本文主要是关于 pointNet，pointNet++，frustum point 的一些整理和总结，内容包括如何将点云进行深度学习，如何设计新型的网络架构，如何将架构应用的3D场景理解。...但是点云数据是一种不规则的数据，在空间上和数量上可以任意分布，之前的研究者在点云上会先把它转化成一个规则的数据，比如栅格让其均匀分布，然后再用3D-cnn 来处理栅格数据 ?...实际中点云的变化很简单，不像图片做变换需要做插值，做矩阵乘法就可以。比如对于一个3*3的矩阵仅仅是一个正交变换，计算容易实现简单。...高维优化过程中，难度高，需要加正则化，比如希望矩阵更加接近正交矩阵，那么这些变换的网络如何和pointnet结合起来：得到分类和分割网络。 ...最简单的做法是将全局特征重复N遍，和每一个原来单个点的特征连接在一起，相当于单个点在全局特征中进行了一次检索，检索到在哪个位置就是哪个类别，对连接起来的特征进行MLP的变换，最后输出m类相当于m个score
在对栅格数据实施投影转换是，要进行重采样处理 对栅格数据的投影变换 使用ArcToolbox中的——数据管理工具——投影和变换——栅格——投影栅格 需要进行投影变换的栅格数据，必须已经具有投影信息...数据提取 数据提取是从已有的数据中，根据属性表内容选择符合条件的数据，构成新的数据层 可以通过设置SQL表达式进行条件选择 泰森多边形 用途——定性分析、统计分析、邻近分析 网络中流动的管线...注意 作为分析的点，必须将其绘制在线的折点上，否则，就不要让其参与构建网络数据集，仅让它作为网络位置点即可。...area-stealing）插值 与反距离权重插值法不同的是，使用Voronoi（泰森）多边形进行空间划分 每个插值点的计算来自于其邻近的相邻多边形的点以及由插值点形成的心的泰森多边形与原始多边形的重叠区域所占比重作为插值权重...个置信度显示分类确定性的输出置信栅格数据集，其中，最低值表示的确定性最高 主成分分析 将输入的多波段数据变换到一个新的空间，其是对原始空间轴进行旋转二成新的多元属性空间 是在尽量不丢失信息的前提下的一种线性变换方法
主要有以下三种方法： 1.纹理恢复形状法 纹理法的基本理论为：作为图像视野中不断重复的视觉基元，纹理元覆盖在各个位置和方向上。...从以上的变换矩阵公式，可以计算得到图像点[u,v]T 到世界坐标点[xw,yw,zw]T的变换公式: ? M1称为相机的内参矩阵，包含内参（fx，fy，u0，v0）。...用一幅图来总结从世界坐标系到像素坐标系（不考虑畸变）的转换关系： ? 相机坐标系：在相机上建立的坐标系，为了从相机的角度描述物体位置而定义，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。 单位为m。...经过前一步粗配准，得到了变换估计值。将此值作为初始值，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到更加精准的效果。...其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。如图2-7中右侧所示，两个权重之和为新的权重。
地理变换信息指的就是栅格数据的地理坐标起点和分辨率，笔者在另外一篇文章中《GDAL读取的坐标起点在像素左上角还是像素中心？》论述了栅格数据集中坐标起点位置存在半个像素差的问题。...横坐标为0.6的像素确实在数据载体中不存在，但是其表达的数据中确实客观存在的，一定要获取这个值也有处理方法，那就是数值内插算法，比如《数字图像处理》中经常提到的最邻近、双线性以及三次卷积等内插算法。...2.2 起点位置问题 在笔者看来，栅格数据是连续的还是离散的看法其实关联着栅格数据中地理坐标起点的位置问题。...然而，如果你需要可视化这个栅格数据，通常需要将栅格值传递到GUI画布的Image对象值中，将栅格像素对齐GUI像素，每个像素的值应该是其像素中心的地理坐标的像素值，这时最好以像素中心作为起点进行计算。...2.3 金字塔层级影像 最后回到金字塔层级的地理变换信息计算的问题。在进行可视化的时候，使用像素中心作为起点进行空间坐标的计算，重采样出合适的像素值。
