correspondence

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    我使用下面的執行k均值分析: km = kmeans(mat2, centers = 4) 我還策劃使用library(fpc)獲得視覺如下k均值分析: plotcluster(mat2, km$cluster) 這裏結果爲: mat2的每一行對應圖中的一個點。我給每個行中的矩陣的名稱改爲: rownames(mat2) = names #names is a vector corres

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    我要找下列類型的算法:在2D 有N個匹配的對點。我如何根據Affine/Helmert變換確定外圍點對,並將它們從變換關鍵字中省略掉?我們不知道這些外圍配對的確切數量。 我不能使用Trimmed Least Squares方法,因爲有一個基本假設,即k個百分比的對是正確的。但我們沒有關於樣本的任何信息,也不知道k ...在這樣的樣本中,所有的樣本對都可能是正確的,反之亦然。 哪種類型的算法適合這個

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    我有兩臺相機設置了計算機視覺。其中一臺相機是飛行時間相機。它給了我每個像素場景的深度。另一臺攝像機是標準攝像機,爲我提供了場景的彩色圖像。 我們想使用深度信息從彩色圖像中刪除一些區域。我們計劃在彩色圖像中進行物體,人員和手部跟蹤,並希望藉助飛行時間攝像機的幫助來移除遠處的背景像素。目前尚不確定攝像機是否可以平行設置。 我們可以使用OpenCv或Matlab進行計算。 我讀了很多關於校正,Epipo