histograms专题

【译】PCL官网教程翻译(17)：快速点特征直方图(FPFH)描述符 -Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors

英文原文阅读快速点特征直方图(FPFH)描述符计算复杂度直方图(见点特征直方图(PFH)描述符)对于一个给定的有 n n n个点的点云 P P P为 O ( n k 2 ) O (nk ^ 2) O(nk2), k k k是每个点P的最邻近点个数。对于要求实时或接近实时的应用程序,密集点的特征直方图的计算效率是一个一个主要问题。本教程描述了PFH公式的简化，称为快速点特征直方图(FPF

【译】PCL官网教程翻译(16)：点特征直方图(PFH)描述符 -Point Feature Histograms (PFH) descriptors

英文原网页查看。点特征直方图(PFH)描述符就点特征表示而言，表面法线和曲率估计是在表示特定点周围的基本的几何形状方面。虽然计算速度极快，也很容易，但是它们不能捕捉太多的细节，因为它们只能用很少的值来近似一个点的k邻域的几何形状。直接的结果是，大多数场景将包含许多具有相同或非常相似的特征值的点，从而减少了它们的信息特征。本教程介绍了一组为简单起见而创建的3D特征描述符PFH(点特征直方图

Histograms

https://mode.com/example-gallery/python_histogram/

histograms equalization by python-opencv

在HSV空间做局部直方图均衡化对比度增强 import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('Lenna.png')img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)s, v, h = cv2.split(img)# cv2.imwrite('h.jpg', h)# create a CLAHE object (Ar

直方图匹配from skimage.exposure import match_histograms

from skimage.exposure import match_histograms match_histograms 的实现非常简洁有效。直方图匹配或者直方图规定化 import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef match_histograms(image, reference, *, cha

Histograms of Oriented Gradients (HOG)描述子理解

HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors）以及形状上下文方法（ shape contexts）有很

2013_CVPR_BoF meets HOG Feature Extraction based on Histograms of Oriented p.d.f Gradients for Imag

最近看到一篇较新的基于BOF的改进的特征提取算法，来自cvpr'2013,从大的方面来讲，这篇paper的算法改进主要包括以下几个方面： 1.BOF算法采用把特征映射到word上达到降维的目的，然后统计图像的word直方图，这篇文献采用计算特征的pdf（概率密度函数）的方法获得特征的表达，其中计算pdf采用KDE（核密度估计）的算法。一幅图像用一个pdf来表示。 2.求pdf的梯度：对p

AtCoder AGC035F Two Histograms (组合计数、容斥原理)

题目链接 https://atcoder.jp/contests/agc035/tasks/agc035_f 题解 B题难度的F题……然而我还是不会假设第\(i\)行染的长度是\(a_i\), 第\(j\)列是\(b_j\) 考虑什么情况下两种方案会重复: 若存在\(i,j\)使得\(a_i+1=j\)且\(b_j=i\), 那么令\(a'_i=j-1,b'_j=i+1\)可以得到一样的结果。

1979-A threshold selection method from gray-level histograms

1 论文简介《A threshold selection method from gray-level histograms》是由日本学者大津于 1979 年发表在 IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS 上的一篇论文。该论文提出了一种基于图像灰度直方图的阈值化方法，计算简单，且不受图像亮度和对比度的影响，被称为阈值分割领域的最佳算法之一。以下称 Otsu 法。 2 算法原

快速点特征直方图（FPFH）描述符（Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors）

点要素直方图的理论计算复杂性（见点要素直方图（PFH）描述）为给定的ñ点组成的点云P是O（NK ^ 2），这里ķ是对在 P中的每个p点邻居的数量。对于实时或接近实时的应用，密集点邻域中的点特征直方图的计算可能代表主要的瓶颈之一。本教程描述了PFH公式的简化，称为快速点特征直方图（FPFH）（参见Rusu论文以获取更多信息），这样可以降低算法的计算复杂度O（NK），同时仍保留大部分PFH的判别

[論文筆記] Monocular Pose Estimation of 3D Objects using Temporally Consistent Local Color Histograms

Real-Time Monocular Pose Estimation of 3D Objects using Temporally Consistent Local Color Histograms 這是小弟第一篇論文筆記，將來應該會每週更新一篇論文筆記，自己還很菜，文中有些基礎部分知識還沒理解的部分會略過，有機會的話會再補足，若內文有錯誤還請各位多多包涵不吝指正。背景介紹：實踐中