传统方法，使用ICP方法，即默认两堆点云中最近的点是匹配点，构建矩阵进行奇异值分解，得到变换矩阵后投影点云，然后再次寻找匹配点，重新计算投影……直至收敛。...特征点提取 在提取特征点之前，对点云进行一个聚类操作：低于30个数据点的类别就当成噪声处理，这样保存下来的点就是一些相对比较静态的物体了。 右图为聚类处理后的点云，红色部分被分割为地面点。...位姿的迭代估计 计算位姿的目标函数，与LOAM中的一致，为点到线的距离（从边缘点中选点），点到面的距离（从平面点中选点），也采用协方差矩阵特征值的方式，提取边缘线和平面。...其提取的特征，是基于2D直方图。 回忆：Cartographer3D中也是提取了特征直方图，不过和此处的不一致。 此处先把空间按照xyz的坐标，分成多个cell，然后把点云的点放到cell当中。...（强化学习中也是这样处理的） 在每个Cell得到了方差矩阵后，也是采用LOAM中类似的方式，对各个cell中协方差矩阵特征值分解，判断是平面，还是边缘。
， 将最佳子空间的嫡值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，可 以用于目标识别 基于适应性小波神经网络的 特征提取方法 基于适应性小波神经网络的特征提取方法可以把信号通过分析小波拟合表示， 进行特征提取...利用小波变换可以对声波信号进行特征提取，提取出可以代表声波信号的向量数据，即完成从声波信号到特征向量数据的变换。...若为True，则运行PCA 算法后，原始训练数据的值不会有任何改变，因为是在原始数据的副本上进行运算；若为 False，则运行PCA算法后，原始训练数据的值会改，因为是在原始数据上进行降维计算。...生成一个k x m x n x …随机矩阵,其元素服从标准正态分布。...； 数据集成是合并多个数据源中的数据，并存放到一个数据存储的过程，对该部分的介绍从实体识别问题和冗余属性两个方面进行； 数据变换介绍了如何从不同的应用角度对已有属性进行函数变换； 数据规约从属性（纵向）
方法思想：因为图像本身来讲就是一个矩阵，可以依靠矩阵分解获取一些更加鲁棒的特征来对图像进行相似度的计算。 基于SVD分解的方法优点：奇异值的稳定性，比例不变性，旋转不变性和压缩性。...，这种相关性蕴含着视觉场景中物体结构的重要信息；HVS的主要功能是从视野中提取结构信息，可以用对结构信息的度量作为图像感知质量的近似。...这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。 (2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1，这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。...因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围区域更明亮的区域。顶帽一般用于校正不均匀光照的影响（补充：均匀光照在从背景中提取目标的处理中扮演核心的角色）。...特征提取： 特征选择确定稳定可靠的特征子集后，需要提取特征的位置（Location）、方向（Orientation）和尺度（Scale）信息。方向和尺度信息主要是为支持旋转和尺度变化。
目前OpenGL ES的学习，让我了解了一些基本概念和知识，算是对OpenGL ES在iOS上的应用有了初步的认识。这篇笔记并不是教程，主要是对学习后的体会做一些总结。...Vertex Shader（顶点着色器） 顶点着色器实现了顶点变换阶段的功能。其输入时定点数据，即位置、颜色、法线等。...片断处理器的输入是顶点坐标、颜色、法线等计算插值得到的结果。Vertex Shader对每个顶点的属性值进行了计算，现在将对图元中的每个片断进行处理，因此需要插值的结果。...通常做变换，都是通过平移变量（tx, ty, tz）、缩放变量（sx, sy, sz）、旋转变量（rx, ry, rz）。在渲染的时候把这些变量附加到原始的位置数据上实现变换。...缩放矩阵就是在4X4的单位矩阵中，将三个缩放元素（sx，sy，sz），分布到从左到右的对角线上，矩阵相乘后位置的x，y，z分别乘以了sx，sy，sz，从而实现了缩放。 下面就是一个单位矩阵。 ?
