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目录 1、归并排序 1.1、算法描述 1.2、图解说明 2、代码实现 3、master公式 3.1、公式以及结论 3.2、适用于某些特殊的递归 3.3、计算归并排序的时间复杂度 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用 递归 或者说是 分治法 （Divide and Conquer）的一个非
带定位器的测量。 首先看一下“定位”是什么意思？ 回答：比如我们测量一个芯片，这时候我们设置一个测量矩形，来沿着测量目标进行测量。但是下一张当芯片的位置发生变化时，测量矩形的位置就不对了，就不是沿着测量目标了。这样就不对了！芯片在转，测量矩形也
一维测量：测量范围包括直线上的测量和弧线上的测量，直线使用矩形框的测量助手 二维测量： 测量的目的：主要是测量获得工件的实际物理尺寸，这个实现的过程里面还有有个重要的步骤：标定，这个标定不是手眼标定，而是单相机标定（ 标定是需要标定板的 ），是为了
HALCON 为一款比较流行的商业视觉处理软件，他提供了多种开发的模式，可以在HALCON中开发，也可以将HALCON的设计通过导出库的形式集成到其他开发环境里面，以方便系统集成。本文为笔者自己的一个3D 视觉检测项目，利用HALCON的3D 库开发算法，然后，将算法集成到 MS-VS-C#的环
halcon中的三维匹配大致分为两类，一类是基于形状的(Shape-Based)，一类是基于表面的(Surface-Based)。基于形状的匹配可用于单个2D图像中定位复杂的3D物体，3D物体模型必须是CAD模型，且几何边缘清晰可见，使用的相机也要预先进行校准。基于表面的匹配可用于3D场景中
长鼻浣熊优化算法（ Coati Optimization Algorithm ， COA ）是一种新型元启发式优化算法，该算法是受浣熊狩猎行为启发而提出的，具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。该成果于 2023 年发表在知名 SCI 期刊 Knowledge-Based Systems 上。目前谷歌学术上查询被引 94 次。 先说一
1. 参数说明 WindowHandle：显示点云的窗口句柄 ObjectModel3D：待显示的点云对象 CamParam：相机内参 此处的相机指的是一个虚拟相机，为观察点云提供一个视角，如下图，点云在一个场景坐标系中（SCS），我们在WindowHandle中看到的点云效果就是通过此虚拟相机看到的点云 该值可以
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目录 前言 一、如何实现梯度下降？ 二、梯度计算 三、常见的梯度公式及梯度算法 常见的梯度公式： 1.标量对向量的梯度： 2. 标量对矩阵的梯度： 3. 向量对标量的梯度： 常见梯度算法： 四、常见梯度算法实现 1、批量梯度下降算法实现函数 2、随机梯度下降算法实现函数
halcon中有几个算子有点类似，看了下区别 1.vector_to_rigid( : : Px, Py, Qx, Qy : HomMat2D) 2.vector_to_similarity( : : Px, Py, Qx, Qy : HomMat2D) 3.vector_to_aniso( : : Px, Py, Qx, Qy : HomMat2D) vector_to_rigid 这个是刚性变换， 只有旋转和平移。 vector_to_similarity 这个是相似变换 旋转和平移，加各方向等比例缩
