我有内在(,K,)和外部(,R,t,)从相机校准矩阵。如何计算同形矩阵(H)?
我尝试了用H = K [R|t]的z分量的R矩阵=0和更新的H矩阵,使目标图像点完全在帧内,但它没有给出所需的H。实际上,我试图用给定的本征矩阵和外部矩阵来缝合多幅图像。当进行特征匹配,然后再进行单形计算时,结果是很好的,但我需要从、K、和R_t矩阵中计算矩阵H_。
我如何在一个非常稀疏的维数矩阵上运行svd和nmf,例如,70000 x 70000?此矩阵的稀疏版本可以存储为磁盘上小于700 m的二进制文件。我是否可以将其分解为稀疏格式(比如磁盘上的文件或内存中的可存储文件),而不需要重构整个矩阵,这将不可能存储在内存中(甚至很难存储在磁盘上)?我知道R中有irlba,python中有sklearn和pymf。但他们似乎需要重建矩阵?svd的问题是,我不能保存矩阵S、V和D,但如果我指定一个K,只保存与k-最大特征值对应的矩阵S_
我正在寻找一个使用Spark-Scala的多类分类示例,但我还找不到。具体地说,我想训练一个分类模型,并查看训练和测试数据上的所有相关指标。Spark ML (基于DataFrame的API)是否支持多类问题的混淆矩阵?
我正在寻找Spark v2.2及以上的例子。一个端到端的例子将会非常有用。我在这里找不到混淆矩阵评估-