随笔分类 - 数学
摘要：1、https://github.com/LeatherWang/Mathematics
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摘要：Eigen中的矩阵及向量运算 1，【+，+=，-，-=】 2，【\*，\*=】 3，【.transpose()】 4，【.dot()，.cross()，.adjoint()】 5，针对矩阵元素进行的操作【.sum()，.prod()，.mean()，minCoeff()，.maxCoeff，.trace()】6，【.norm()】向量求模，矩阵范数 注意事项： 1， Eigen中的矩阵和向量运...
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摘要：一、旋转向量 1.0 初始化旋转向量：旋转角为alpha，旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 1.1 旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix;rotati
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摘要：typedef g2o::BlockSolver > Block; // pose 维度为 6, landmark 维度为 3 Block::LinearSolverType* linearSolver = new g2o::LinearSolverCSparse(); // 线性方程求解器 Block* solver_ptr = new Block( std::uniqu...
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摘要：基于opencv 霍夫变化后 直线融合： 总结：利用“线段自优化”的思想。
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摘要：对于线段A，B，如果 线段A与直线B相交 ，线段B与直线A相交 ，那么就可以认为线段A 和线段B相交。 关键问题是：如何判断直线AB是否与线段CD相交呢？ 设直线AB的方程为：f(x,y) = 0,直线方程可以通过两点式求得。 当C和D点不在直线的同侧时，直线AB必然与线段CD相交，也就是说直线AB
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摘要：公式如下： 若直线A1x十＋B1y＋十C1=0与直线A2x十＋2y＋十C2=0平行,则： A1/A2=B1/B2≠C1/C2 ①若B1=B2=0,此时两直线斜率不存在,满足：A1/A1=B1/B2≠C1/;C2； ②若B1≠0、B2≠0,此时也满足A1/A2=B1/B2≠C1/C2 则两直线平行,有
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摘要：(一)求多边形的面积（用叉积计算） 代码如下： (二)求多边形的重心 代码如下： (三)andrew算法求凸包 (四)比较函数提高精度： 代码如下： (五)向量/以及常见运算重载 (六)旋转卡壳求凸包的直径，平面最远的点对 代码如下： (七)旋转卡壳求凸包的宽度，即找一组距离最近的平行线似的凸包的点
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摘要：1 计算几何几何函数库 2 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 导引 4 1. 常量定义和包含文件 5 2. 基本数据结构 6 3. 精度控制 ...
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摘要：具体步骤： EM+GMM(高斯模糊模型) 点云分割聚类算法的实现。 基于RANSAC单帧lidar数据直线拟合算法实现。 多帧lidar数据实时直线优化算法实现。 算法实现逻辑： Struct line{ first line, end line}; std::vector<line> lineVe
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摘要：//求解复数组 中模较大的N个数 void fianN_Complex(Complex outVec[], int& len, std::vector& index,int N) // Complex (&outVec)[512] 数组引用 单纯数组做参数退化为指针 { std::vector modulus; for (size_t i = 0; i modulus[j...
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摘要：/******************实现功能：判断平面任一点是否在指定多边形内********************/
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摘要：向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组； 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。 点乘公式 对于向量a和向量b： a和b的点积公式为： 要求一维向量a和向量b的行列数相同
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摘要：1.均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差，当对某一量进行甚多次的测量时，取这一测量列真误差的均...
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摘要：1. 图像和图像数据 缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩阵中每个数据占用1个字节。 在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8与doub...
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摘要：Pearson相关系数考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度，简单来说就是衡量两个数据集合是否在一条线上面。其计算公式为： 或或N表示变量取值的个数。相关系数r的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：当r>0时，表示两变量（当X的值增大（减小），Y值增大（减小））正相关，...
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摘要：http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1...
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摘要：确定性随机性确定性随机性趋势面（非精确）回归（非精确）泰森（精确）密度估算（非精确）反距离权重（精确）薄板样条（精确）克里金（精确）整体拟合利用现有的所有已知点来估算未知点的值。局部插值使用已知点的样本来估算位置点的值。确定性插值方法不提供预测值的误差检验。随机性插值方法则用估计变异提供预测误差的评...
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摘要：常见插值方法介绍Inverse Distance to a Power（反距离加权 插值法）”、 “Kriging（克里金插值法）”、 “Minimum Curvature（最小曲率)”、 “Modified Shepard's Method（改进谢别德法）”、 “Natural Neighbor（...
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