Python是一种非常流行的编程语言,具有广泛的应用领域,包括数据可视化。在数据可视化中,Python提供了多种工具来帮助用户创建各种类型的图表、图形和可视化效果。本文将介绍Python数据可视化的基本概念、工具和技术,并提供代码示例以说明如何使用Python进行数据可视化。 Python数据可视化基本概念数据可视化是将数据转换为图形或图表形式的过程,以帮助人们更好地理解和分析数据。Python
前言:为什么要重建纹理?为了真实感绘制,以及计算机的渲染。 1. 纹理图像的自动创建1.1 基础知识纹理贴图 1.2 算法流程 1.2 算法流程 1.2.2 纹理坐标的计算 1.2.3 全局颜色调整 1.2.4 泊松图像编辑 1.2.5 OBJ文件 1.3 结果示例 网
1. 三角化和体素重建的区别 基于“一致性”定义的不同,衍生出了多种方法,其中比较经典的包括: 1. 空间雕刻法,2. 体素着色法。 注意:基于体素的方法需要已知摄像机的内、外参数矩阵。 获取相机内外参数方法:1、SFM 计算得到2、固定工作台,相机和物体的位置关系进行标定2. 空间雕刻法 空间雕刻法的一致性定义给定工作体积中的一个点,将其投影到某个视图上时,如果投影点落在该视图的
项目是一个基于Python和OpenCV的交通标志检测和识别项目,旨在使用计算机视觉和深度学习技术对交通标志进行检测和分类。本文将从介绍项目原理和框架开始,详细介绍该项目的实现过程和技术细节,最后给出项目的安装和使用方法。 前后结果对比识别前 识别后 一、 项目原理和框架Traffic-Sign-Detection项目的主要原理是使用计算机视觉和深度学习技术对交通标志进行检测和分类。具体来说
1. 三维物体的表面表达方式✓ 边界表示法✓ 空间划分法✓ 构造体素法1.1 边界表示法 (Boundary Representation) 1.2 空间划分法 (Spatial-Partitioning Representations) 1.3 构造体素法 (Boundary Constructive Solid Geometry) 2. 三维模型的表述方式 3. 基于符号距离场的表面
pytorch的hook机制允许我们在不修改模型class的情况下,去debug backward、查看forward的activations和修改梯度。hook是一个在forward和backward计算时可以被执行的函数。在pytorch中,可以对Tensor和nn.Module添加hook。hook有两种类型,forward hook和backward hook。 1. 对Tensors添
引用库文件 import os from hobot_dnn import pyeasy_dnn as dnn from hobot_vio import libsrcampy as srcampy import numpy as np import cv2 import colorsys from time import ti
感受野可能是卷积神经网络中最重要的概念之一,在学术中也被广泛关注。几乎所有的目标检测方法都围绕感受野来设计其模型结构。这篇文章通过可视化的方法来表达感受野的信息,并且提供一用于计算任何CNN网络每一层感受野的程序。 对于CNN相关的基础知识,可以参考A guide to convolution arithmetic for deep learning。 首先看一下感受野的定义,感受野是指在输入
OpenCV中视频操作及人脸识别案例 主要内容:•视频文件的读取和存储•视频追踪中的meanshift和camshift算法•人脸识别案例 视频操作视频读写 学习目标•掌握读取视频文件,显示视频,保存视频文件的方法 从文件中读取视频并播放 在OpenCV中我们要获取一个视频,需要创建一个VideoCapture对象,指定你要读取的视频文件: 1.创建读取视频的对象 cap = c
OpenCV作业及近阶段学习总结作业描述不太理解为啥不让用OpenCV的API,明明可以直接可以一行代码搞定。。。。。numpy代码如下:•均值滤波 import cv2 import numpy as np # 均值滤波 def mean_filter(img, K_size=3): H, W, C = img.shape # zero padding
0. 简介 自动标注软件是一个非常节省人力资源的操作,而随着深度学习的发展,这些自动化标定软件也越来越多。本文章将会着重介绍其中比较经典的自动标注软件 1. AutoLabelImg AutoLabelImg 除了labelimg的初始功能外,额外包含十多种辅助标注功能,分别在Annoatate-tools和Video-tools两个新菜单栏下面,具体如下: 自动标注:基于yolov5
Ⅰ. 图像特征提取与描述 0x00 角点特征 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算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了。 在拼图时,我们要寻找一些唯一的特征,这些特征要适于被跟踪,容易被比较。我们在一副图像中搜索这样的特征,找到它们,而且也能在其他图像中找到这些特征,然后再把它们拼接到一起
视频流以及图像开发 前面我们准备好电源以及板卡前期的开发准备,下面内容就是对于在RDK x3 module做图像开发处理的一个准备。 gstreamer 依赖安装 由于做视频流时需要使用gstreamer去获取相关的视频流,于是需要把gstreamer依赖安装好。 opencv 源码编译安装 虽然本身RDK x3 module已经集合了视频流以及流媒体开发模块,但是平时使用opencv的
0. 简介 自从MetaAI提出的能够“分割一切”的视觉基础大模型SAM提供了很好的分割效果,为探索视觉大模型提供了一个新的方向。虽然SAM的效果很好,但由于SAM的backbone使用了ViT,导致推理时显存的占用较多,推理速度偏慢,对硬件的要求较高,在项目应用上有很大的限制。FastSAM通过更换检测头,能够较好的完成分割的实时性,但是将SAM的”重量级”解码器替换为”轻量级”以使其可在移动
DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries 文章目录 DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries 论文精读 摘要(Abstract) 1. 介绍(Introduction
文章目录 论文精读 摘要 1. 介绍(Introduction) 2. 方法(Methodology) 2.1 MV-FCOS3D++ 2.2 Pretraining with Perspective-View Supervision 2.3 Dual-Path Temporal Modeling 2.1 MV-FCOS3
文章目录 论文精读 摘要 1. 介绍(Introduction) 2. 相关工作(Related Works) 2.1 BEV三维物体探测器 (BEV 3D Object Detector) 2.2 摄像机三维目标检测中的辅助损失 (Auxiliary Loss in Camera 3D Object Detection) 2.3 二阶段的三维物体探测器(Two-stag
文章目录 BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers 论文精读 摘要(Abstract) 1. 介绍(Introduction) 2. 相关工作(Related Work) 2.1 基于Trans
文章目录 一、安装 1.1 下载PCL 1.2 安装PCL 1.3 安装OSGeo4W 二、配置 2.1 配置环境变量 2.2 配置VS2019 三、点云格式转换以及可视化 参考 一、安装 1.1 下载PCL 首先我们需要下载pcl1.11.0 ,这个版本与vs2019对应。有两种下载方法:百度网盘、官网下载。二选一即可~
本教程安装环境为windows+anaconda。最终可实现直接在pycharm中进行yolov5深度学习训练。 一、安装anaconda 因anaconda服务器在境外可能存在网络问题,所以这里使用清华源镜像进行下载。 网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 按照需要选择自己需要的版本。 1、运
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