文章目录1. 全景图像拼接1.1 基本介绍1.2 图像拼接整体流程1.3 基本原理1.3.1 特征匹配算法1.3.1 RANSAC算法1.3.1.1 RANSAC算法基本思想1.3.1.2 RANSAC 求解单应矩阵1.3.2 APAP算法1.3.2.1算法流程：1.3.3 寻找最佳拼接缝（Seam Finding）1.3.3.1 使用最大流最小割算法寻找拼接缝1.3.4 根据multi-band

1.相机标定基本原理1.1简介相机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵PPP的过程基本的坐标系世界坐标系：用户定义的三维世界的坐标系，为了描述目标物在真实世界里的位置而被引入。相机坐标系：在相机上建立的坐标系，为了从相机的角度描述物体位置而定义，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。图像坐标系：为了描述成像过程中物

题目1.实现一元（或多元）线性回归a. 根据对客观现象的定性认识初步判断现象之间的相关性（略）b. 绘制散点图c. 进行回归分析，拟合出回归模型d. 对回归模型进行检验—计算相关系数、异方差检验e. 进行回归预测代码# -*- coding=utf-8 -*-# name: nan chen# date: 2021/5/6 15:05import matplotlib.pyplot as plti

题目给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。说明：你不能倾斜容器。示例 1：输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输出：49解释：图中垂直线代表输入数组[1,8,6,2,5,4,8,3,

1.相机标定基本原理1.1简介相机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵PPP的过程基本的坐标系世界坐标系：用户定义的三维世界的坐标系，为了描述目标物在真实世界里的位置而被引入。相机坐标系：在相机上建立的坐标系，为了从相机的角度描述物体位置而定义，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。图像坐标系：为了描述成像过程中物

文章目录1.原理单应性变换（Homography）齐次坐标系单应性变换SVD(奇异值分解）单应性变换算法代码仿射变换（affine）参考：1.原理单应性变换（Homography）齐次坐标系齐次坐标系(x,y,wx,y,wx,y,w)与常见的三维空间坐标系(x,y,zx,y,zx,y,z)不同，只有两个自由度,其中www（www>0）对应坐标xxx和yyy的缩放尺度:当www=1与www=0

1.相机标定基本原理1.1简介相机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵PPP的过程基本的坐标系世界坐标系：用户定义的三维世界的坐标系，为了描述目标物在真实世界里的位置而被引入。相机坐标系：在相机上建立的坐标系，为了从相机的角度描述物体位置而定义，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。图像坐标系：为了描述成像过程中物

1. 基本原理1.1 Bag-of-words原理简介Bag Of Words（词袋）模型，是现在一种用于图像检索的一种方法。它最早用于对于文章内容的检索，原理是将文本看作是单词的集合，不考虑文档内的词的顺序关系和语法等。通过建立词典，对每个单词出现次数进行统计，以便得到文本内容的分类。1.2 Bag-of-features原理简介计算机视觉的专家将Bag-of-words方法应用于图像的检索中就

1. 基本原理1.1 Bag-of-words原理简介Bag Of Words（词袋）模型，是现在一种用于图像检索的一种方法。它最早用于对于文章内容的检索，原理是将文本看作是单词的集合，不考虑文档内的词的顺序关系和语法等。通过建立词典，对每个单词出现次数进行统计，以便得到文本内容的分类。1.2 Bag-of-features原理简介计算机视觉的专家将Bag-of-words方法应用于图像的检索中就

题目1.实现一元（或多元）线性回归a. 根据对客观现象的定性认识初步判断现象之间的相关性（略）b. 绘制散点图c. 进行回归分析，拟合出回归模型d. 对回归模型进行检验—计算相关系数、异方差检验e. 进行回归预测代码# -*- coding=utf-8 -*-# name: nan chen# date: 2021/5/6 15:05import matplotlib.pyplot as plti