还有一篇文章在这: http://www. opencv. org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096 找圆算法((HoughCircles)总结与优化 图像处理之霍夫变换圆检测算法 转载 2017年07月14日 16:36:27 506 - created by gloomyfish 图像处理之霍夫变换圆检测算法
对于形变,以下两种 相关系数的效果比较好: cv2.TM_CCOEFFcv2.TM_CCOEFF_NORMED 其余四种会误检。 平方差匹配CV_TM_SQDIFF:用两者的平方差来匹配,最好的匹配值为0 归一化平方差匹配CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配CV_TM_CCORR:用两者的乘积匹配,数值越大表明匹配程度越好 归一化相关匹配CV_TM_CCORR_NORM
1.测试时数据增广 测试时数据增广(TTA)在测试时使用数据增广技术获取同一数据的多个“变体”,使用同一网络在这些“变体”以及原始数据上进行推断,最后整合所有结果作为该原始数据最终的预测结果。 TTA类似于集成学习,都是整合多个结果作为最终预测,但区别在于:TTA只使用一个模型,多个结果的来源是多个数据“变体”。 2.mmdetection3d中,点云数据的测试时数据增广 2.1
源代码:https://github.com/nekoze1004/HeadPoseTrackingTest/blob/cf3ee683bb2399fe018e54077200a8a5009f6de2/HeadPoseTest02.py import dlib import cv2 import numpy as np from imutils import face_utils
1.复制粘贴数据增广 复制粘贴(copy-paste)数据增广又叫GT增广,是将其余帧的边界框及其内部点云复制到当前帧,以增加当前帧数据丰富性的一种数据增广方法。复制前后的边界框在帧内的坐标不变,需要满足“不与已有边界框重合”的条件,且添加时会删除当前帧在复制边界框内的点。 2.mmdetection3d中物体点云数据库的建立 本节以nuScenes数据集为例,介绍mmdete
MMDetection3D的点云数据一般会经历如下步骤/模块:下面分别介绍每个部分的一些典型模型。 0.体素化函数 在介绍体素编码器前,需要先介绍体素化函数,以理解体素编码器的输入参数含义。 0.1 mmcv.ops.voxelize中的Voxelization类初始化参数:注:将体素大小z_zise设置为与点云高度范围相同时,就可以实现柱体化操作。 forward函数:0.2 MVXTwoS
参考:MMCV 核心组件分析(六): Hook - 知乎、MMCV 核心组件分析(七): Runner - 知乎 1.Runner(执行器)MMDetection(3D)中,最常用的Runner是EpochBasedRunner。下面以EpochBasedRunner为例介绍Runner。run()函数是Runner的关键函数,其代码如下(其中的call_hook()函数可暂时忽略): def r
1.builder.build_xxx()该函数根据配置字典实例化相应的类。使用格式(以build_dataset函数为例): # dataset_cfg为数据集配置字典 dataset = bulider.build_dataset(dataset_cfg) # 返回数据集类的实例 其中配置字典的格式如下: dataset_cfg = dict( type='XxxDataset',
图像特征提取与描述 主要内容是: 图像的特征 Harris和Shi-Tomasi算法的原理及角点检测的实现 SIFT/SURF算法的原理及使用SIFT/SURF进行关键点的检测方法 Fast算法角点检测的原理角及其应用 ORB算法的原理,及特征点检测的实现 图像的特征 大多数人都玩过拼图游戏。首先拿到完整图像的碎片,然后把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。如果把拼图游戏的原理写成计
参考文章:https://arxiv.org/abs/2210.00379 1.概述 神经场是一种神经网络,其输入为坐标,输出为坐标对应点的某个属性。 神经辐射场(NeRF)模型是一种新视图合成方法,它使用体积网格渲染,通过MLP进行隐式神经场景表达,以学习3D场景的几何和照明。 应用:照片编辑、3D表明提取、人体建模、3D表达和视图合成等。 特点:模型自监督。对于一个场景,只需要多视图
文章目录 1. Up-sample operation Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network 2. Single image super resolution 2.1 2016 CVPR Accurate
2021 NVIDIA CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation 端到端学习精细操纵+视觉-语言基础系统的多目标和多任务泛化能力的框架。二流架构(语义和空间路径),CLIPORT将CLIP的语义理解(“是什么”)与Transporter(以动作感知为中心,将桌面操作形式化为可供预测的拾取和放置的传统方法)的空间精度(“在哪里
目录 问题背景 格式介绍 LVX 点云格式 PCD 点云格式 FMT 简介 FMT:现代 C++ 格式化库 FMT 在数据转换中的应用 从源码编译安装 FMT CMake 引入 FMT 库 LVX -> PCD 格式转换 代码解析 实现流程 源码 问题背景 Livox 激光雷达采集的数据可以通过 ROS 驱动进行读取,但是有的情况下我们并不在设备上安装 ROS ,其实
回顾上篇:在上一篇博客中,我们成功地将 Livox 的 lvx 点云格式转换为了 pcd 格式。今天,我们将基于这一成果,探索如何将 pcd 格式进一步转换为 las 点云格式。 探索 LAS 点云格式 LAS:这一格式是轻侦测和测距(LiDAR)数据的黄金标准,广泛应用于 GIS 和测绘领域。其不仅仅是三维坐标的载体,还能承载如强度、分类代码和颜色等丰富的属性信息。 格式的关键特点: 数
视频处理 demo1 import cv2 # 打开笔记本内置摄像头 capture = cv2.VideoCapture(0) # 笔记本内置摄像头被打开 while capture.isOpened(): # 从摄像头中实时读取视频 retval, image = capture.read() # 在窗口中实时显示读取到的视频 cv2.imshow("Video
作者邮箱:1309399183@qq.com 1. 项目介绍 面青识别(face_classification )是一个基于深度学习的面部表情识别项目,它使用 Keras 和 TensorFlow 框架来实现模型的训练和预测。该项目的主要目标是在图像或视频中检测并识别人脸表情,并将其分类为七种不同的情绪类别:生气、厌恶、害怕、高兴、平静、伤心和惊讶。该项目使用了深度卷积神经网络(CNN)来实现面部
作者邮箱:1309399183@qq.com 数据增强可以说是数据驱动下的深度学习必经之路,掌握数据,相当于掌握当下主流方向的自动驾驶的命脉,是人工智能不可或缺的资源。本文将介绍最新的利用大模型扩充数据的方式!先看下变色效果:左褐色背景图 为原图,右侧为处理后的图! AI day也在自动标注数据方面,着重介绍,由此可见数据的重要性!深度学习中的数据增强(Data Augmentation)和数
图形检测 demo1 # 绘制几何图像的轮廓 import cv2 img = cv2.imread("./shape1.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像二值化 t, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 检测图像中的所有轮廓 co
1. 源码准备 在很早之前,在 《深度学习笔记(40) YOLO》 提及到 YOLO 目标检测 目前已经出到了 YOLOv5,源码放在 Github 上 $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 然后就进入该文件夹,安装依赖包 $ cd yolov5 $ pip3 install -r requirements.txt 安装好依赖后
1. 数据配置 1.1. 工具安装 Labelimg 是一款开源的数据标注工具,可以标注三种格式: VOC标签格式,保存为xml文件 yolo标签格式,保存为txt文件 createML标签格式,保存为json格式安装也比较简单: $ pip3 install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1.2. 数据准备
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