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用友BIP和NCC有什么区别？ - 知乎

用友BIP和NCC有什么区别？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册ERP 咨询用友用友 ERP用友BIP和NCC有什么区别？关注者6被浏览34,463关注问题​写回答​邀请回答​好问题 1​添加评论​分享​3 个回答默认排序用友​已认证账号​ 关注近期，用友成功签约黑龙江省一恒建设有限公司（简称“一恒建设”）数智化管理平台项目。项目将基于用友BIP，为一恒建设建立涵盖全公司组织范围的核算系统、全面预算管理系统、费用报销平台，助力一恒建设实现业财一体化、管控一体化、业务在线化，进一步“提升效率、规范管控、服务业务”。一恒建设数智化管理平台将以项目管理为主线打通设计、规划、概算、预算、施工、竣工等阶段，实现项目全生命周期管理；以成本计划管理为主线，以合同管理为抓手，以资金集中管理为手段，形成一恒建设各项业务的的PDCA循环。在职能部门数字化建设层面，形成以预算管理为主线的费用申请、报销、支付、分摊的闭环管理流程，进而形成一恒建设人、财、机、物等全要素数字化管理体系，发挥项目管理体系对一恒建设战略与业务的全方位支持作用。一恒建设公司成立于2022年8月，是黑龙江省建投集团有限公司控股的国有专业化建筑施工企业。黑龙江省国资委、省建投集团赋予一恒建设专注妥善化解黑龙江省房地产项目逾期交付风险的市场主体功能定位。一恒建设坚守“知行合一、恒心为民”企业核心价值观，担当“保交楼、保稳定、保民生，为民生工程补短板”使命责任，致力于打造国内一流的城市基础设施建设专业化现代化国有企业。发布于 2023-02-22 19:01​赞同​​1 条评论​分享​收藏​喜欢收起​科技看门道见证IT产业链20年发展的资深媒体人​ 关注世界唯一不变的就是变化。其实我们古人早就明白这个道理，因此才有了周易的八卦——周流六虚，上下无常，刚柔相易，不可为典要，唯变所适。今年年初，用友在服务大型企业客户的组织架构上进行了一次重大调整，在原有大型企业客户业务组织基础上组建了离散制造、消费品、流程制造、装备制造、能源、交通运输、公用事业、现代服务、农牧等23个行业客户与解决方案事业部，对大型企业客户的数智化解决方案与服务由原来以地区为主、“地区+行业”的组织模式升级为以行业为主、“行业+地区”的运行模式。“大型企业分支业务非常多，实现集团化管理，走向业财合一是他们的普遍需求。用友启动以深化行业为核心的业务组织模式来服务大型企业，正是为了给客户创造数智时代的新价值。”用友高端BG总裁何强开诚布公。一句话，客户变了。要想服务好客户，满足其业财合一的需求，只有深入行业。于是乎，用友新年伊始就开始了从区域优先到行业优先的组织架构大调整。企业发展探索模式创新我们先看两个典型的颠覆传统、创新商业模式的例子。一个是星巴克中国最近推出一个新的服务叫"随街取”，顾客开车在高德地图上点了杯星巴克咖啡，停到路边的时候星巴克工作人员会把咖啡送到车窗旁边，摇开车窗可以取走，不需要固定的地方取咖啡。这个商业模式的核心是它全面的供应链、全面的生产、全面的营销必须高可靠实时在线。另一个例子是孩子王，以前更多是销售母婴用品，现在开始往客户服务端延伸，转身成为一个创新家庭全渠道服务平台。这时候孩子王根据会员级别，以及根据店面的成本包括水电和人工成本来实时计算价格。如果一个店的经营效益好，价格就低，所以效益好的热门店，成本会越来越低，当利润达到一定水位，系统会自动调整消费者打折的力度。也就是说，以前从企业内部管理需求驱动数字化的这套逻辑、流程，如今已经发生了根本性的改变——企业开始从业务、市场等外围数字经济要素的变化，反过来驱动企业内部的产品研发和组织架构逻辑。一句话，越来越多的行业领军企业，正在利用实时感知的AI技术进行商业模式的全面变革。而这一变革的基础，是IT架构、技术，和业务系统的支撑。数据驱动的价值化国产替代2022年底，华新丽华烟台不锈钢将运行了21年之久的SAP系统和MES停用下线，用友BIP正式上线。华新丽华的新系统中，所有设备是实时通过工业互联网进行管控的——系统通过实时感知订单、实时感知消费者，来管理华新丽华全球的智能工厂设备。据了解，未来用友全域中台也将在华新丽华得到全面深入的应用，确保其在新时期引领同行业工业互联网化，成为传统冶金企业数智化转型的标杆。华新丽华是国际级的电信电缆领导厂商和不锈钢制品大厂——这样的行业领头羊，在数字化建设方面，从最初的国际厂商转而选择与用友合作。和华新丽华类似，很多企业都有了全新的价值诉求，有了管理革新的想法。例如某超大型央企，通过用友BIP一套系统，支撑1310家法人单位、7494个业务单元的财务、人力与供应链管理；某大型能源产业集团，通过用友BIP实现700多家核算主体的一键并账，比被替换的国外同类产品性能提高1.5倍。除了客户，用友自身也在不断改变。“用友进行组织架构调整，是为了我们在服务模式上更好地满足客户的需求，用新的服务模式来给客户带来新价值。”何强表示。何强提到为客户创造的“新价值”，正是通过用友BIP领先的企业数智化底座、高价值产品和解决方案，以及完善的实施交付体系来实现的。工程化可持续研发能力实际上，用友BIP从2016年最初项目立案到2022年推出BIP 3，到如今也六七年时间了。所谓BIP，就是Business Innovation Platform商业创新平台，目的是快速满足越来越多的大型企业数据驱动的、可实时感知的商业创新需求。显然，BIP平台的核心之一就是社会级平台底座的数据共享和打通，基于互联网云架构上支持无论是公有云还是私有云的数据丝滑迁移，这就引出了下一个关键——云中立。“很多来访的企业董事长或一把手，现在最关心的不是你有哪些场景应用，而是关注企业数智化底座的宽度，以及核心开发平台的能力。”何强认为，这首先说明国内大型客户的数智化发展真正到了一个新的阶段，需要价值替换；其次企业关心的是三五年后，数智化服务提供商是否还能够撑得住它的不断演进；第三，用友与阿里云、天翼云、华为云、腾讯云等底层IaaS云服务商都是密切合作伙伴，支持企业做一键迁移，比如某个企业的业务系统在阿里云上，可以一键迁到天翼云或者自己的私有云上去。