定位算法源码

⑴ c语言求编程：等 比 数 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算法原理与源码分析

SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。

2. 高斯金字塔构建

• 计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。


• 通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

3. 极值点检测与极值点定位

• 在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用26邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。


• 使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

4. 特征描述与方向计算

• 从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。


• 通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分16x16格子并加权叠加，生成128维的SIFT特征描述符。

5. 精度校验与匹配处理

• 利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。


• 执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。


• 在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。