图像预处理 通过硬件传感器获取到的模拟图像在转换成数字图像的过程中，由于设备存在一些自身缺陷，所采集到的原始图像中有很多不同的干扰，获取的图像达不到人们期望的质量，就必须对原始图像进行准确、有效的图像去噪...图像空间域去噪方法有很多，主要是通过设计一种加权求和滤波器，对图像进行滤波是图像更加的平滑与模糊，通过平滑模糊图像牺牲图像纹理信息的方法来达到去噪的目的，比较常用的有：领域平均法，其算法取掩模内像素灰度值的平均值作为中心像素点的灰度值...,在对两幅待拼接的数字图像都做了此处理后,从两幅数字图像的某一低级的分辨率开始进行搜索,直到搜索到一个最佳的配准位置。...直接法：是从原始数字图像上的像素点坐标出发，通过变换矩阵求出拼接后图像上对应的像素点的坐标，再将原始图像上像素点的灰度值赋给拼接后数字图像上的对应像素点。...间接法：是从拼接后图像上像素点坐标出发，求出原始图像上对应的像素点坐标，然后将原始图像上像素点的灰度值赋给拼接后图像上对应坐标的像素点。
提取完毕后，可以在采样点图层的属性表中查看288个点的位置信息、土壤有机质含量及其各自分别对应的13个环境变量的数值。随后发现，提取出的环境变量数值具有某个点多为0的情况。...确认无误后，利用结果图层的“数据”→“导出数据”模块，将残差克里格插值结果图层转为栅格面图层，并依据沙洋县边界范围将得到的栅格面图层加以剪裁。 ...5.3 环境要素提取零值处理 在对环境要素进行“多值提取至点”时，我原本将“点位置处的双线性插值（可选）”选项选中。但这样得到的提取结果中会出现个别点多数环境变量数值均为0的情况。 ...因此，尝试在ArcMap软件中将提取后环境变量多为0的点（共四个）一同选中，查看其分布位置。可以发现，上述出现数值多0的点均分布于沙洋县边界区域。 ...由此，我选择将该点作为异常值点，并在后续异常值剔除步骤中一并将其删去。
，可以是原始或预处理后的像素矩阵 卷积层 参数共享、局部连接，利用平移不变性从全局特征图提取局部特征 激活层 将卷积层的输出结果进行非线性映射 池化层 进一步筛选特征，可以有效减少后续网络层次所需的参数量...全连接层 将多维特征展平为2维特征，通常低维度特征对应任务的学习目标（类别或回归值） 对应原始图像或经过预处理的像素值矩阵，3对应RGB图像的通道； 表示卷积层中卷积核（滤波器）的个数； 为池化后特征图的尺度...5.1.2 卷积层 卷积层（Convolution Layer）通常用作对输入数据进行特征提取，通过卷积核矩阵对原始数据中隐含关联性的一种抽象。...卷积操作原理上其实是对两张像素矩阵进行点乘求和的数学操作，其中一个矩阵为输入的数据矩阵，另一个矩阵则为卷积核（滤波器或特征矩阵），求得的结果表示为原始图像中提取的特定局部特征。...同样是的卷积核尺寸，扩张卷积可以提取范围的区域特征，在实时图像分割领域广泛应用 转置卷积 先对原始特征矩阵进行填充使其维度扩大到适配卷积目标输出维度，然后进行普通的卷积操作的一个过程，其输入到输出的维度变换关系恰好与普通卷积的变换关系相反
为什么卷积核可以提取特征——从特征向量和特征值的角度分析 1.卷积操作的本质：是否可以理解为：卷积就是对每个像素点领域范围内的像素进行加权求和？...方阵A经过特征分解后得到的就是特征向量和特征值，即Ax=rx,其中x是特征向量，r是特征值。如何理解这个公式呢， 首先弄清楚矩阵跟矩阵乘法的概念： 矩阵代表的是线性变换规则，而乘法代表一个变换。...在这个变换过程中，原向量发生了旋转伸缩的变换。而对原向量只进行伸缩变换而无旋转操作后得到的就是特征向量，伸缩比例就是对应的特征值。 那么在图像特征提取过程中如何更好地理解特征跟特征向量？...如A=100*100的矩阵，经过A=QEQ逆 的分解后，得到特征向量Q,和特征值E，其中E是100*100的对角矩阵，对角线上的元素即为特征值，也就是说经过分解后提取出了图像A的100个特征，这100个特征的重要性由...在前向传播过程中，每个神经元都会得到一些输入数据，这些数据与权重、偏置量进行内积运算后，再经由激活函数输出给下一层。