“实际上新一代BIP产品的特性是以十万计去分解的，单单是税务产品就有八千多个特性。这样一个规模的研发管理就是一个精密的工程化的体系。”用友BIP产品总监李惠苹解释说，“用友BIP这六七年打磨的还不止是一支训练有素的3000人规模的数智化技术产研团队，更重要的是这个团队的建制和背后的系统支撑，来高效达成每天的研发任务的拆解、协作、质量控制和人才培养。”据悉，用友的BIP研发管理体系如今已经是V5.0版本了，总体上分为团队级、领域级和产品线级的目标和计划，依照迭代需求计划、迭代详细设计、集成测试、开发、验证评审、安全的开发流程持续迭代开发。我们知道，传统ERP的构造思路都是流程驱动的，数据库表是服务于作业场景的流程，这就从根本上很难做到数用分离。而今到了BIP的时代，构建方式不一样了。用友BIP 3的构架其实是把数据层、模型层和应用层分离开来，这样能够解决绝大多数集团型企业面临的多源异构的多个业务系统的问题，在数据中台进行治理形成统一数据格式，再让上层的控制模型和分析模型认识它，作用于最上层的应用。“我们研究企业场景是为了分析数据的资产、数据的价值在哪儿，如何构建数据层来影响更多的作业场景。因此用友的架构师除了TA（Technology Architect）技术架构师、AA（Application Architect）应用架构师，现在还有DA（Data Architect）数据架构师。”李惠苹表示，有了这样的底座和可持续研发机制，上面的应用就可以实现随需应变的快速开发与迭代。例如用友BIP事项会计，就是基于用友的数据底座，实现了业务口径-财务口径-管理口径的深度融合，重新定义业财合一，本质上完完全全是数据服务的产品。大国重器承载领先实践“当前，很多大型企业的CXO们关注的核心是过程管理，而不是某一个功能，有了过硬的过程管理，就说明中长期可以按照一个逻辑一直高速运转，可持续发展迭代。”何强解释说，实际上用友的研发生产逻辑，也和之前提到的华新丽华的精细化生产过程管理的逻辑是一样的。“客户看重的是‘造船’能力，而不是某一艘船。用友BIP发展到今天，在平台技术与应用架构、领域与行业应用、生态体系三个层面，都已经实现全面突破，达到全球领先水平。”何强信心满满，“我们有底气说我们基本齐备了建造‘航母’配套的所有基础产业，我们有底气承担起企业数智化的‘大国重器’这个责任与称号。”我们知道，得益于中国企业的创新力，不仅支付宝、微信支付、抖音等数字生活方式已经领先全球，而且由于中国政府对数字经济的重视，使得数字化转型快速渗透到商业地产的运营、新零售、生产制造流通等各个环节。换句话说，如今的商业环境变了，中国相当一部分行业领军企业有了新的管理诉求，甚至出现了很多创新的数智化管理实践，逐渐替代以往欧美在许多行业的管理实践。“BIP的核心是帮助客户提升竞争优势，实现商业创新。”用友高端BG数智平台事业部总经理罗小江认为，“在今天的市场环境下，就需要数智化底座具备随着客户业务发展持续跟客户一起共同迭代创新，基于云原生的架构，为客户提供高价值的数智化产品与解决方案以及服务能力。”与交易链条很短的To C应用不同，对于用友服务的大型企业而言，To B应用首先面临拆解长交易链条非常多的微服务后，如何保证事务一致性这样的问题。“我们为大型企业做的咨询项目之一就是帮助他们梳理微服务，包括微服务要拆多大颗粒度合适；其次是真正意义上把数据从流程驱动转换为数据驱动的变革，把所有业务嵌入到数据服务，包括嵌入到AI服务；第三是技术普惠，让技术拉低企业应用门槛；第四是柔韧生长，保证业务柔韧性；第五是开放连接，让连接变的更轻。”罗小江解释说。实际上，用友BIP作为商业创新平台，从一开始就是希望打造一个能够真正支撑中国企业创新管理实践的平台。而今，用友BIP 3构建了云上云下一套代码的体系，可以打通一个个“烟囱”，让数据驱动的持续迭代的动态的创新管理实践真正落地。一个例子：用友服务一家锅炉制造企业，有大量的零部件、大量的人力和复杂的组装过程，需要有一套完整的体系和科学的方法来管理整个过程，才能做到精细化管理，才能把降本增效做到极致，提升竞争力。而用友正在依照行业特性总结归纳企业数智化的“领先实践”，在“软实力”上增强核心能力。换句话说，数据驱动比传统流程驱动对于业务系统提出了更高的要求，同时也需要把BIP数据驱动这套架构下它的资产形成的方法进行沉淀，去掉客户敏感数据，形成动态的领先业务实践。“值得一提的是，这些创新管理实践与过去基于流程驱动的管理实践不同，没有最佳，只有更佳，所以用友把它定义叫‘领先实践’。”何强表示，“用友今年更加注重行业化创新，强调领先实践的影响力。”应该说，国内越来越多的客户开始有了业务驱动的新一代价值诉求，有了改进管理模式的新意愿。这就如同用友今年更新自身的业务组织架构一样，目的正是为了打造一个新的服务模式。“用友前几年沉下心来，其实不只是在技术创新，更是建立工程化的体系，在建设‘兵工厂’的基础设施，在打磨‘大国重器’的底座。”李惠苹表示，如今用友无论是在BIP研发管理体系、技术能力，还是数据驱动的平台底座和客户服务与实施运维等方面，全面准备就绪。可以认为，中国在企业核心业务软件系统领域，第一次真正意义上拥有了自己的“大国重器”！文／余文《科技看门道》坚持深度报道，希望能通过资深媒体人对IT产业热点新闻的深入思考，挖掘其背后的商业逻辑和创新模式——不仅看热闹，更要看门道！《科技看门道》主笔在行业渠道媒体拥有20年的从业经历，不仅对IT消费类和企业级软件、硬件、云计算、大数据、人工智能、区块链均有较深入的理解，同时见证了中国IT产业链上下游合作生态圈包括分销、零售、SI、ISV和CSV的进化历程，见证了金融、能源、制造、医疗、教育、政府、零售、高科技等行业的信息化和数字化转型之路。《科技看门道》相信，IT产业在供给侧的改革——包括云计算、大数据、移动互联、人工智能、区块链等，将会成为推动各行各业发展进步的核心力量。发布于 2023-03-27 20:50​赞同​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​​

