图像里的坑多不多？答案是，挺多的。尤其数据一多一乱，噪声一上来，一堆传统算法就歇菜了。RANSAC 算法就挺靠谱的，能在一堆“坏点”里找出靠谱模型，尤其在做图像拼接、目标识别这类场景中还挺常用的。 RANSAC 的核心思想不复杂，说白了就是“瞎抽一堆点，凑合建个模型，验证谁靠谱谁捣乱”。比起一上来就
C 0 次浏览
特征点太多太杂？匹配误差一堆？RANSAC算法确实挺能这些头疼的问题。鲁棒估计里的老大哥RANSAC(Random Sample Consensus)，最早是用来估摄像头姿态的，现在不管你搞图像还是几何匹配，它都能帮上大忙。遇上匹配点里掺了太多假数据，它就能把靠谱的拎出来。比方说你提取了一堆特征点，
C++ 0 次浏览
提供了一种深度估计得标准参考软件，可以得到较好的深度估计图，对做立体匹配，及深度图提取有很大的帮助。
C++ 18 次浏览
法线估计是一种用于计算点云中每个点的法线方向的技术。这项技术在计算机视觉、3D重建和图形处理等领域有广泛应用。通过分析邻近点的空间分布，可以推导出点的局部曲率和法线方向。法线估计的准确性直接影响后续处理的效果，因此选择合适的算法和参数是至关重要的。常见的法线估计方法包括PCA（主成分分析）、曲面拟合
C++ 17 次浏览
MATLAB 的微网优化调度模型听起来挺复杂，但实际上它的应用可以极大地提高电力系统的调度效率，尤其是在不确定性因素时。这个基于CCG 算法的两阶段鲁棒经济调度模型，可以你在最恶劣的场景下找到最低运行成本的方案。想象一下，你需要同时协调储能系统、需求侧负荷和分布式电源，而这其中的约束和控制方式也不少
Perl 0 次浏览
传统最小二乘对粗差比较敏感，在有粗差系统中计算很容易失败，而Huber方法给出了较为稳健的计算结果
C# 15 次浏览
以周期图法与Burg算法为例，比较功率谱估计的古典与现代算法。
C 25 次浏览