05 2023 档案
摘要:在机器视觉中,有多种方法可用于灰度匹配或轮廓匹配等的亚像素求精。本文方法来源是论文《基于几何特征的快速模板匹配算法》。一般匹配算法有3个以上的自由度。本文以3个自由度为例。在粗匹配流程中一般是逐像素和以为步长遍历取得最优的像素级位姿${ \left( x_{0},
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摘要:找中心线在机器视觉上的应用可以说几乎没有,那我为什么要写这篇文章呢?主要原因是这种方法和文章《9点拟合梯度边缘亚像素方法 - 兜尼完 - 博客园 (cnblogs.com)》功能是相近的。都是根据一个整数像素点拟合一个亚像素值,都是求一个二元函数在某个方向上的极值点,但是方法却不一样。本文侧重理论上
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摘要:本文方法取自硕士毕业论文《基于几何特征的快速模板匹配算法》,豆丁网链接:基于几何特征快速模板匹配算法 - 豆丁网 (docin.com)。仅供参考,由于拟合二次曲面耗时较大,工业应用一般不使用这种方法,而用拟合平面抛物线代替。 本文思路是先用整数边缘点${ \left ( x_{0},y_{0} \
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摘要:可以参考的官方文件: AMD OpenCL Optimization Guide 实际的例子可以参阅下列论文。不过这几篇论文都是10年前的文章,属于OpenCL刚刚问世时候的新论文。文章里面没有附代码,不过包含一些他们做实验时的一些经验总结: 2014年:Performance Portabilit
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摘要:OpenCL是一个并行计算库。在Visual Studio中的配置类似于OpenCV,只需要把开发包下载下来,里面有include、lib、bin文件夹,在项目设置里添加上就行了。一般Windows系统自己带的就有OpenCL.dll,在Windows/System32/文件夹里。不同于英伟达的CU
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摘要:N个未知数的M行(M>N)方程组如下。其中x,y是已知量,k是未知量: $${\left\{\begin{matrix} k_{1}x_{1,1}+k_{2}x_{1,2}+ \cdots +k_{N}x_{1,N}=y_{1}\\ k_{1}x_{2,1}+k_{2}x_{2,2}+ \cdots
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摘要:本文对比C++中std::mt19937和硬件随机数效率。注意硬件随机数指令_rdrand32_step等属于AVX指令集。文档中说明_rdrand32_step可能会失败,失败时返回0,经过几次测试没有发现失败的情况。所以如果程序要求不严可以不管返回值。对比的结果是硬件随机数更慢。所以一般硬件随机
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