日本贵弥功株式会社

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图像匹配 | NCC 归一化互相关损失 | 代码 + 讲解 - 知乎

图像匹配 | NCC 归一化互相关损失 | 代码 + 讲解 - 知乎切换模式写文章登录/注册图像匹配 | NCC 归一化互相关损失 | 代码 + 讲解陈亦新文章转载自：微信公众号「机器学习炼丹术」作者：炼丹兄（已授权）作者联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流共同进步）本次的内容主要讲解NCCNormalized cross-correlation 归一化互相关。两张图片是否是同一个内容，现在深度学习的方案自然是用神经网络，比方说：孪生网络的架构做人面识别等等；在传统的非参数方法中，常见的也有相关系数等。我在上一片文章voxelmorph的模型的学习中发现，在医学图像配准任务（不限于医学），衡量两个图片相似的度量有一种叫做NCC的而这个NCC就是Normalized Cross-Correlation归一化互相关系数。1 互相关系数如果你知道互相关系数，那么你就能很好的理解归一化互相关系数。相关系数的计算公式如下：r(X,Y) = \frac{Cov(X,Y)}{\sqrt{Var(X)Var(Y)}} \\公式中的X，Y分别表示两个图片，Cov(X,Y)表示两个图片的协方差，Var(X)表示X自身的方差；2 归一化互相关NCC如果把一张图片，按照一定的像素，比方说9x9的一个框滑动，那么就可以把图片分成很多的9x9的小图片，那么NCC就是X，Y两张大图片中的对应的小图片的互相关系数的平均值。这里看一下协方差的计算方式： Cov(X,Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))]方差的计算为： Var(X) = E[(X-E(X))^2]其实NCC不难理解，但是如何用代码计算呢？当然我们可以一行一行遍历求解，但是这样时间复杂度过高，所以我们做好还是选择矩阵运算。3 NCC损失函数的代码class NCC:

"""

Local (over window) normalized cross correlation loss.

