matlab
lm算法代码多视图三角剖分和非线性优化
描述
在此代码中，实现了使用多视图三角剖分来重建合成多维数据集（由56个点组成）的方法。
多视图三角剖分是2视图三角剖分的直接扩展，您已经在中进行了编码。
与2视图三角剖分类似，使用所有8个视图的投影矩阵并设置Ax
=
b形式的最小二乘系统，然后使用SVD对其求解。
例如3D点X3必须满足以下约束P1
X3
=
x13，P2
X3
=
x23，...，P8
*
X3
=
x83，其中x13表示图像1中X3的2D投影，x23表示图中X3的2D投影图像2，...，x83表示图像8中X3的2D投影。
合成多维数据集的图像以8×2×56（numOfViews×2×56）张量的形式提供给您，命名为cube_imgs.mat。
相应的投影矩阵以名为projMatrices.mat的8×1（numOf
V×1）的MATLAB单元数组提供；
两者都存储在MatFilesQues1文件夹中。
非线性最小二乘的Levenberg-Marquardt（LM）算法用于解决非线性最小二乘问题。
结果显示在Report.pdf中
2022-03-02 15:17:52
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描述如何用OpenCASCADE、MFC搭建最简单的显示2D、3D图形的例子，最好配合本网站的源代码阅读、创建
2022-01-29 14:31:23
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经典书籍《Multiple View Geometry in Computer Vision》中文版（计算机视觉中的多几何视图）pdf 完整版
2022-01-17 16:22:15
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多视图几何中经典的著作，虽然是英文的，不过如果了解了一些3D方面的专有名字，读起来不算太费劲。
2022-01-17 16:17:07
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Multi-View_Subspace_Clustering_ICCV_2015_paper.pdf
2022-01-16 09:16:36
1.05MB
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ets
此存储库为AUNets提供了PyTorch实现。 AUNets依赖于每个面部表情具有独立的和二进制的CNN的功能。 它适用于整体面部图像，即无需关键点或面部矫正。
项目页面： :
引文
@article{romero2018multi,
title={Multi-view dynamic facial action unit detection},
author={Romero, Andr{\'e}s and Le{\'o}n, Juan and Arbel{\'a}ez, Pablo},
journal={Image and Vision Computing},
year={2018},
publisher={Elsevier}
}
用法（火车）
$./main.sh -GPU 0 -OF None # It will train AUNets (1
2022-01-07 20:12:37
4.64MB
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