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Graph-Based Segmentation 是经典的图像分割算法。论文:Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT,作者 Pedro F. Felzenszwalb.

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AprilTag是一套免费开源的视觉定位系统,他们的主页:https://april.eecs.umich.edu/software/apriltag/
根据他们的论文AprilTag - A robust and flexible visual fiducial system, ICRA 2011,AprilTag主要的贡献是:

  • 提出了一种可靠的检测视觉基准的方法:基于图形的图像分割、基于局部梯度,可以精确估计线条。还描述了一种可以处理重要遮挡的四边形提取方法。
  • 描述了2D条形码系统独有的特性:旋转的稳健性,以及自然图像产生的误报的稳健性。
  • 号称比ARTagStudierstube Tracker更快更稳定。
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数学中的矩

矩的本质是数学期望,而期望的计算公式是

其中f(x)是x的概率密度,上面的公式默认了所有变量概率相等。

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用机器视觉系统分析未知场景时,计算机并不预先知道图像中物体的尺度。我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度。如果不同的尺度下都有同样的关键点,那么在不同的尺度的输入图像下就都可以检测出来关键点匹配,也就是尺度不变性。

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OpenMP(Open Multi-Processing)是一套支持跨平台共享内存方式的多线程并发的编程API,使用C,C++和Fortran语言,可以在大多数的处理器体系和操作系统中运行。

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一、向量和坐标系

要想确定一个坐标,首先要建立坐标系。在三维空间中建立的坐标系通常都是两两垂直的,坐标系也叫做线性空间中的一组基 $(e_{1},e_{2},e_{3})$ ,向量 $a$ 在这组基的坐标就可以表示成:

向量有内积和外积之分,
内积表示为 $a^Tb$ ,可以描述为两个向量之间的投影关系。
外积表示为 $ab^T$ ,外积大小是两个向量张成四边形的有向面积,之所以有向,是因为外积方向垂直于这两个向量构成的平面,且满足右手定理, $ab^T$ 和 $ba^T$ 会得到大小相同,方向相反的结果。

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这篇博客从我以前的博客搬运过来,备份系统可以使用Remastersys,网上的教程一搜一大把。为了省心,我一直坚持使用ubuntu16.04,以下是系统环境的配置。

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