1. 概述 SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法由Lowe于1999年提出并于2004年得到了改善。其是一种局部特征描述算子，称为尺度不变特征变换。SIFT算子把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述。因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一 ...

1. 概述 将一幅图像表示为一系列的平滑图像，称为尺度空间表示，这些平滑图像可参数化表示为平滑核（用于抑制细尺度结构）的尺寸 当用一个机器视觉系统分析未知场景时，计算机没有办法预先知识图像中物体尺度，因此，我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度。所以在很多时候，我们会在将图像 ...

1. 概述 因为角点在现实生活场景中非常常见，因此，角点检测算法也是一种非常受欢迎的检测算法，尤其本文要讲的Harris角点检测，可以说传统检测算法中的经典之作 目前角点检测算法主要可归纳为3类 基于灰度图像的角点检测 基于二值图像的角点检测 基于轮廓的角点检测 2. 角点 角点就是轮廓之间的 ...

1. 概述 ORB特征由关键点和描述子两部分组成。它的关键点称为“Oriented Fast”，是一种改进的FAST角点。描述子称为“BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Feature)” 提取FAST角点(相较于原版FAST角点，ORB中计算了特征 ...

1. 概述 在图中，数据元素通常称作顶点 有向图中，无箭头一端的顶点通常被称为”初始点”或”弧尾”，箭头直线的顶点被称为”终端点”或”弧头” 对于有向图中的一个顶点 V 来说，箭头指向 V 的弧的数量为 V 的入度（InDegree，记为 ID(V)）；箭头远离 V 的弧的数量为 V 的出度（Out ...

1. 概述 树是n个结点的有限集 有且仅有一个特定的根，称为根结点 当$n > 1$时，其余结点可分为m个互不相交的有限集，其中每一个集合本身又是一棵树，称为子树 结点拥有的子树称之为度，度为0的节点称为叶子结点 结点的层次是从根开始定义起的，根为第一层，根的孩子为第二层 树中结点最大的层次称 ...

1. 概述 本小节内容为以下文献的阅读记录 Sola J. Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter[J]. arXiv preprint arXiv:1711.02508, 2017. 2. 四元数基础2.1 定义 四元数 ...

1. 概述 贝叶斯滤波基于贝叶斯公式发展起来的 2. 贝叶斯公式基于条件概率公式和全概率公式，我们可以导出贝叶斯公式： $P(x, y) = P(x|y)p(y) = P(y|x)P(x)$, 得到， $P(x|y) = \frac{P(y|x)P(x)}{P(y)}$, 其中，$P(y|x)$表 ...

1. 概述 LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合 主要思想 LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思 ...

1. 概述 高斯牛顿是基于牛顿法发展来的 回想牛顿法求解非线性优化问题需要求解海塞矩阵，有时该矩阵是很难求解的或者当维度较大时占用较大内存也会导致求解失败 高丝牛顿法舍弃了海塞矩阵的求解，采用如下公式代替 $H_{jk} = 2\sum_{i=1}^m J_{ij}J_{ik}$. 2. 算法原理 ...