整个算法主要由全局感知器和局部感知器组成，首先通过逐行分类模型对道路环境图像栅格化，将车道线检测转换为逐行分类任务；分类过程中使用MLP模块作为全局感知器提取车道线的全局语义信息和车道间的结构信息，使用组卷积模块作为局部感知器提取车道线的色彩和位置信息...1.2 全局感知器 全局感知器的算法模型如图3示，该模型首先对预处理后的图像 进行栅格编码操作，以 个不重叠的栅格作为输入，其中每个栅格的大小为 ，在构建模型时默认值设置为 。...： 总体而言，对于 MLP 模块中的子层有如下转换关系： 其中 为该子层中的主要可训练权重， 为矩阵相乘， 为仿射变换， 为矩阵转置。...，其定义如下： 首先在车道图像输入后需要对栅格进行分类操作，分类损失函数定义为式（10）： 其中 ， 分别表示第 条车道线在第 行的独热码标签和预测概率， 的维度为 。...图7 全局感知器层数对准确率的影响 为了研究栅格编码长度对车道线结构特征以及模型推理效率的影响，设置全局感知器层数为16，对多个编码长度分别实验，验证其准确率，其结果如图8所示，从图中可知栅格编码长度小于
整个算法主要由全局感知器和局部感知器组成，首先通过逐行分类模型对道路环境图像栅格化，将车道线检测转换为逐行分类任务；分类过程中使用MLP模块作为全局感知器提取车道线的全局语义信息和车道间的结构信息，使用组卷积模块作为局部感知器提取车道线的色彩和位置信息...1.2 全局感知器\pmb{F}全局感知器的算法模型如图3示，该模型首先对预处理后的图像 进行栅格编码操作，以 个不重叠的栅格作为输入，其中每个栅格的大小为 ，在构建模型时默认值设置为...，当输入为标准正态分布时可简化为：总体而言，对于 MLP 模块中的子层有如下转换关系：(·)^T其中 为该子层中的主要可训练权重， 为矩阵相乘， 为仿射变换， 为矩阵转置。...，其定义如下：首先在车道图像输入后需要对栅格进行分类操作，分类损失函数定义为式（10）：X其中 ， 分别表示第 条车道线在第 行的独热码标签和预测概率， 的维度为 。...行所预测的位置， 表示每行中从左到右的第 个栅格，且 。
① 利用传统的经典配准方法进行配准，得到的变形场作为标签；② 对原始图像进行模拟变形，将原始图像作为固定图像，变形图像作为移动图像，模拟变形场作为标签。...SURF特征点提取：基于Hessian矩阵，它依靠Hessian矩阵行列式的局部最大值定位兴趣点位置。...前向变换法是从参考图像上的像素点坐标出发，计算配准后像素点坐标位置，并将该像素点的灰度值作为新像素点处的灰度值；后向变换法是从配准后图像上的像素点坐标出发，计算参考图像上对应的像素点坐标，并将参考图像上该点的灰度值作为变换之前像素点处的灰度值...2.点映射法采用特征提取算法得到的图片特征，从输入的原始数据中提取大量信息，过滤掉冗余信息，在检测到每个图像的特征后，它们必须被匹配。...SATD算法就是将模板与子图做差后得到的矩阵Q，再对矩阵Q求其hadamard变换（左右同时乘以H，即HQH），对变换都得矩阵求其元素的绝对值之和即SATD值，作为相似度的判别依据。
首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。...FindContourTree，从二进制图像中获取轮廓作为轮廓树。指针firstContour由函数填充。它被作为一种方便的方法来获取int [，]的层次结构值。该功能修改源图像内容。...它通过图像进行剪切，使用指定的方法将大小wxh的重叠块与模板进行比较，并将比较结果存储到结果中。...MeanShift，迭代找到对象中心，给出其背投影和搜索窗口的初始位置。进行迭代，直到搜索窗口中心移动小于给定值和/或直到函数完成最大迭代次数为止。...通过将矩阵行/列作为一组1D向量进行处理，对向量减少矩阵，并对向量执行指定的操作，直到获得单行/列。 重映射，将通用几何变换应用于图像..
