简介 动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）是一种用于比较两个时间序列相似性的算法。它被广泛应用于语音识别、手写识别、运动识别等领域。DTW算法能够有效地处理变速和变形等时间序列的不规则性，因此在许多实际问题中表现出较好的性能。 DTW算法的基本思想是找到两个时间序列之间的最佳匹配路径，使得路径上的数据点具有最小的累计距离度量。在进行匹配时，DTW算法会对两个时间序列

基于表示扭曲的语义视频中枢神经系统 摘要1.引言2.相关工作3.将图像中枢神经系统扭曲为视频中枢神经系统3.1NetWarp 4.实验4.1CamVid Dataset4.2Cityscapes Dataset 5.结论和展望 摘要 在这项工作中，我们提出了一种将静态图像语义分割的神经网络模型转换为视频数据的神经网络的技术。我们描述了一种扭曲方法，它可以用很少的额外计算成本

基于变形残差的大视差图像拼接 K. -Y. Lee and J. -Y. Sim, "Warping Residual Based Image Stitching for Large Parallax," 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seattle, WA, USA, 20

在树莓派上实现视频的warping（扭曲）效果，你通常会用到图像处理库，比如OpenCV。下面是一个基本的步骤指南，帮助你使用树莓派和OpenCV来扭曲视频： 1. 安装必要的软件和库 首先，确保你的树莓派上安装了Raspbian或其他兼容的Linux发行版，并且已经安装了Python。接下来，安装OpenCV库： bashsudo apt-get updatesudo apt-get i

本文是哼唱检索早期的经典论文，只翻译其核心的系统体系结构，DTW及其变形，结论三章，全文参见https://cs1.cs.nyu.edu/cs/faculty/shasha/papers/humming.pdf 首次翻译论文，术语若有错误请指正哈   概述：将音乐和哼唱分成时间片，用包络变换改进DTW   一、系统体系结构 系统分为3部分：输出的哼唱查询，音乐库，用于高效查询的音乐库索

DTW 起源于语音识别领域，目的是衡量两个长度不同的序列的相似性（similarity），并计算两个序列之间的最佳匹配。        对于 两个长度相同的序列，其相似性可以通过一种很直接的方式衡量 —— 依次计算两个序列中各个点之间的距离，最后进行加和。         例1 ：将两个序列中的点根据点在序列中的位置一一对应，即 A(1)与B(1)，A(2)与B(2)，...