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毕业在昨天终于拿到了毕业证,从此大学生涯结束,工作生涯正式开始。展望现在在一家很棒的公司九言科技(in app)工作,还是从事图像相关的研究,现在主要进行人脸检测和对齐的探索,希望能做出一些成绩吧,多读论文多写码~ 我希望自己能够坚持几点: 1. 每周至少要总结工作一次,发一篇博客来记录一周所学(要不我这脑子,忘得飞快) 2. 每周都能利用工作之余,写一些自己感兴趣算法的代码,一点一点自己去

2016-07-03 17:10:14

学习笔记——支持向量机svm(3)kernel trick(核函数)

回顾上一篇讲到了svm的对偶问题: 将svm的算法维度(w维度)由vc维变成了跟数据量N,但是这样真的就完全简化了么?在我们求Q这个矩阵时,需要先将x转化为z,然后再做内积,复杂度是d^2。在这一篇我们就要介绍一种可以简化这个步骤的方法~传说中的核函数。核函数引入概念假设我们要做的x到z的转换是一个二次转换: 然后我们做一下内积: 化简化简,突然发现先转换为z空间再做内积的步骤可以

2016-01-10 13:55:18

学习笔记——支持向量机svm(2)对偶问题

回顾 上一篇已经讲到了将找一个最好的分割超平面转化为上面的公式并且用二次规划来求解的问题。但是还是存在一个问题,这个算法维度(w的维度)不是跟数据量相关的,而是跟数据内在的vc维度有关的,所以当数据内在维度很大时算法的效率无法保证,所以这一节讲一下上述问题的对偶问题,将这个算法维度转化为与数据量N相关的问题。 对偶问题1.去除条件约束对偶问题是将条件约束变成最小化式子中的一项并且前面乘上一个数(

2016-01-05 17:40:57

基于opencv的hog+svm简单分类实现

hog特征是一种进行物体检测的特征,常常被用来进行行人检测和物体分类。本文是利用opencv中的hog特征提取算法结合svm分类器进行简单的物体分类。代码#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2

2015-12-31 09:28:16

ros的navigation之———move_base(导航框架)

前言前文已经讲过gmapping构建地图和amcl自定位了,下面就可以将这些整合到move_base中正式开启导航模式了~move_base简介move_base节点其实相当于ros navigation整体框架的一个指挥官,它统筹了各个navigation节点发过来的信息: 下面我介绍一下我了解的节点:laser and odom正如gmapping和amcl一样,laser和odometr

2015-12-23 17:59:23

学习笔记——支持向量机svm(1)最简单的支持向量机

引言支持向量机作为一个有着完整理论证明并且效果很棒的算法始终活跃在机器学习的舞台上,而博主也很早就知道支持向量机了,但是始终都只是调用一下别人写的算法,没有深入的去理解支持向量机的原理,正好林轩田教授的机器学习技法课程一上来就介绍了svm这个经典算法,好好学习一下。什么是svm这个名字总会引起大家的误会,第一次听说会有一种不明觉厉的感觉,好像某种神奇的机器一样。不要被它的名字吓到,因为支持向量机的原

2015-12-11 09:28:00

学习笔记---机器学习技法

上个月用了一个月的时间把台湾大学林教授的机器学习基石课程刷完了,现在开始刷这门课的后续课程,机器学习技法,这门课主要介绍了一些机器学习的常用算法,在此mark一下,此后会开一个专题,分享学习心得体验。 给大家几个传送门:机器学习技法,机器学习基石

2015-12-10 09:29:09

ros的navigation之———amcl(localization)应用详解

关于amclamcl的英文全称是adaptive Monte Carlo localization,其实就是蒙特卡洛定位方法的一种升级版,使用自适应的KLD方法来更新粒子,这里不再多说(主要我也不熟),有兴趣的可以去看:KLD。 而mcl(蒙特卡洛定位)法使用的是粒子滤波的方法来进行定位的。而粒子滤波很粗浅的说就是一开始在地图空间很均匀的撒一把粒子,然后通过获取机器人的motion来移动粒子,比如

