征值和特征向量。

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python学习笔记第三天：python之numpy篇！

Python中的计数是从0开始的，R和Matlab的使用者需要小心。...reshape"的参数表示各维度的大小，且按各维顺序排列（两维时就是按行排列，这和R中按列是不同的）：构造更高维的也没问题: 既然a是array，我们还可以调用array的函数进一步查看a的相关属性：...当然，NumPy里这些运算符也可以对标量和数组操作，结果是数组的全部元素对应这个标量进行运算，还是一个数组：类似C++，'+='、'-='、'*='、'/='操作符在NumPy中同样支持：开根号求指数也很容易...想要真正的复制一份a给b，可以使用copy：若对a重新赋值，即将a指到其他地址上，b仍在原来的地址上：利用':'可以访问到某一维的全部数据，例如取矩阵中的指定列：稍微复杂一些，我们尝试取出满足某些条件的元素...矩阵求逆：求特征值和特征向量: 按列拼接两个向量成一个矩阵：在循环处理某些数据得到结果后，将结果拼接成一个矩阵是十分有用的，可以通过vstack和hstack完成：一个水平合一起，一个垂直合一起

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MATLAB命令大全+注释小结

2、构造矩阵的方法：可以直接用[ ]来输入数组，也可以用以下提供的函数来生成矩阵。..., 还可以用cat(2,A,B) repmat(M,v,h) 将矩阵M在垂直方向上聚合v次，在水平方向上聚合h次 blkdiag（A，B）以A，和B为块创建块对角矩阵 length ...2、特征值 D＝eig（A）返回A的所有特征值组成的矩阵。[V,D]=eig(A),还返回特征向量矩阵。 3、A＝U×S×UT，[U,S]=schur(A).其中S的对角线元素为A的特征值。...执行操作系统命令附录1.4窗口控制命令函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面... 产生正态分布矩阵 logspace 构造等对数分布的向量 zeros 产生零矩阵 ones 产生元素全部为1的矩阵 : 产生向量附录4.2特殊向量与常量

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在 MATLAB 中，如何高效地处理大规模矩阵运算以提高程序的运行速度？

在 MATLAB 中，可以采用以下一些方法来高效地处理大规模矩阵运算以提高程序的运行速度：避免使用循环：MATLAB 是一种矢量化编程语言，通过使用矢量和矩阵操作，可以避免使用循环来处理矩阵运算。...使用内置函数和矩阵运算符：MATLAB 提供了许多内置函数和矩阵运算符，这些函数和运算符已经被优化过，可以高效地处理大规模矩阵运算。...尽量使用这些内置函数和运算符，而不是自己编写函数来实现矩阵运算。利用并行计算：MATLAB 支持并行计算，可以利用多核处理器或分布式计算集群来加速大规模矩阵运算。...预分配内存空间：在进行大规模矩阵运算之前，可以预先分配足够的内存空间。这样可以避免 MATLAB 动态分配内存的开销，提高程序的运行速度。...通过以上方法，可以高效地处理大规模矩阵运算，提高 MATLAB 程序的运行速度。

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