讨论 几何约束求解(二维约束、三维约束)

VC/MFC > 图形处理/算法 [问题点数:200分,结帖人alphapaopao]
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最优化方法笔记3:约束最优化——线性规划(LP)问题

优缺点:计算机不适用,且只能处理二维三维问题。但是便于理解,解释概念。 1.2 计算几何的方法(适用低维) 优缺点:效率比单纯形法高。适用二维、三维。 1.2.1 平面扫描算法 有界线性规划问题。 1.2.2 随机平面...

相机模型与标定(一)--相机标定概述

以下内容来自: ... 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这

comsol结构力学-应力应变仿真

物理场部分主要是施加约束条件,包括固定约束、边界载荷、指定位移等,在这些约束可以是域约束、表面边界约束、边约束、点约束,可以从图标上看出来: 为域约束,为表面边界约束,为边约束,为点约束,可按照自己的...

三维重建(一)外极几何,基础矩阵及求解

最近在看三维重建的东西,把看到的东西总结一下。一、外极几何已知两个摄像头的光心OO和O′O',PP为空间中的一点,pp和p′p'是点PP在两个摄像头成的像中的投影。 平面OO′POO'P称为外极平面,显然pp和p′p'是OPOP和...

最优化方法--概述

最优化方法--概述 分类: mathematics2013-12-26 14:13 177人阅读 评论(0) 收藏 举报 ...公元前212~187年,古希腊数学家阿基米德(Archimedes)就曾证明了已知周长,圆所包围的面积最大的等周问题。...

深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件

求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件。  我们这里提到的最优化问题...

线性规划(一):基本概念

线性规划():运输问题 (产销平衡) & 指派问题 线性规划(): 对偶理论与灵敏度分析 线性规划(四): 投资的收益和风险、线性规划习题集 目录 1.线性规划的概念 线性规划的实例 2.线性规划问题的...

零基础学Support Vector Machine(SVM)

转载自知乎耳东陈老师 零基础学Support Vector Machine(SVM) 如果你是一名模式识别专业的研究生,又或者你是机器学习爱好者,SVM是一个你避不开的问题。如果你只是有一堆数据需要SVM帮你处理一下,那么无论是...

SVM支持向量机算法介绍

如果你是一名模式识别专业的研究生,又或者你是机器学习爱好者,SVM是一个你...但如果你要追求的不仅仅是会用,还希望挑战一下“理解”这个层次,那么你就需要面对一大堆你可能从来没听过的名词,比如:非线性约束条...

SVM原理介绍

一、SVM算法要解决什么问题SVM的...如图1所示,红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的,在模式识别领域称为线性可分问题。然而将两类数据点分开的直线显然不止一条。图1(b)和(c)分别给出了A、B两种不同...

读书笔记:关于相机标定和三维重建

《基于序列图像的视觉检测理论与方法》

相机标定与三维重建原理

标定方法:从传统的三维空间控制场向二维平面控制场转变。计算机视觉界提出了许多利用主动视觉技术进行自标定的方法,但耗时、或者需要部分已知相机运动参数,无法满足高精度需求。 1.1 双目立体视觉 ...

KKT条件

阅读KKT条件之前的准备工作 1、最优化问题 ... 为了简单起见,我们考虑二维情况,假设x=(x1,x2),则最优化问题变成如下形式: maxs.t.f(x1,x2)g(x1,x2)=c(2)  几何意义非常明显,要求在曲线 g(x

3D重构基础四--Planar Homography & Epipolar Geometry

上一篇,只要主要搞清楚透视的坐标变换。 这一篇,

单应性矩阵、本质矩阵

这一篇,要搞清楚两个概念,Planar Homography (共面点成像)& Epipolar Geometry(对极几何) Now,Start! 先补充Homography的概念,简单来说Homography(单应性),说的是投影的时候可以逆过来找,比如,一个...

CAD技术革命-参数化方法和变量化方法

1.参数化方法  参数化设计(Parametric)设计(也叫尺寸驱动Dimension-Driven)是CAD技术在实际应用中提出的课题,它不仅可使CAD系统具有交互式绘图功能,还具有自动绘图的功能。目前它是CAD技术应用领域内的一个...

视觉SLAM笔记(34) 三角测量

对极几何约束局限性(仅通过单张图像无法获得像素的深度信息)、三角测量(通过在两处观察同一个点的夹角,确定该点的距离)、于噪声的影响,这两条直线往往无法相交,可以通过最小二乘去求解、三角测量的矛盾

三维空间中的两直线相交

很多资料上提供的两直线相交求点问题

线性规划和约束满足问题的思考

本文写给对线性规划和约束满足问题的使用有困惑的朋友,如果你曾经在这方面存在一些疑问,这篇文章对你来说就再适合不过了,如果有对线性规划的解法感兴趣,那么也推荐你看一看我的思考~ *注:之前一直以为约束满足...

立体匹配算法介绍

首先介绍一篇比较好的介绍立体匹配的综述性文章:http://wenku.baidu.com/view/5b359d7d5acfa1c7aa00cc7b.html 而后有一个较好的介绍立体匹配的PPT:... ...

支持向量机与支持向量回归(support vector machine and support vector regression)

支持向量机和支持向量回归是目前机器学习领域用得较多的方法,不管是人脸识别,字符识别,行为识别,姿态识别等,都可以看到它们的影子。在我的工作中,经常用到支持向量机和支持向量回归,然而,作为基本的理论,却...

svm中的数学和算法

SVM中的数学推导和SMO算法基本原理。

三维重建1-位姿追踪:单应矩阵、本质矩阵和基本矩阵

本文所写与原文相距甚远,如有疑问,请拜访原文。 原文链接:单应矩阵Homograph matrix、...非退化状态下可是根据匹配点求解Essential Matrix ,退化状态下课根据匹配点来求解 Homograph Matrix。用于实时计算位姿。

基于图像的三维重建与基于三维点云数据的曲面拟合

侧影轮廓线三维重建 此类方法是使用一系列物体的轮廓线条构成三维形体。当物体的部分表面无法在轮廓联机展现时,重建后将丢失三维信息。常见的方式是将待测物放置于电动转盘上,每次旋转一小角度后拍摄其图像,再...

基于图像点特征的多视图三维重建

基于图像点特征的多视图三维重建大致分成四步:一.图像特征点描述 ;.图像特征点匹配; 三.基于图像的稀疏三维重建;四.多视图稠密匹配与三维重建 一.图像特征点描述: 为描述所检测到的图像特征点,通常提取特征...

立体匹配十大概念综述---立体匹配算法介绍

一、概念  立体匹配算法主要是通过建立一个...立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量函数,增加一些约束,采用最优化理论的方法进行方程求解,这也是所有的病态问题求解方法。 、主要...

三维重建过程与算法介绍

一、图像预处理  图像预处理的目的在于改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,有选择的突出某些感兴趣的信息,抑制 无用的信息,以提高图像的使用价值。   ... 图像平滑处理:中值滤波、形态学滤波、双边滤波...

最优化问题综述

优化问题一般可分为两大类:无约束优化问题和约束优化问题,约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 2 求解策略 针对...

摄像机标定

摄像机标定

视觉SLAM笔记(32) 2D-2D: 对极几何

2D-2D: 对极几何、匹配点几何关系、对极约束、基础矩阵、本质矩阵、八点法、单应矩阵

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