首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

PCL—低层次视觉—点云分割(最小割算法)

在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来)。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的)。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子。也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题。也就是说,有没有哪种方法,可以在一个点不多,一个点不少的情况下,把目标和“其他”分开。

03
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    apap图像全景拼接

    图像配准(apap)是将两张场景相关的图像进行映射,寻找其中的关系,多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面,其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文(Automatic panoramic image stitching using invariant features)实现的。虽然图像配准已较为成熟,但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够,如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年,Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap(As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT),该算法的效果还是不错的,比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准(Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching),其效果貌似很牛,但没有源码,难以检验。

    03

    图的割点、桥和双连通分支的基本概念

    回到正题,首先介绍下什么是图的边连通度和点连通度。一般来说,点连通度是指对应一个图G,对于所有点集U属于V(G),也就是V(G)的子集中,使得G-U要么是一个非连通图,要么就是一个平凡图(即仅包含一个独立点的图),其中最小的集合U的大小就是图G的点连通度,有时候也直接称为图的连通度。通俗点说,就是一个图G最少要去掉多少个点会变成非连通图或者平凡图。当然对于一个完全图来说Kn来说,它的连通度就是n-1。 同理,边连通度就是对于一个非平凡图G,至少去掉多少条边才能使得该图变成非连通图。我们的问题就是,对于任意一个图,如何求该图的连通度以及边连通度?这跟最大流问题有什么联系? 简单起见,我们先说如何求一个图的边连通度lamda(G)。(基于无向图考虑) 对于图G,设u,v是图G上的两个顶点,定义r(u,v)为删除最少的边,使得u到v之间没有通路。将图G转换成一个流网络H,u为源点,v是汇点,边容量均为1,那么显然r(u,v)就是流网络的最小割,根据(二)里的介绍,其等于流网络的最大流。 但是,目前为止我们还没解决完问题,因为显然我们要求的边连通度lamda(G)是所有的点对<u,v>对应的r(u,v)中最小的那个值。这样的话我们就必须遍历所有的点对,遍历的的复杂度为O(n*n)。这显然代价太高,而事实上,我们也不必遍历所有点对。

    01

    关于平面图到对偶图的转化

    哇对偶图真的是个好东西, 昨天考NOI2010的时候前两道很快做完了, 看着t3发呆了1个多小时, 啥也想不出来. 看着网格图突然想到听说bzoj1001狼抓兔子可以用对偶图求解. 对偶图是啥我也不知道, 听说把面看成点, 连边后跑一边最短路就可以了. 但是当时想到这个突然发现自己不会建对偶图, 看时间还有一个多小时, 于是建了8种可能的图, 每一个都跑一遍spfa, 发现有一个可以过样例, 手动模拟一下觉得这种建图没错, 就交上去了. 没想到居然还对了, 哈哈NOI2010我居然290(spfa被卡了一个点), 心中狂喜, 但是一想到t1做过, t3蒙对也就不敢说什么了, 而且这是10年的题了, 时代在进步啊…

    02

    谱聚类(spectral clustering)

    给你博客园上若干个博客,让你将它们分成K类,你会怎样做?想必有很多方法,本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。      聚类的直观解释是根据样本间相似度,将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点,样本间的相似度看作带权的边,从而将聚类问题转为图分割问题:找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权重尽可能低(这意味着组间相似度要尽可能低),组内的边的权重尽可能高(这意味着组内相似度要尽可能高)。将上面的例子代入就是将每一个博客当作图上的一个顶点,然后根据相似度将这些顶点连起来,最后进行分割。分割后还连在一起的顶点就是同一类了。更具体的例子如下图所示:

    02

    《趣学算法》内容摘要及特色

    本书内容按照算法策略分为7章内容,第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法,以及算法设计的爆炸性增量问题,使读者体验算法的奥妙。第2~7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展,分别讲解贪心算法,分治算法,动态规划,回溯法,分支限界法,线性规划和网络流。每一种算法都有4~10个实例,共50个大型实例,包括经典的构造实例和实际应用实例,按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程,讲解清楚、通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识,包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、最大流最小割定理等。

    02
    领券