对于一个二维的图像来说，其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵，矩阵中的每个点的颜色都可以用（R，G，B）来表示。 有了上面的知识，我们就可以对图像的颜色进行分解了。...假如A是m * n阶矩阵，q=min(m,n)，A*A的q个非负特征值的算术平方根叫作A的奇异值。 特征值分解可以方便的提取矩阵的特征，但是前提是这个矩阵是一个方阵。...奇异值跟特征值类似，在矩阵Σ中也是从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了。...但是在使用前需要进行一些处理，因为原始图像的img_array 是一个(80, 170, 3)的矩阵–这里我们将透明度去掉了，只保留了R，B，G三个属性。...在进行转换之前，我们需要把不需要变换的轴放到最前面，也就是说将index=2，换到index=0的位置，然后进行svd操作： img_array_transposed = np.transpose(img_array
PCA 的步骤如下： 标准化数据：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为 0，方差为 1。 计算协方差矩阵：计算标准化后的数据的协方差矩阵。...计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。 选择主成分：按照特征值的大小选择前 k 个特征向量作为主成分，其中 k 是降维后的维度。...计算特征值和特征向量：对于矩阵的逆矩阵乘以类间散布矩阵，得到的矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。 选择投影方向：选择特征值最大的前 k 个特征向量作为投影方向，其中 k 是降维后的维度。...这里的 k 是降维后的维度。 NMF 的优点在于它能够得到具有物理含义的分解结果，因为所有的元素都是非负的。这使得 NMF 在文本挖掘中能够发现潜在的主题，而在图像处理中能够提取出图像的特征。...在这些领域中，NMF 被广泛应用于数据分析和特征提取，以及信息检索和分类等任务中。 总结 线性降维技术是一类用于将高维数据集映射到低维空间的技术，其核心思想是通过线性变换来保留数据集的主要特征。
重要的是要注意，欧拉角的一些表示将z轴作为初始向上方向。这种差异纯粹是一种符号变化，尽管可能会令人困惑。在计算机图形学中，在如何看待世界以及如何形成内容方面存在分歧：y-up或z-up。...4.2.2 从欧拉变换中提取参数 在某些情况下，从正交矩阵中提取欧拉参数 、 和 的过程很有用。...注意，从arcsin的定义来看， ，这意味着如果 是用超出这个区间的p值创建的，则无法提取原始参数。 、 和 不是唯一的，这意味着可以使用一组以上的欧拉参数来产生相同的变换。...例如，可能与某个变换对象关联的只不过是一个级联矩阵。从级联矩阵中反推各种变换的任务称为矩阵分解。 反推一组转换的原因有很多。用途包括： 仅提取对象的缩放因子。 查找特定系统所需的转换。...（例如，某些系统可能不允许使用任意 矩阵。） 确定模型是否仅经历了刚体变换。 在只有对象矩阵可用的动画中的关键帧之间进行插值。 从旋转矩阵中移除剪切。
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。...图像变换的目的： ☞使图像处理问题简化 ☞有利于图像特征提取 ☞有助于从概念上增强对图像信息的理解 图像变换通常是一种二维正交变换。...变换矩阵F(u,v)的特征 1、若变换矩阵F(u,v)原点设在中心(M/2,N/2)，其频谱能量集中分布在变换系数短阵的中心附近； 若所用的二维傅里叶变换矩阵F(u,v)的原点设在左上角(0,0...从幅度谱中我们可以看出明亮线反映出原始图像的灰度级变化，这正是图像的轮廓边。 ? 从幅度谱中我们可以看出明亮线和原始图像中对应的轮廓线是垂直的。如果原始图像中有圆形区域那么幅度谱中也呈圆形分布。...图像中的颗粒状对应的幅度谱呈环状，但即使只有一颗颗粒，其幅度谱的模式还是这样的。 ?
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