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实现拍照+相册选择图片，并且在选择的图片右上角添加删除按钮。导入ImageSelector相册多图片选择库。

重要新闻 我很高兴地宣布，MAGSAC ++已包含在OpenCV中。 您可以在查看文档。 MAGSAC和MAGSAC ++算法可进行健壮的模型拟合，而无需使用一个单一的离群值-离群值阈值 提出了MAGSAC和MAGSAC ++算法，用于在没有单个内部/外部阈值的情况下进行稳健的模型估计。 MAGSAC论文可在。 MAGSAC ++可在。 CVPR教程了这两种方法。 有关单应性，基本矩阵，基本矩阵和6D姿态估计的实验，显示在2020年的RANSAC教程的相应中。 在OpenCV 3.46和4.3上测试。 要通过示例运行可执行文件，请复制可执行文件旁边的“ data”文件夹，或在main（）函数中设置路径。 如果使用算法，请引用 @inproceedings{barath2019magsac, author = {Barath, Daniel and Matas, Jiri an

万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法(gravitational search algorithm based on improved tent chaos,ITC-GSA).首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.