"""

def __init__(self, win=None):

self.win = win

def loss(self, y_true, y_pred):

I = y_true

J = y_pred

# get dimension of volume

# assumes I, J are sized [batch_size, *vol_shape, nb_feats]

ndims = len(list(I.size())) - 2

assert ndims in [1, 2, 3], "volumes should be 1 to 3 dimensions. found: %d" % ndims

# set window size

win = [9] * ndims if self.win is None else self.win

# compute filters

sum_filt = torch.ones([1, 1, *win]).to("cuda")

pad_no = math.floor(win[0]/2)

if ndims == 1:

stride = (1)

padding = (pad_no)

elif ndims == 2:

stride = (1,1)

padding = (pad_no, pad_no)

else:

stride = (1,1,1)

padding = (pad_no, pad_no, pad_no)

# get convolution function

conv_fn = getattr(F, 'conv%dd' % ndims)

# compute CC squares

I2 = I * I

J2 = J * J

IJ = I * J

I_sum = conv_fn(I, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

J_sum = conv_fn(J, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

I2_sum = conv_fn(I2, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

J2_sum = conv_fn(J2, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

IJ_sum = conv_fn(IJ, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

win_size = np.prod(win)

u_I = I_sum / win_size

u_J = J_sum / win_size

cross = IJ_sum - u_J * I_sum - u_I * J_sum + u_I * u_J * win_size

I_var = I2_sum - 2 * u_I * I_sum + u_I * u_I * win_size

J_var = J2_sum - 2 * u_J * J_sum + u_J * u_J * win_size

cc = cross * cross / (I_var * J_var + 1e-5)

return -torch.mean(cc)

这段代码其实不是很好看懂，我思考了很久才明白。其中的关键就在于如何理解:# compute CC squares

I2 = I * I

J2 = J * J

IJ = I * J

I_sum = conv_fn(I, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

J_sum = conv_fn(J, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

I2_sum = conv_fn(I2, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

J2_sum = conv_fn(J2, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

IJ_sum = conv_fn(IJ, sum_filt, stride=stride, padding=padding)

win_size = np.prod(win)

u_I = I_sum / win_size

u_J = J_sum / win_size

cross = IJ_sum - u_J * I_sum - u_I * J_sum + u_I * u_J * win_size

I_var = I2_sum - 2 * u_I * I_sum + u_I * u_I * win_size

J_var = J2_sum - 2 * u_J * J_sum + u_J * u_J * win_size

我们可以才到，这个cross应该是协方差部分，I_var和J_var是方差部分。我们对协方差公式进行推导：Cov(X,Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))] =E[XY-XE(Y)-YE(X)+E(X)E(Y)]这样刚好和cross对应上。IJ_sum = E[XY]u_J * I_sum = E[XE(Y)]u_I * u_J * win_size = E[E(X)E(Y)]对方差公式进行推导：Var(X) = E[(X-E(X))^2]=E[X^2-2XE(X)+E(X)^2]J2_sum = E(X^2)2 * u_J * J_sum = E[2XE(X)]u_J * u_J * win_size = E[E(X)^2]编辑于 2021-03-16 09:52原创图片机器学习深度学习（Deep Learning）​赞同 27​​11 条评论​分享​喜欢​收藏​申请

什么是用友NCC？ - 知乎

什么是用友NCC？ - 知乎切换模式写文章登录/注册什么是用友NCC？河南智诚用友ERP软件 OA 定制开发NC Cloud 大型企业数字化平台全新混合云架构 重塑用户体验用友 NC Cloud，大型企业数字化平台， 聚焦数字化管理、数字化经营、数字化商业，帮助大型企业实现 人、财、物、客的全面数字化，从而驱动业务创新与管理变革，与企业管理者一起重新定义未来的高度。专注大型企业服务用友NC Cloud，为客户提供面向大型企业集团、制造业、消费品、建筑、房地产、金融保险等14个行业大类，68个细分行业，涵盖数字营销、智能制造、财务共享、数字采购等18大解决方案，帮助企业全面落地数字化。数字化重塑用户体验数字化重塑用户体验NC Cloud 服务大型企业数字化用友 NC Cloud，为客户提供面向大型企业集团、制造业、消费品、建筑、房地产、金融保险等 14 个行业大类，68 个细分行业， 涵盖数字营销、智能制造、财务共享、数字采购等 18 大解决方案，帮助企业全面落地数字化。大型企业混合云技术架构根据全球 IT 研究与顾问咨询公司 Gartner 最近发布的调研报告可以看到，在未来的十多年时间里，“云 + 端”成为部署企业 数字化应用的典型方式，“大型企业私有云 / 专属云 + 公有云服务”的混合云融合应用模式成为大型企业的必然选择。用友 NC Cloud 全面应用最新混合云技术架构，公有云、私有云、专属云、混合云，随需而定。DevOps、容器云、微服务、Open API......，在多云多态多端间实现按需部署，适配企业的智能共享，更灵活，更敏捷，更高效，更智能。云技术架构发布于 2022-08-09 11:15用友用友 ERP用友软件​赞同 3​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

