定位演算法源碼

⑴ c語言求編程：等 比 數 列

#include <stdio.h>
void main()
{ float q[50]={0};
double sum=1.0;
int n[50]={0};
int i=0;
int x=0;
int y=0;
while(i<2)
{scanf("%d %f",&n[i],&q[i]);
i++;
}
for(i=0;i<50;i++)
{
if(0==q[i])
break;
}

double m=0;
for(x=0;x<i;x++)
{for(y=0;y<n[x];y++)
{
sum=1+sum*q[x];

}
printf("%0.3f\n",sum);
sum=1;

}

}

⑵ SIFT演算法原理與源碼分析

SIFT演算法的精密解析：關鍵步驟與核心原理

1. 准備階段：特徵提取與描述符生成

在SIFT演算法中，首先對box.png和box_in_scene.png兩張圖像進行關鍵點檢測。利用Python的pysift庫，通過一系列精細步驟，我們從灰度圖像中提取出關鍵點，並生成穩定的描述符，以確保在不同尺度和角度下依然具有較高的匹配性。

2. 高斯金字塔構建

• 計算基礎圖像的高斯模糊，sigma值選擇1.6，先放大2倍，確保模糊程度適中。


• 通過連續應用高斯濾波，構建高斯金字塔，每層圖像由模糊和下采樣組合而成，每組octave包含5張圖像，從底層開始，逐漸減小尺度。

3. 極值點檢測與極值點定位

• 在高斯差分金字塔中尋找潛在的興趣點，利用26鄰域定義，選擇尺度空間中的極值點，這些點具有旋轉不變性和穩定性。


• 使用quadratic fit細化極值點位置，確保匹配點的精度。

4. 特徵描述與方向計算

• 從細化的位置計算關鍵點方向，通過梯度方向和大小統計直方圖，確定主次方向，以增強描述符的旋轉不變性。


• 通過描述符生成過程，旋轉圖像以匹配關鍵點梯度與x軸，劃分16x16格子並加權疊加，生成128維的SIFT特徵描述符。

5. 精度校驗與匹配處理

• 利用FLANN進行k近鄰搜索，執行Lowe's ratio test篩選匹配點，確保足夠的匹配數。


• 執行RANSAC方法估計模板與場景之間的homography，實現3D視角變化適應。


• 在場景圖像上標注檢測到的模板並標識SIFT匹配點。

SIFT的獨特性：它提供了尺度不變、角度不變以及在一定程度上抵抗3D視角變化的特徵，是計算機視覺領域中重要的特徵檢測和描述演算法。