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RSS订阅原创 详解主成分分析PCA
主成分分析（ Principal components analysis），简称PCA，是最主要的数据降维方法之一。本文从PCA的思想开始，一步一步推导PCA。1.0 PCA的最大可分性的思想对于X=[x1x2...xn]X = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ ... \\ x_n \\ \end{bmatrix}X=⎣⎢⎢⎡x1x2...xn⎦⎥⎥⎤,...
2019-04-08 15:48:11
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原创 详解相机模型：矩阵变化+代码解析
0. 写在前面在3dmm中，重要的一步是对3d模型进行拍照。这里引出问题：怎么给3d模型拍照？下面解决这个拍照问题。1. 相机模型本节目标：理解针孔相机的模型，内参与径向畸变参数。理解一个空间点是如何投影到相机成像。我们知道：一张照片（二维）：由多个像素组成，每个像素记录了色彩或亮度的信息。一个物体（三维世界）：物体反射或发出的光线，通过相机光心后，投影到相机的成像平面。...
2019-04-06 15:43:15
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空空如也
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