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序列图像拼接程序
本程序主要针对对平面场景拍摄图像的拼接,典型应用就是航拍影像的拼接,投影模型使用了相似变换、仿射变换以及透视模型, 或者前两种和透视投影的组合,优化算法使用
LM算法
,基本思路是每拼接一副影像便使用
LM算法
对所有模型参数及画布投影点进行优化, 以消除累积误差,程序对中间的特征点检测结果以及匹配结果均保存成了文件,以避免大量影像拼接时对内存的占用;本程序还增加匹 配点添加与删除功能,交互式引导匹配以及区域匹配等等,实际上只要存在重叠关系图像均可以实现交互式匹配点添加,保证任何影像 都能配准到一起,程序经过优化还可应用到无人机航拍视频的拼接上,。 现在测试结果最多拼接600张左右的航拍影像,在不要任何POS信息的情况下能够完美拼接到一起。程序里面附了一组简单的测试影像, 可以试试不同投影模型拼接效果。
2024-05-17 09:18:47
7.67MB
序列图像拼接
图像匹配
透视模型
LM算法
1
levenberg_Marquardt算法
levenberg_Marquardt算法的详细流程,备注清晰,下载可用,是根据算法流程自己编写的程序,内含详细的参数设置介绍。
2023-04-26 09:48:27
2KB
LM算法
1
Levenberg-Marquardt程序
Levenberg-Marquardt的Matlab程序
2023-02-28 14:54:37
2KB
LM算法
1
LM.zip_LM_
lm算法
效果_
lm算法
流程_shallc4u_term2ce
LM算法
实例,总结前人的做的一些改进,供初级的学习,大家一起找毛病
2022-09-15 09:00:44
1KB
lm
lm算法效果
lm算法流程
shallc4u
matlab神经网络仿真.zip
BP神经网络的仿真,能够拟合各种函数,支持梯度下降法和LM两种训练算法。所有代码自己编写,没有使用matlab自带的函数,是学习的最佳范本。
2022-08-15 11:34:55
4KB
神经网络
matlab
梯度下降法
LM算法
1
LM算法
预测,仅供大家学习。
pytorch1.11版,安装好pytorch后使用pip安装functorch。不带数据文件,数据文件请自行到知网<<基于bp神经网络的微量药品重量预测>>查看,手动创建csv文件(excel)即可。实现效果见我主页。
2022-06-14 13:05:22
3KB
神经网络
LM
神经网络优化
基于
LM算法
的脑电信号分类研究
为实现运动想象脑电信号的精准分类,提出以Levenberg-Marquardt算法(LM)替代BP神经网络构造分类器来提高分类识别率。实验以2008年BCI竞赛信号采集模式为标准,使用Emotive Epoc+采集四类运动想象脑电信号,对采集的信号进行滤波去燥后,利用主成分分析提取特征值;然后分别用
LM算法
和BP神经网路进行分类识别做对比;最后基于MATLAB GUI设计串口通信界面与Arduino智能车链接验证算法的可行性。结果证明:该方法训练平均误差为5.630 6×10-7,分类准确率为86%,BP算法相对应为0.001 4、56%。相对比可知
LM算法
分类效果良好,验证过程中,智能车运行与算法识别方向一致,运行良好。此方法切实可行,为后期进一步开发脑机接口奠定了基础。
2022-04-07 16:15:42
450KB
脑电信号
1
Minpack库中的lmdif_算法
通过调试Minpack库中的lmdif_(
LM算法
的一个实现函数),然后将其封装成.h和.cpp的库文件,可以直接供大家使用!
2022-04-03 17:48:56
11KB
Minpack库
LM算法,封装成库
VC++
1
Pyrenn LM 神经网络训练算法基准测试:该代码允许您针对二次函数的 Matlab LM 算法测试 Pyrenn LM 算法。-matlab开发
原来Pyrenn代码库(由Dennis Atabay和他的同事们创造) -可作为MATLAB脚本或Python,可以在这里下载- https://pyrenn.readthedocs.io/en/latest/ 。 我使用他们的代码(并与 Dennis 进行了交流)开发了一个简单的框架来比较他们的神经网络 Levenberg-Marquardt (LM) 学习算法与 Matlab 的前馈神经网络架构的 LM 学习算法的性能。 Pyrenn 算法运行速度快,性能非常非常好。 可以在这里阅读我关于比较的文章 - https://mikescodeprojects.com/2020/01/12/pyrenn-vs-matlab/ 。 您必须拥有 Matlab 深度学习工具箱才能运行 Matlab LM 算法来比较性能。 但是如果你不这样做,你仍然可以运行 Pyrenn 算法(代码库包含在
2022-03-05 18:51:09
21KB
matlab
1
一种基于遗传算法和
LM算法
的混合学习算法 (2008年)
针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题, 提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt 算法优化神经网络的混合学习算法( GA
LM算法
) .该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解, 再以该近似解为初值, 交替使用遗传算法和
LM算法
优化神经网络训练, 直至发现满意的网络参数. 实验结果表明, 新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.
2022-02-12 15:38:15
295KB
自然科学
论文
1
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