摘要：
起本篇题目还是比较纠结的，原因是我本意打算寻找这样一个算法：在测量数据有比较大离群点时如何估计原始模型。 上一篇曲面拟合是假设测量数据基本符合均匀分布，没有特别大的离群点的情况下，我们使用最小二乘得到了不错的拟合结果。 但是当我加入比如10个大的离群点时，该方法得到的模型就很难看了。所以我就在网上搜 阅读全文
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本文主要参考： https://wenku.baidu.com/view/b7907665caaedd3383c4d31b.html https://blog.csdn.net/u010376788/article/details/50187321 虽然参考上面两篇文章，不过这里和他给出的算法步骤不 阅读全文
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这里用到的还是最小二乘方法，和上一次这篇文章原理差不多。 就是首先构造最小二乘函数，然后对每一个系数计算偏导，构造矩阵乘法形式，最后解方程组。 比如有一个二次曲面：z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 首先构造最小二乘函数，然后计算系数偏导（我直接手写了）： 解方程组（下图中A矩阵后面求和 阅读全文
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上一篇博客中我们使用了四元数法计算点集配准。 本篇我们使用SVD计算点集配准。 下面是《视觉slam十四讲》中的计算方法： 计算步骤如下： 我们看到，只要求出了两组点之间的旋转，平移是非常容易得到的，所以我们重点关注R的计算。展开关于R的误差项，得： 注意到第一项和R无关，第二项由于R'R=I，亦与 阅读全文
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很久之前实现的功能，也是参考其他人的实现，时间太久，具体参考哪里已经记不得了。 这里不仅能屏蔽一般的快捷键，还可以屏蔽ctrl+atl+del。 调用： 阅读全文
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算法思想：如果一个像素与它邻域的像素差别较大（过亮或过暗） , 那它更可能是角点。 算法步骤： 1.上图所示，一个以像素p为中心，半径为3的圆上，有16个像素点（p1、p2、...、p16）。 2.定义一个阈值。计算p1、p9与中心p的像素差，若它们绝对值都小于阈值，则p点不可能是特征点，直接pas 阅读全文
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sudo service network-manager stop sudo rm /var/lib/NetworkManager/NetworkManager.state sudo service network-manager start 阅读全文
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上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况，这时高斯牛顿法稳定性较差，可能导致算法不收敛。比如当系数都为7或更大的时候，算法无法给出正确的结果。 Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题。 计算迭代系数deltaX公式如下： 当lambda很小的时候，H占 阅读全文
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计算步骤如下： 图片来自《视觉slam十四讲》6.2.2节。 下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下，其中w为噪声，a、b、c为待解算系数。 代码如下： clear all; close all; clc; a=1;b=2;c=1; %待求解的系数 x=(0:0. 阅读全文
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这个算是ICP算法中的一个关键步骤，单独拿出来看一下。 算法流程如下： 1.首先得到同名点集P和X。 2.计算P和X的均值up和ux。 3.由P和X构造协方差矩阵sigma。 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q。 5.计算Q的特征值与特征向量。其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向 阅读全文