sift特征提取和匹配的具体步骤 值得背诵的英语材料有哪些推荐？
值得背诵的英语材料有哪些推荐？
1、首推《新概念英语》，但您说您也背完了，我有点儿奇怪，是因为新概念四册，铲除第一册（太简单点），第二册有96篇课文，背完就不容易，但是要背得倒背如流，更不大容易。第三册有60篇文章，第四册有48篇文章，非常难，要完全背完，谈何容易？！
2、您的英语课本。课本不过是最权威的！毕竟课本是专家团队的智慧结晶，并且在学生使用过程中通过老师、学生、以及家长的反馈并且一定要及时的修订，因此课本是建议的读背材料，经得过时间历史的检验，所以成为经典。
3、上海外语教育出版社出版社出版过一部四册的合订本《英语背诵文选》，选的是名家名作，值得你去爱收藏和读背。选编者为陈冠商。
4、如果没有还感兴趣的话，可以不选英语文学史上的名家最经典作家的诗歌、散文进行读背，如，莎士比亚的、泰戈尔的诗作等等。
低秩性检验的方法？
检测方法：用SIFT及BoF提取并看操作两幅待都很图像中的特征点；可以计算两幅图像的平方距离矩阵并将之合并；将合并后的平方距离矩阵分解为三个真实匹配对组成的平方距离矩阵A和一个错误自动分配会造成的差异矩阵E；
计算出E矩阵各行列元素之和并排序，并计算排序后各和值的后的差分，取达到的最二次差分值的点以及门限值，所有行和低些门限值的对应特征点对直接判断为出现错误匹配对；去掉出现了错误不兼容对，依据虚无飘渺自动分配点对计算图像间的相似度，据相似度大小排序输出图像检索到结果。本发明出来简单又高效，仅使用特征的坐标作为任何输入信息，却能够全面处理导致重复一遍图片差别的相似性自由变化，可以真确地怎么检测所有错误版本问题对。
视觉导航基本算法？
当今,因此数字图像处理和计算机视觉技术的迅速反展,越来越多的研究者常规摄像机以及全禁用移动机器人的感知传感器。这主要注意是是因为那个的超声或红外传感器感知信息量最多,鲁棒性差,而视觉系统则可以增强这些缺点。而现实的东西世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉全面处理的终于目的那就是要从五感到的二维图像中分离提取或者的立体世界信息。
很简单说来那是对机器人周边的环境进行光学一次性处理，先用摄像头进行图像信息采集，将哪采的信息参与压缩后，接着将它反馈信息到一个由神经网络和统计学方法组成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际中位置联系联系下来，成功机器人的惊颤导航定位功能。
（1）摄像头测量值算法：2D-3D映射求参。
传统摄像机读数主要有Faugeras测量值法、Tscai两步法、再线性变换方法、张正友平面测量值法和Weng迭代法。自测量值除开基于Kruppa方程自标定法、分层逐渐地自直接标定法、基于组件那绝对是二次曲面的自标定法和Pollefeys的模约束法。视觉标定有马颂德的三正交平移法、李华的平面正交测量值法和Hartley旋转求内参数读数法。
（2）机器视觉与图像处理：
a.预处理：灰化、降噪、滤波、二值化、边缘检测。。。
b.特征提取：特征空间到参数空间映射。算法有HOUGH、SIFT、SURF。
c.图像分割：RGB-HIS。
d.图像描述识别
（3）定位算法：基于条件滤波器的定位算法要注意有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。
也也可以可以使用单目视觉和里程计凝炼的方法。以里程计读数以及辅助信息,依靠三角法算出特征点在当前机器人坐标系中的坐标位置,这里的立体坐标计算出是需要在服务器延迟一个时间步的基础上通过。据特征点在当前摄像头坐标系中的三维坐标以及它在地图中的世界坐标,来估计也摄像头在世界坐标系中的位姿。这种降底了传感器成本,除掉了里程计的提升误差,以至于gprs定位的结果十分精确计算。至于,比立体视觉中摄像机间的标定,这种方法单单对摄像机内参数参与标定,能提高了系统的效率。
（4）定位算法基本过程：
简单的算法过程，可基于条件OpenCV并且简单啊实现方法。
然后输入
通过摄像头声望兑换的视频流（通常为灰度图像，stereoVO中图像既这个可以是黑白的，也是可以是灰度的），记录摄像头在t和t1时刻获得的图像为It和It1，相机的内参,通
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