什么是NCC认证？ - 知乎

什么是NCC认证？ - 知乎切换模式写文章登录/注册什么是NCC认证？CTC华商检测​已认证账号一、NCC认证是什么NCC是台湾通讯传播委员会(The National Communications Commission ) 的简称，主要管控在台湾市场流通和使用的通信信息类设备：1. LPE：Low Power Equipment即低功率设备(例如：蓝牙、WIFI类设备);2. TTE：Telecommunications Terminal Equipment即通讯终端设备(例如：手机、平板类设备) 。二、NCC认证产品范围:1. 工作频率在9kHz至300GHz之低功率射频电机如：无线网路(WLAN)产品(含IEEE 802.11abg)、UNII、蓝芽产品、 RFID、ZigBee 、无线键盘、无线滑鼠、无线耳机麦克风、无线电对讲机、无线电遥控玩具、各式无线电遥控器、各式无线防盗器等。2. 公众交换电话网路设备(PSTN) 产品如有线电话机(含VOIP网路电话)、自动报警设备、电话答录机、传真机、遥控装置、有线电话无线主副机、按键电话系统、数据设备(含ADSL设备)、来话显示终端设备、2.4GHz射频电信终端设备等。3. 陆地行动通信网路设备(PLMN) 产品如 无线宽频接取行动台设备(WiMAX行动终端设备)、 GSM 900DCS 1800行动电话机暨终端设备(2G手机)、第三代行动通信终端设备(3G手机)等。三、NCC标志制作方式：1. 应以适当比例大小标贴或印铸于设备本体位置上，尺寸规定，以清晰为原则。2. 此NCC标志连同审验合格号码，应依规定附加于产品上，其频色单一，须清楚、容易辨识。审验合格卷标制作范例为配合台湾贸易便捷化通关需要，从95年1月1日起修订电信管制射频器材及电信终端设备的审验合格标签式样如下：从94年12月31日以前取得审验合格编号的低功率射频电机及无线电信终端设备, 如需将审验合格编号转换为95年度新式编码方式(通关代码)四、NCC认证流程：1、委托方提供产品资料给机构评估报价2、委托方确认回签报价，填写申请表，提供样品、资料，安排款项(首款)，机构开案3、安排产品预测，并审核资料4、如测试、资料存在问题，安排整改、重测，直至合格5、测试、资料合格后，发证机构进行目击测试6、目击测试完成后，发证机构出具测试报告，并发证7、委托方付清款项(尾款)，拿到证书报告，结案五、申请台湾NCC认证准备资料：1. 产品电路原理图2.产品方框图3. 产品规格书4. 产品说明书5. BOM表6.服务申请表7. 工厂ISO9001证书8.天线规格书9.定频软件六、NCC认证申请周期：NCC认证申请周期4-5周，费用根据产品资料才能确定七、NCC工厂检查及证书有效期：NCC认证无工厂检查，证书无有效期，只要产品无变动，测试标准未更新，证书是一直有效的;阅读原文发布于 2020-09-17 11:37通信无线电无线局域网（WLAN）​赞同 2​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

NCC归一化互相关(详解)-CSDN博客

NCC归一化互相关(详解)-CSDN博客

NCC归一化互相关(详解)

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已于 2022-09-02 20:50:42 修改

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分类专栏：

计算机视觉

文章标签：

算法

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人工智能

于 2020-02-03 22:42:36 首次发布

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.csdn.net/fb_help/article/details/104162770

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NCC归一化互相关(详解)

NCC是什么

NCC（Normalized cross-correlation）是模板匹配中较为常见的互相关计算方法。 来描述两个同维向量，窗口或样本之间的相关性。其取值范围是-1~1，-1代表两向量不相关，1代表两向量相关

应用

NCC常做作为相似性的度量。当NCC为-1时，两向量负相关（你东我就西），当NCC为0时，两向量不相关（你东我随意），当NCC为1时，两向量正相关（你东我就东）。因此，NCC值越大，两向量越相似。反正不相似。

NCC的计算公式

NCC的计算公式网上有多种：

https://blog.csdn.net/weixin_42104289/article/details/83088043 https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/53021614https://blog.csdn.net/qq_32261049/article/details/78666654 NCC

这些结果存在问题：

第一NCC这个叫法是有歧义的，特别是图像模板匹配领域的人，对NCC和ZNCC有区分，详情见 NCC与ZNCC。由于其存在多义性，本篇所说的NCC，以公式为其标识。

简约的计算公式

网上多数结果过于复杂，不好理解，简便而优美的公式见： 其中，f(),t(),为两个向量或样本，n为向量维数或窗口的大小，σ为各种样本的标准差，μ为各自样本的均值。

理解

NCC与相关系数

不难发现，NCC的计算公式与相关系数的计算公式一致，及：

相关系数就更好理解了，描述两样本的相关性，其实NCC就是计算两影像窗口内像素的相关系数。

NCC与向量夹角

另外NCC可以看作两个影像窗口内各像素组成的向量之间的夹角。详情见 NCC与ZNCC。

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NCC归一化互相关(详解)

NCC归一化互相关(详解)NCC是什么NCC（Normalized cross-correlation）是模板匹配中较为常见的互相关计算方法。来描述两个同维向量，窗口或样本之间的相关性。其取值范围是-1~1，-1代表两向量不相关，1代表两向量相关NCC的计算公式NCC的计算公式网上有多种：https://blog.csdn.net/weixin_42104289/article/de...