2015-11-25 16:03:28

ros的navigation之———gmapping应用详解(in ros)

gmapping是一个比较完善的地图构建开源包,使用激光和里程计的数据来生成二维地图。 博主最近也一直在使用gmapping,在前期着实被它卡了好久,因为好多东西不明白(原谅我是ros小白)。 现在把最近的一些收获分享一下。一、gmapping应用条件想使用gmapping包,当然要清楚它的输入输出是什么。 在ros中这些输入输出通常表现为订阅(subscribe)和发布(publish)哪些

2015-11-12 18:01:12

opencv调用摄像头

这种方法很基础,博主也用了很多次了,不过为了防止自己忘记还是mark一下#include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <string> #include <sstream> #include <Windows.h>using namespace std; using namespace cv; string num

2015-11-12 16:40:57

windows和linux下简单的软件级调整相机曝光时间(或其他参数)的方式

windows使用opencv进行调整 cv::VideoCapture videoCapture(0); videoCapture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640); videoCapture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480); videoCapture.set(CV_CAP_PROP_EXPOSU

2015-10-27 13:00:03

RGBDSLAM安装与使用

对于RGBDSLAM我看已经有很多文章了,而且还有大神逐步分析了RGBDSLAM的步骤和原理,对此我就不多赘述了,一会上链接大家共同学习一下。前期准备 源码戳这里 ,作者十分负责的写了很长的readme简直业界良心,在里面的Installation中很详细的写了代码的具体安装步骤。 这里我要补充两点: (1)因为我并没有配过GPU所以在源码的cmakelist中的 (ps:博主目录~/rgbd

2015-10-14 17:40:43

利用深度摄像头生成仿激光数据并构建地图

前言博主本来是想自己将生成的激光数据和ros中的地图构建工具生成地图的,结果搜了一下github发现这项工作已经被大牛们写好并且打包上传了,可以只利用激光数据不需要里程计数据来构建地图,不过还是把过程写一下,mark一下。准备  ros,openni的准备就参考前文吧~  安装hector_slam,最简单的方式是直接apt-get    sudo apt-get install ros-indi

2015-10-10 17:30:53

使用xtion pro live将点云数据变成激光数据(pointcloud to laserscan)

准备 对于ros和openni2的准备看我上一篇的日志 下载源码,pointcloud_to_laserscan:https://github.com/ros-perception/pointcloud_to_laserscan 编译源码 打开源码launch下面的sample_node.launch文件(当然是roslaunch ../sample_node.launch) 过程 使用rviz来观

2015-10-09 17:34:25

ros基于openni2.launch使用rgbd camera(xtion pro live)

前期准备 安装ros(博主用的indigo)。官方安装指南:http://wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu 安装openni2_camera: sudo apt-get install ros-<rosdistro>-openni2-camera 将rosdistro替换成自己的ros版本,比如博主使用的就是 sudo apt-get i

2015-09-30 10:16:16

一种简单的c++文件操作方式

写文件static ofstream outfile; if (!outfile.is_open()) { cout << "not open" << endl; outfile.open("Camera_Capture.txt", ios::out);//文件名改成自己的 } outfile <<det

2015-09-23 10:50:18

vs2013配置openni2

1.before run install openni2(x86) install the drive or sdk of your depth camera install NITE install opencv2 2.configuration in vs2013 Configuration Properties,C/C++,Gerenal,在Additiaonal Include Direc

2015-09-16 09:00:08

基于opencv的特征点匹配法

基于opencv的特征点匹配法基于opencv的特征点匹配方法已经有很多博文了 我也是参考了其中几篇 给出链接供大家参考 Opencv2.4.9源码分析——SIFT Opencv学习笔记(六)SURF学习笔记 还有一篇链接居然失效了~囧 不过我看他们的文章基本是基于其中一个算法的(比如SIFT),我这个代码中给出了使用不同算子特征的方法。#include <opencv2/core/co

2015-07-31 11:00:49

晨星小子

菜鸟一枚,成长中~~
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  • 计算机软件/算法工程师(实习中)
  • 中国 浙江省 杭州市