ML之SSIM：基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
输出结果代码实现def Ssim(img_path1,img_path2): from skimage.measure import compare_ssim img2 = np.resize(img2, (img1.shape[0], img1.shape[1], img1.shape[2])) ssim = com....
二维，三维坐标旋转算法(公式）
本文是有关二维，三维坐标旋转算法笔记。 １．二维坐标旋转。二维坐标旋转公式图下： void Rotate2(double x1, double y1, double alpha, double& x2, double& y2){ x2 = x1 * cos(alpha) - y1 * sin(alpha); y2 = x1 * sin(alpha) + y1 * cos(alph....
《中国人工智能学会通讯》——11.14 三维人脸识别算法
11.14 三维人脸识别算法 三维人脸识别由于其类内差距大而类间差距小，且易受表情变化等非刚性形变影响等特点，一直是一个富有挑战的模式识别问题[5] 。此外，三维人脸识别还易受头发遮挡，以及数据缺失等因素的影响。通过分析发现，虽然表情变化会改变人脸的三维形状，但人脸的局部形状信息依然能保持较好的稳定性。因此，采用局部特征匹配的方式可以有效地降低表情变化对人脸识别带来的负面影响。基于此，本文提出了....
《中国人工智能学会通讯》——11.13 三维目标检测与模型重建一体化算法
11.13 三维目标检测与模型重建一体化算法 学界在三维目标检测识别和三维模型重建两个方向均开展了大量研究，现有三维目标识别算法大多采用基于模型的策略，需要预先得到感兴趣目标的三维模型[7] ，而现有三维模型重建算法均只应用于单个物体的点云，尚无法从多个包含背景的场景点云中重建出独立的三维物体。针对此，本文在假定目标在场景中存在移动的前提下，提出一种新的三维模型重建、目标检测及姿态估计一体化算法....
《中国人工智能学会通讯》——11.11 三维模型重建算法
11.11 三维模型重建算法 由三维成像传感器获得的点云，实质上是在特定视点下对物体表面的离散采样。由于受自遮挡的影响，单个视点下获得的点云是不完备的，无法完整覆盖三维物体的各个表面。因此，大量研究集中于如何将来自多个视点的点云变换到统一的参考坐标系下 ( 即点云配准过程 )，进而将这些配准后的点云融合以得到一个完整的三维模型。 一个典型的三维模型重建系统通常包括成对点云配准、多视点云配准以及三....
基于序列图像的三维体绘的视线投射算法
基于序列图像的三维体绘的视线投射算法（Ray Casting） 一．体绘算法步骤 1．体数据的生成：将序列图像的象素数据部分剥离出来（如果是JPG等压缩类型的数据，还需要先解压缩），按照相对的上下层之间的关系，将其存到一内存区中，保存的原则比较简单，即能够根据象素的三维坐标最快的检索到体素的值（此处的象素值可以是灰度值、颜色值或者CT值等）。 2．设置材质的显示属性：某...
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