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计算机视觉3 SIFT特征提取与全景图像拼接

1.原理检测并提取图像的特征和关键点匹配两个图像之间的描述符使用RANSAC算法使用我们匹配的特征向量估计单应矩阵拼接图像步骤一和步骤二过程是运用SIFT局部描述算子检测图像中的关键点和特征,SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也很高。而接下来即步骤三是找到重叠的图片部分,连接所有图片之后就可以形成一个基本的全景图了。匹配图片

#计算机视觉
前端学习笔记(11)-typescript总结

0.JavaScript 和 TypeScript 的主要差异1.typeScript声明文件2.typeScript对比JavaScript新增类型2.2 enum(枚举类型)3.TypeScript模块与命名空间3.1 模块3.2 命名空间

#前端#typescript#学习
机器学习笔记——决策树(Decision Tree)(1)

决策树1.引入  1.1定义决策树,顾名思义,就是帮我们做出决策的树。现实生活中我们往往会遇到各种各样的抉择,把我们的决策过程整理一下,就可以发现,该过程实际上就是一个树的模型。比如相亲的时候:我们可以认为年龄,长相,收入是一个人的三个特征,每次我们做出抉择都是基于这三个特征来把一个节点分成好几个新的节点。  一颗完整的决策树包含以下三个部分:1.1.1根节点:就是树最顶端的节点,比如上面图中的“

#决策树#机器学习#人工智能
机器学习笔记——决策树(Decision Tree)(1)

决策树1.引入  1.1定义决策树,顾名思义,就是帮我们做出决策的树。现实生活中我们往往会遇到各种各样的抉择,把我们的决策过程整理一下,就可以发现,该过程实际上就是一个树的模型。比如相亲的时候:我们可以认为年龄,长相,收入是一个人的三个特征,每次我们做出抉择都是基于这三个特征来把一个节点分成好几个新的节点。  一颗完整的决策树包含以下三个部分:1.1.1根节点:就是树最顶端的节点,比如上面图中的“

#决策树#机器学习#人工智能
机器学习笔记——朴素贝叶斯(Naive Bayes)

1贝叶斯算法简介贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。1.1贝叶斯算法优点优点:在数据较少时仍有效,可处理多类别问题1.2贝叶斯算法缺点缺点:对输入数据准备方式敏感,如果输入的数据的各个特征之间是

#机器学习#分类
计算机视觉3 SIFT特征提取与全景图像拼接

1.原理检测并提取图像的特征和关键点匹配两个图像之间的描述符使用RANSAC算法使用我们匹配的特征向量估计单应矩阵拼接图像步骤一和步骤二过程是运用SIFT局部描述算子检测图像中的关键点和特征,SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也很高。而接下来即步骤三是找到重叠的图片部分,连接所有图片之后就可以形成一个基本的全景图了。匹配图片

前端学习笔记(15)-Vue3状态管理store及Vuex的使用

1. 状态管理 2.用响应式API做简单状态管理 3.Vuex基础 4.Vuex 核心概念(state getter mutation action module)5.Vuex+sessionStorage实现数据存储

#vue.js#typescript#前端
前端学习笔记(9)-Vue2和 Vue3生命周期区别

1.vue2常用生命周期:2.Vue3中生命周期函数的修改3.父子组件生命周期测试3.1 初始化渲染3.2 更新

#前端#学习#vue.js
前端学习笔记(14)-Vue3组件传参

Vue3组件传值的几种方法:props,emit,双向绑定,provide、inject(依赖注入) 以及 ref实现组件子传父、父传子

#vue.js#typescript#前端
前端学习笔记(15)-Vue3状态管理store及Vuex的使用

1. 状态管理 2.用响应式API做简单状态管理 3.Vuex基础 4.Vuex 核心概念(state getter mutation action module)5.Vuex+sessionStorage实现数据存储

#vue.js#typescript#前端
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