椭圆的特征

椭圆生成算法 非严格地说,椭圆是拉长了的圆.还可以说椭圆是经过修改的圆,它的半径从一个方向的最大值变到其正交方向的最小值.椭圆内部这两个正交方向的直线段称为椭圆的长轴和短轴. 椭圆的特征 通过椭圆上任一点到称为椭圆焦点的两个定点的距离可给出椭圆的精确定义:椭圆上任一点到这两点的距离之和都等于一个常数(参见图3.21 ).如果椭圆上的任一点P = (x,y)到两个焦点的距离为d1和d2,那么椭圆的通用方程可以表示为 用焦点坐标F1=(x1,y1)和F2 = (x2,y2)来表示距离d1和d2,可以

一种实时的单目视觉SLAM改进算法 该算法采用一个摄像头作为外部传感器来提取机器人行进过程中周围环境的特征信息,用实时性良好的FAST提取环境特征点,结合逆深度参数化进行特征点非延时初始化,用压缩扩展卡尔曼滤波更新地图.实验研究表明,该方法提高了算法的鲁棒性和实时性. 0 引言 移动机器人自主导航是自治机器人领域研究的热点.而同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)[1]被认为是自主导航的关键,因此研究SLAM算法有着深远意义.一

终于写到我最喜欢的一个的工具(算法)了,方向分布是虾神我接触的第一个空间统计工具,也是每次讲空间统计必须要讲的一个,也是对点数据分析中很有用的一个工具. 点模式的分析中,一般会考察如下五种内容: 1.点的疏密,包括点数据的分布探索,是否一致.均匀或者不均匀. 2.点的方位,包括点的分布和方向. 3.点的数量:多少(极值和均值). 4.点的大小:代表的含义(如点一个点代表多少人口). 5.其他,如点的一些动态变化等. (关于点数据分析的其他详细的内容,请看虾神以前的文章,或者再公众号里面回复"点分

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region. 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region特征一览: 特征 英 译 备注 area Area of

椭圆曲线密码学(Elliptic curve cryptography,缩写为ECC)是基于椭圆曲线数学的一种公钥密码的方法.椭圆曲线在密码学中的使用是在1985年由Neal Koblitz和Victor Miller分别独立提出的.椭圆签名算法应该是微软最先用在软件保护上的,我们平常用的25位序列号就是基于椭圆签名算法的.理论上说,椭圆签名算法是很难破解的,因为...(省略,感兴趣的可以看看<ECC加密算法入门介绍>这篇文章).但是因为微软出于序列号长度的考虑,签名的长度只有62bit(具体

[1. 特征的数学意义]        我们先考察一种线性变化,例如x,y坐标系的椭圆方程可以写为x^2/a^2+y^2/b^2=1,那么坐标系关于原点做旋转以后,椭圆方程就要发生变换.我们可以把原坐标系的(x,y)乘以一个矩阵,得到一个新的(x',y')的表示形式,写为算子的形式就是(x,y)*M=(x',y').这里的矩阵M代表一种线性变换:拉伸,平移,旋转.那么,有没有什么样的线性变换b(b是一个向量),使得变换后的结果,看起来和让(x,y)*b像是一个数b乘以了一个数字m*b? 换句话说

 由椭圆的公式(1)可得,确定一个椭圆需要5个参数,a,b 为椭圆的长轴和段轴,P,Q 为椭圆中心坐标,θ为椭圆的旋转角度.如果用传统的Hough变换方法,参数空间需要五维.这种方法在计算过程中所耗费的时间和空间资源是惊人的,根本无法应用于实际.为此,人们提出了很多新的改进算法. 改进算法主要分为两种: 1)随机Hough变换(RHT),采用多到一的映射,但是随机采样会带来大量无效的计算,当点数很大时,算法的性能急剧下降. 2)利用椭圆的几何特征降低参数的维度. 本文所提出的椭圆检测方法也是基于

文章用红色字体标记出来的内容是修正后的内容,感谢四川的杨同学对我曾经的错误提出指正. 最终写到我最喜欢的一个的工具(算法)了.方向分布是虾神我接触的第一个空间统计工具,也是每次讲空间统计必需要讲的一个,也是对点数据分析中非常实用的一个工具. 点模式的分析中,通常会考察例如以下五种内容: 1.点的疏密.包含点数据的分布探索,是否一致.均匀或者不均匀. 2.点的方位.包含点的分布和方向. 3.点的数量:多少(极值和均值). 4.点的大小:代表的含义(如点一个点代表多少人口). 5.其它,如点的一些动

Java语言是纯粹的面向对象的程序设计语言,这主要表现为Java完全支持面向对象的三种基本特征:继承.封装和多态.Java语言完全以对象为中心,Java程序的最小程序单位是类,整个Java程序由一个一个的类组成. Java完全支持使用对象.类.继承.封装.消息等基本概念来进行程序设计,允许从现实世界中客观存在的事物(即对象)出发来构造软件系统,在系统构造中尽可能运用人类的自然思维方式.实际上,这些优势是所有面向对象编程语言的共同特征.而面向对象的方式实际上由OOA(面向对象分析).OOD(面向对