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信息检索（IR）的评价指标——Precision、Recall、F1、mAP、ROC、AUC

作者

0_1309960406ypy4        在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，在学术研究和工程应用上经常出现。以上名词的中文名分别是：准确率、找回率、F1、平均正确率、ROC、AUC（ROC曲线下的面积）。

        在信息检索中，常用Precision、Recall、F1、mAP指标进行评价系统性能，左图就是一份可以计算mAP的曲线图。

        在分类和识别中，常用ROC和AUC来衡量体系性能，这也和我们常常认识的正例分对，错例分错相对应。这些指标常常在论文中出现，了解这些指标非常重要。下面的博客将详细介绍这些指标。

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张正友标定法（二）张正友Matlab工具箱的使用

作者

zzy1        有两份资料，一是加州理工大学开发的标定工具箱，其中实现了全套张正友标定，网站也同样也有详细的使用文档。另一份是OpenCV的标定工具箱，其中使用的也是张正友标定，只不过略有简化。如果你不是直接使用C++书写标定程序的话，强烈推荐加州理工大学的标定工具箱。

        张正友Matlab工具箱使用手册，这份文档详细介绍了该工具箱的使用。这篇博客是对这份文档的补充，所以，如果你本着学习工具箱使用方法而来，请点击题头的链接。学习玩使用手册，这篇博客的内容可能会对你进一步了解工具箱有一定帮助。

        再附上张正友1998年的Paper，我们开始学习吧。

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旋转向量与旋转矩阵——罗德里格斯（Rodrigues）变换Matlab

作者

        Matlab计算旋转矩阵有两种方法，一种是通过欧拉角，计算yaw，pitch和row轴的旋转角。这里要介绍的是另一种是直接绕一个向量旋转theta角的方法，就是Rodrigues变换，其中的向量就是旋转向量，其得到的矩阵就是旋转矩阵，这个矩阵和欧拉角的方法计算出来是一样的。

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张正友标定法（一）张正友标定法的数学推导

作者

        张正友标定法提出于1998年，自此相机标定只需要自行打印一张棋盘格就可以实现0.5pixel以上的精度，这样的精度已经可以满足绝大多数应用场合的要求。博主这一系列的博客分为三篇，本篇是第一篇，着重介绍数学推导，后面的博客会陆续介绍Matlab工具箱的使用及博主自己对代码的解释和修改。

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快速配置gflags/glog/protobuf

作者

        如果你已经配置好opencv，那么下载安装包，自解压到和opencv一样的目录，你在配置opencv时，这些库由于和opencv共享目录，所以也就顺便配置好了，然后就是需要手动链接库，lib列表已经在压缩包中存成txt文档，所以配置就是copy一遍就可以了，另外注意，博主只编译了MD的库，如果你习惯使用opencv静态库，可以下载源码自行编译，也可以参照博主原来写的博客，所以库都以MT方式编译了。另外，还需要安装Intel编译器。

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Matlab解析pfm格式图像

作者

        关于pfm格式，从来没有官方权威的定义，但是常常在一些场合用到，如生物医学成像，红外成像等，尤其是其浮点方式的存储的位图使得其在科研和学习场合应用都很方便，Middlebury数据库中的视差图像就是以pfm格式进行存储的。

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Leetcode_324_wigglySortII高质量C++代码

作者

        这道题是Google的面试题，参照WigglySortI，本质就是一个坐标映射，只是中位数有等号，映射时候需要小心，博主第一版代码直接用Sort排序，代码击败65.8%，然后参照大牛代码，使用三路快排，速度已经提起来了。和大牛的代码不同的是，大牛采用高大上的宏函数做坐标映射，博主比较笨，理解那个映射公式花了些时间，索性就用了第一版代码的坐标映射，单独写了一个for循环。大牛代码103ms，博主代码102ms，所以坐标映射部分开销是差不多的，可见代码核心还是在三路快排（三指针）上。

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