我想尝试使用LSMR算法,所以我生成了一些数据并运行了最小二乘法。为什么LSMR解决方案和封闭形式的解决方案与我用来生成数据的真正$\beta$不同?
using Distributions: Normal
using IterativeSolvers: lsmr
# Settings
n = 500
k = 50
# Generate data
X = rand(Normal(0.0, 0.1), (n, k)) + rand(Normal(0.0, 0.2), (n, k))
β = randn(k)
y = (X * β) + rand(Normal(0.0, 0.1), n)
# So
我正在研究与相机校准有关的问题。在下面的图像中,我们考虑X轴向左,Y轴向右,Z轴向上的世界坐标系。选取15个点(x,y,z)均匀分布在这3个平面上。网格线之间的距离是1英寸。我们还获得了15像素(u,v)的MATLAB坐标。目的是用齐次线性最小二乘法获得3x4摄像机矩阵( M ),然后用M编写代码将世界点(x,y,z)投影到图像(u',v'),但与实际坐标(u,v)相比,我获得的坐标(u',v')在大小上似乎非常小。均方根误差太大,投影点甚至不能映射到实际点附近的图像上。有任何缩放,我需要做的转换为MATLAB坐标吗?我也包括我的代码,这不是很好的编写,因为我是
这个问题类似于问题,如何将二维椭圆(在x-y平面上)拟合到给定点?(请参阅下面的链接) (How to fit a 2D ellipse to given points) 现在,我们已经知道了如何使用最小二乘法通过Casey提供的代码来拟合具有给定点的二维椭圆。(下面还提供了代码。)根据这段代码,如果我不仅想要拟合给定点,而且想要拟合(0,0)处的给定焦点,我该怎么做呢?还有没有更好的方法呢? 我在想,我们是否可以基于椭圆方程Ax^2 + Bxy + Cy^2 + Dx + Ey=1推导出焦点(作为x和y的函数),其中A,B,C,D,E是系数,并将其用作最小二乘法的约束。但不幸的是,我也不知
试图用递归来解决这个,但是对于输入7168,得到错误的答案。
给定正整数n,求最小二乘法(例如,1,4,9,16,.)之和为n。
例如,给定n= 12,返回3是因为12 =4+4+ 4;给定n= 13,返回2是因为13 =4+ 9。
def recursive(self, n, result, dp):
if n in dp:
return dp[n]
#very large number
large_no = 1 << 31
if n < 1:
return 0
#checking
我有一个PHP脚本,可以重新调整JPEG图像的大小。但是,由于某些原因,图像被扭曲了,即使我编程它计算x或y(取决于照片的方向)成比例。质量是100,所以我不明白为什么会使他们扭曲。我做错了什么?
编辑
原始图像为3264 is x 2448 is。
原始图像:
调整尺寸:
谢谢
“守则”:
<?php
$im = ImageCreateFromJpeg('IMG_0168.jpg');
//Find the original height and width.
$ox = imagesx($im);
$oy = imagesy($im);
//Now we wi