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  1. CV5

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  2. 本程序功能是由运动(估计)恢复仿射结构,具体使用的是factorization分解法。这个方法的本质就是一个矩阵分解的过程:对于给定n个点的m幅图像,我们可以写成一个2m*n的矩阵D=(q1,q2,…,qn),而这个像点矩阵可以表示成一个2m*3矩阵和一个3*n矩阵的乘积,即D=AP,其中A、P分别表示实际(仿射)摄像机位移和场景状态,也就是我们需要求得的矩阵。而如何根据D来得到A、P,正是factorization分解法的工作。-This program features the recove
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-11-18
    • 文件大小:1842353
    • 提供者:
  1. MTF

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  2. Kal man 滤波是一种应用非常广泛的状态估计算法 基于信息融合的 Kal man 滤波包 括状态向量融合和测量融合两种方法 传统的 Kal man 方法 TTF 具有较低的估计误差和很长的计算时间 提出的状态向量和测量向量的融合模型 MTF 利用局部融合信息给出一种更好的状态估计 计算时间短 性能也比 TTF 高-Conventi onal Kal man filt er TTF based on i nf or mati on f usi on i ncl udes t Wo
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:172210
    • 提供者:王佳
  1. kalman

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  2. 使用kalman滤波进行目标跟踪,kalman可以通过观测到的结果进行更新从而估计下一时刻的目标状态-Using kalman filter for target tracking, kalman can be updated by the observed results to estimate the target state of the next moment
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:12617
    • 提供者:jiwy
  1. kalman

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  2. 卡尔曼滤波,它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态(Calman filtering, which can estimate the state of a dynamic system from a series of incomplete and noisy measurements)
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-12-22
    • 文件大小:7168
    • 提供者:danielsaoxia
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