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基于改进的Harris和二次归一化互相关的量子图像拼接算法

01-25

针对量子图像拼接时,Harris算法需要人为设置阈值,以及图像局部相似度大导致误匹配率高的问题,提出了基于改进的Harris和二次归一化互相关(NCC)的量子图像拼接算法。在阈值设置方面,基于图像重复度高的事实,通过二值化...

Generalized Normalized Cross Correlation：计算所有位置的正确 NCC，而不管 A 和 TEMPLATE 的相对大小-matlab开发

05-30

normxcorr2_general 计算矩阵 TEMPLATE 和 A 的归一化互相关。生成的矩阵 C 包含相关系数，其值范围从 -1.0 到 1.0。

normxcorr2 的限制： normxcorr2 的文档指出，“矩阵 A 必须大于矩阵 TEMPLATE 才能使归一化有意义。” 它是按照工业光魔公司 JP Lewis 的论文“Fast Normalized Cross-Correlation”的详细信息实施的。 这种方法假设模板相对于图像较小，并继续计算整个模板的归一化。 这会导致在模板与图像完全重叠的地方进行正确的计算，但在输出的边界处计算不正确（边界大小与模板大小成正比）。 因此，对于较大的模板，这个问题会更糟，以至于当模板与图像大小相同时，唯一正确的值是中心像素（图像完全重叠的地方）。 因此，如果将normxcorr2用于注册相同大小的图像，则结果将是错误的。

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双目立体匹配——归一化互相关（NCC）

weixin_30387663的博客

08-13

1441

　　归一化相关性，normalization cross-correlation，因此简称NCC，下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。

　　NCC，顾名思义，就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度，注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p（px，py）构建3*3邻域匹配窗口，与目标像素位置p'(px+d,py）同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性...

NCC算法简述

Lx85416281的专栏

11-04

3万+

一、NCC的基础概念

  NCC（normalized cross correlation）算法，归一化互相关匹配法，是基于图像灰度信息的匹配方法。

  图像匹配的方法主要有三种：基于灰度，基于特征，基于变换域。

二、公式介绍

  NCC算法的基础理论来可以讲，是将图像的相似性归结为2个向量的相似性。假如 a为向量1,b为向量2,根据点乘的定义得到

若 a与b相似,

NCC_归一化互相关_互相关_互相关匹配_NCC_

09-30

采用积分图算法的归一化互相关匹配，大大减少了计算时间。

NCC(Normalized Cross Correlation)归一化互相关原理和C++代码实现

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weixin_42104289的博客

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NCC(Normalized Cross Correlation)归一化互相关

图像匹配指在已知目标基准图的子图集合中，寻找与实时图像最相似的子图，以达到目标识别与定位目的的图像技术。主要方法有：基于图像灰度相关方法、基于图像特征方法、基于神经网络相关的人工智能方法(还在完善中)。基于图像灰度的匹配算法简单，匹配准确度高，主要用空间域的一维或二维滑动模版进行图像匹配，不同的算法区别主要体现在模版及...

图像相关度描述 - 归一化互相关（NCC）

机器视觉

06-24

1万+

一：基本原理

NCC是一种基于统计学计算两组样本数据相关性的算法，其取值范围为[-1, 1]之间，而对图像来说，每个像素点都可以看出是RGB数值，这样整幅图像就可以看成是一个样本数据的集合，如果它有一个子集与另外一个样本数据相互匹配则它的ncc值为1，表示相关性很高，如果是-1则表示完全不相关，基于这个原理，实现图像基于模板匹配识别算法。

图像匹配指在已知目标基准图的子图集合中，寻找与实时图像最相似的子图，以达到目标识别与定位目的的图像技术。主要方法有：基于图像灰度相关方法、基于图像特征方法、基于神经网

归一化互相关匹配算法

fangyan的专栏

09-24

5840

1.归一化互相关匹配

https://blog.csdn.net/u013049912/article/details/85984238；

2.图像匹配—NCC算法，即归一化互相关匹配

https://blog.csdn.net/qq_32261049/article/details/78666654

3.图像处理之积分图应用三（基于NCC快速相似度匹配算法）

https://blog....

