对于航拍图像序列拼接方法具有一定实用性。不使用光束平差，通过递归分组拼接处理。可使用NPU-DRONEMAP实验测试，文件夹中包含有未使用的直方图均衡代码

李航-统计学习方法-代码及课件，包含《统计学习方法》清华大学出版社的课件和代码。

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Metashape Pro是一款好用的3D建模软件，它可以根据众多特定任务和不同类型的数据调整工作流程。另外还可对数字图像进行摄影测量处理，并生成3D空间数据。感兴趣的朋友不要错过了。 图像对齐和3D模型重建都是完全自动化的。大部分的处理操作都是根据用户设置的参数自动执行的。但是，在某些情况下，可能需要采取其他措施才能获得所需的结果。在一些捕获场景中，可能需要掩蔽照片的某些区域以将它们排除在计算之外。掩码在Metashape处理工作流程中的拥有强大的作用和丰富的选项，相机校准功能优化相机对齐结果的功能，并提供了模型参考的指导。参考模型，无论是网格还是DEM，都可以作为测量的基础。面积，体积，剖面测量程序还包括植被指数计算的信息。自动化节省了手动干预处理工作流的机会，重建3D模型可能需要相当长的时间。 Metashape允许在流程的任何阶段导出获得的结果并以项目文件的形式保存中间数据。

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经典书籍《统计学习方法》李航，第3章 k近邻法(K Nearest Neighbors)-Python代码

为实现在无法接收到卫星信号的复杂室内环境下行人精确定位与导航,提出一种多源信息融合的室内定位方法,通过融合智能手机中方向传感器数据进行室内行人航位推算(PDR),采集室内环境中的WiFi与蓝牙信号信息进行信号强度匹配及修正PDR累计误差;针对室内复杂环境下WiFi指纹定位精度低的情况,提出一种将随机森林(RF)分类与改进的K最近邻(KNN)算法相结合的WiFi指纹定位算法,降低计算复杂度,提高定位精度;在改进的WiFi指纹定位算法及多源信息融合分析的基础上,提出使用粒子滤波及地图约束的方法,进一步提高定位精度。实验结果表明:结合粒子滤波及地图约束的多源信息融合定位结果方法估计的路径与真实路径最

李航-统计学习方法PPT，与统计学习方法一书配套结合。

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