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crowding_distance

于 2020-06-03 发布
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代码说明:

说明:  带精英决策的多目标优化关键程序之拥挤度计算方法(Key procedures of multiobjective optimization with elite decision)

文件列表:

crowding_distance\crowding_distance.m, 1273 , 2008-11-26
crowding_distance\initialize_variables.m, 966 , 2008-11-26
crowding_distance, 0 , 2020-06-03

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    计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建和识别物体,而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下,这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数,摄像机相对于世界坐标系的方位。标定精度的大小,直接影响着计算机视觉(机器视觉)的精度。迄今为止,对于摄像机标定问题已提出了很多方法,摄像机标定的理论问题已得到较好的解决,对摄像机标定的研究来说,当前的研究工作应该集中在如何针对具体的实际应用问题,采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法。-err
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