opencv的模板匹配如何计算置信度?
问题一:在统计学中的样本量是如何计算的,置信度是如何计算的? 60分 置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值,就说置信度为95%(包含总体真值的区间占总区间的95%。)。
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置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值,就说置信度为95%(包含总体真值的区间占总区间的95%)。E:样本均值的标准差乘以z值,即总的误差。P:目标总体占总体的比例。
使用SIFT或SURF计算得到模板和待匹配图像的特征点,然后使用RANSAC或者FLANN进行特征点匹配, 最后进行仿射变换便可得到匹配的位置。
匹配算法有很多,比如最简单的对比原图和模板图的像素值。但是这种方法稍微有一点旋转和光照变化结果就会很差。为了改进这个,有了SAD算法。然后SAD相似的SSD。再然后是计算区域互相关性的NCC算法。
您好!样本量的计算公式为:N=Z2×(P×(1-P))/E Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差,一般取0.5。E:样本均值的标准差乘以z值,即总的误差p:目标总体占总体的比例。
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