归一化互相关算法

Star_ID的博客

05-22

2373

NCC

归一化互相关匹配

u013049912的博客

01-07

1万+

设待匹配图像I的像素大小为MxN，模板T的像素大小为mxn。从图像I中任意选取一块像素大小为mxn的子图Ix,y，其左上角在图像I中的坐标为(x,y)，可知坐标范围为，。其中，M，N分别为待匹配图像像素的行数和列数，m，n分别为模板像素的行数和列数。

子图Ix,y和模板T的归一化互相关值R(x,y)定义为

(1)

式中：(i,j)为像素在模板中的坐标；为子图Ix,y的像素平均值；为模板T的像...

归一化互相关（NCC）及其部分应用场景

thequitesunshine007的博客

09-24

1807

1，如何理解归一化互相关（NCC）

2，部分应用场景

基于灰度的匹配一般被称为模版匹配，直接以灰度进行匹配效果不好，对光照很敏感，所以一般会以灰度归一化互相关（NCC）作为匹配依据，增强光照变化下的鲁棒性，为了降低计算量，多采用图像金字塔来实现先粗后精的方式加快匹配速度，匹配出像素位置后，会进一步做亚像素插值，使匹配出的位置达到更高的精度，处理旋转和缩放也很直接，就是在限定的角度范围和缩放比例内，取一定的步长生成多张模版，一一进行匹配。模版匹配处理遮挡比较困难，对光照变化想...

归一化交叉相关图像匹配算法（NCC）

09-18

归一化交叉相关图像匹配算法（NCC）的Matlab程序，简单易懂！

cross_corr:CROSS_CORR 成对计算列向量之间的归一化互相关 (NCC)-matlab开发

05-29

- NCC = cross_corr(X, Y, isNormalized, isMeaned) 计算之间的 NCC X 和 Y 的列向量成对 X 和 Y 都是矩阵，每列代表一... 另外两个参数 isNormalized 和 isMeaned 表示每列是否已归一化或零均值，可用于加快计算速度。

WNCC - 加权归一化互相关：通过归一化互相关但使用加权模板在图像中执行模式匹配-matlab开发

05-30

归一化互相关 (NCC) 是在已知比例和方向的图像中查找给定模式的绝佳选择。 Matlab 的 IP 工具箱 normxcorr2 函数就是这样做的。 然而，没有办法指定图案的哪些像素是重要的。 这尤其成问题，因为模板（即模式）矩阵...

相机成像原理

fb_help的专栏

03-21

9115

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相机成像原理分为透镜成像原理和小孔成像原理。

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现代相机有很多分类，且分类标准不统一。在这里简单分类为可更换镜头相机和不可更换镜头相机两种。对于可更换镜头而言。例如单反，单镜头反光照相机，镜头只是整个系统的一个部件，他的作用是获得我们想要的成像效果，但是镜头并不是成像的必要部件，把镜头取下，依然可以获得成像，此时就是利用了小孔成像的原理。对于没有反光镜设计的微单...

计算相机焦距f

fb_help的专栏

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单目相机如何的到深度

fb_help的专栏

04-03

5635

单目相机如何的到深度

双目

双目可以通过标定（几何）或实时匹配（视觉匹配）得到相机的（一般为相对的）位姿

（稀疏点云）再通过匹配同名点，前方交会，得到深度。

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单目

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SFM算法总结

fb_help的专栏

04-03

5544

SFM算法总结

文章目录SFM算法总结DLT(直接线性变换法)RANSCA(随机一致性采样)SVD分解估计两相机之间的F矩阵描述难点及解决思路：方法估计两相机之间的E矩阵描述难点及解决思路：方法本征矩阵恢复相机姿态描述方法三角化描述：难点及解决思路：方法：另外：PnP描述：问题及思路方法：另外非线性优化最快速下降牛顿法LM算法BA描述问题及思路方法双视角运动结构恢复

DLT(直接线性变换法)

是一...

ncc归一化互相关代码

最新发布

05-18

以下是一个简单的 Python 代码实现，用于计算两个向量的 NCC 归一化互相关结果：

```python

import numpy as np

def ncc(x, y):

# 计算均值

x_mean = np.mean(x)

y_mean = np.mean(y)

# 计算方差

x_std = np.std(x)

y_std = np.std(y)

# 归一化

x_norm = (x - x_mean) / x_std

y_norm = (y - y_mean) / y_std

# 计算互相关

corr = np.dot(x_norm, y_norm) / len(x)

return corr

```

其中，x 和 y 是两个长度相同的向量，函数返回它们的 NCC 归一化互相关结果。这里使用了 numpy 库来计算均值、方差和向量乘积。注意，在计算方差时，使用的是无偏估计（即除以 $n-1$ 而不是 $n$）。

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根据旋转前后的两向量值求旋转矩阵 python

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T_location_norm = v1 / np.linalg.norm(v1)

sita = np.arccos(T_location_norm @ v2)

n_vector = np.cross(T_location_norm, v2)

n_vector = n_vector / np.linalg.norm(n_vector)

n_vector_invert = np.array((

[0, -n_vector[2], n_vector[1]],

[n_vector[2], 0, -n_vector[0]],

[-n_vector[1], n_vector[0], 0]

))

I = np.eye(3)

R_w2c = I + np.sin(sita) * n_vector_invert + n_vector_invert @ (n_vector_invert) * (1 - np.cos(sita))

return R_w2c

使用mshlab实现两个mesh配准

wolloh:

请问怎么导出配准完之后的数据

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NCC教育国际预科文凭证书专门为中国高中生度身设计，是进入海外大学本科阶段的衔接课程。同时，该课程还可以作为NCC教育高阶文凭课程的预备课程。

商务管理硕士预科课程

商务管理硕士预科课程面向专科/本科毕业生及有一定工作经验的人士，为渴望在国外大学攻读硕士学位的中国大专学生提供了绝佳机会，成为他们海外学历提升的更佳选择。

国际文凭课程

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商务管理专业文凭课程

商务管理专业文凭课程，是NCC教育国际学位课程商务管理专业第二阶段的课程，该课程为期一年，该课程融合了现代商务管理对理论和实践的要求，使学生具备必要的理论知识和实践技能，踏入企业管理世界的第一步。

商务管理专业高级文凭课程

商务管理专业高级文凭课程相当于英国大学商科学位课程的第二年，学生完成该课程可以直接进入职场，或前往英国大学攻读商科学位最后一年的课程。

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商务管理计算机专业文凭课程

商务管理计算机专业文凭课程，源于商务信息技术专业文凭课程，可作为NCC教育国际学位课程计算机专业第二阶段的课程，该课程为期一年。商务管理计算机专业文凭课程是学习者通往商务管理和计算机核心领域的敲门砖，课程融计算机技术、人际沟通和商务技能于一体, 培养全面发展的IT专业人士。

商务管理计算机专业高级文凭课程

商务管理计算机专业高级文凭课程，源于商务信息技术专业高级文凭课程，可作为NCC教育国际学位课程计算机专业第三阶段的课程，该课程为期一年。该课程为有志于从事IT职业生 涯的学生讲授更深入的专业知识和技能,强调IT在商务环境中的全 面应用。

计算机专业文凭课程

计算机专业文凭课程，是NCC教育国际学位课程计算机专业第二阶段的课程，该课程为期一年。计算机专业文凭课程融计算机技术，人际沟通和商务技能于一体，培养全面发展的IT专业人士。

计算机专业高级文凭课程

计算机专业高级文凭课程，是NCC教育国际学位课程计算机专业第三阶段的课程，该课程为期一年。计算机专业高级文凭课程为有志于从事IT 职业生涯的学生讲授更深入的专业知识和技能，强调在IT 商务环境中的全面应用。

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高级工商管理暨MBA学位课程

高级工商管理暨MBA学位课程，面向毕业生或职业经理人，满足他们对学历提升和职业、企业发展的需求，该课程将引领学员将最新的管理理论运用到市场营销，信息战略，项目管理，财务金融， 领导力及创业与创新领域，以便将来能更好地管理企业，引领企业发展。

少年编程课程

数字探索课程

数字探索课程基于最新的英国国家大纲关键阶段一设计，全面、系统地向青少年学生介绍了计算的相关知识，为他们成为下一代数字创新者做好充分准备。

数字领航课程

数字领航课程基于最新的英国国家大纲关键阶段二设计，全面、系统地向青少年学生介绍了Python的专业知识，为他们成为下一代数字创新者打下坚实的基础。

数字开拓课程

数字开拓课程基于最新的英国国家大纲关键阶段三设计，全面、系统地向青少年学生介绍了计算的专业知识，提高他们的计算思维、编程和管理数字项目的能力，为他们成为新的创意软件的开发者打下坚实的基础。

数字证书课程

数字证书课程是中学最高段的计算课程，在数字开拓课程的基础上，全面提升青少年的计算思维能力，网络安全意识，数字素养和编程技能，为学生的就业和升学提供必备的计算机技能和技术。数字证书课程基于最新的英国国家大纲关键阶段四设计，全面、系统地向青少年学生介绍了计算编程的专业知识，全面提升他们运用Python和Java进行编程的能力。

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商务计算与信息系统荣誉学士学位课程将实操性极强的IT技能与商务管理专业知识融为一体，着眼于提高学员将来进入IT行业雇主所需的必备理论知识和专业技能，为他们未来从事高级管理岗位相关工作筑牢基础。该课程由NCC教育与中央兰开夏大学联办，相当于英国学士学位课程的最后一年。

中央兰开夏大学网络安全与网络互联荣誉学士学位课程

网络安全与网络互联荣誉学士学位课程为准备步入职场、从事现代计算机系统的设计、运行、管理、维护网络安全等相关工作的学生而研发，旨在为学习者提供充足的理论知识、实用技术和沟通技巧，培养学习者成为具备网络安全意识的专业从业者、有充足的技能应对当下雇主所需解决的网络安全问题。该课程由NCC教育与中央兰开夏大学联办，相当于英国学士学位课程的最后一年。

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