写在前面 前面介绍了OTSU算法,对于阈值分割法,不得不介绍另外一种较为突出的算法——最大熵阈值分割法(KSW熵算法)。 最大熵阈值分割法和OTSU算法类似,假设将图像分为背景和前景两个部分。熵代表信息量,图像信息量越大,熵就越大,最大熵算法就是找出一个最佳阈值使得背景与前景两个部分熵之和最大。 原理 由于和OTSU算法类似,所以原理上就不再赘述和推导,言简意赅。 熵的
搭建复杂神经网络同时优化参数 1 PyTorch 之 torch.nn 2 PyTorch 之 torch.optim 前面已经搭建了一个简易神经网络,并且使用自动梯度搭建一个二层结构的神经网络模型,现在我们基于 PyTorch 深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效。 1 PyTorch 之 torch.nn PyTorch 中的
nn.DataParallel() (DP) 多卡训练原理 基本概念 broadcast 是主进程将相同的数据分发给组里的每一个其它进程 scatter 是主进程将数据的每一小部分给组里的其它进程 gather 是将其它进程的数据收集过来;reduce 是将其它进程的数据收集过来并应用某种操作 (e.g. SUM、PRODUCT、MAX、MIN) 在 gather
这一篇将介绍如何在C/C++环境下配置和使用ACADOS。官网的方法是使用MATLAB来配置和生成C代码,因为本人不是很喜欢用MATLAB,所以这里展示如何使用Python生成的代码后用C++来实现。这个可能不是最佳的实现方法,欢迎大家讨论。 代码介绍 首先,我们仍然需要Python作为前端生成c代码,具体内容详见ACADOS学习(1)。在执行Python代码后,会自动生成c代码,默认会在一个
前言 计划是在寒假时用在飞桨平台上做动物,水果的分类。 制作数据集 代码在文章最后 下载数据集 飞桨有内置数据集和自定义数据集,这里主要是写如何制作自定义数据集。我这里用到的数据集就是第十六届智能车视觉AI组组委会提供的数据集:这里放上百度网盘链接:动物水果数据集l提取码:lasl只需要下载动物水果即可。 飞桨数据集 飞桨有 map-style 的 paddle.io.Datas
代码,cmake,launch等都在网盘链接中 链接: https://pan.baidu.com/s/14hWBDnRZC41xkqAk6FirtA 提取码: 1een--来自百度网盘超级会员v4的分享 1、简介 3D激光雷达和相机的融合指的是将激光雷达获得的3D点,投影到相机图像上,从而给图像每个像素点添加深度信息或者为雷达获取到的3D点添加RGB信息。效果如图: 可以知道
写在前面 引导滤波是何恺明读博士的时候提出来的一种去噪保边算法,很有名。作者其主页上给出了该算法的Matlab实现和原文。而且他提出的基于暗通道去雾算法技惊四座,获CVPR2009最佳论文(膜拜),近几年在CV领域的成果也相当丰硕,关于他的研究动态,可以访问 http://kaiminghe.com/。 优点: 1、应用面很广、很广; 2、能够克服双边滤波的梯度翻转现象,在滤波后图像的细
写在前面 前面写了OTSU算法、最大熵算法、自适应阈值法,这些都是基于阈值的分割算法。 今天写一下基于区域的分割算法,其中最为有名和经典的就是区域生长算法。值得说明的是:OpenCV没有提供区域生长算法的API。 优点:基本思想相对简单,通常能将具有相同特征的联通区域分割出来,并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时,可以取得最佳的性能,可以用来分割比较复杂的图象,如自然景
搭建一个简易神经网络(PyTorch) 就是通过对 权重参数(w1,w2) 的更新来优化模型。 一个批次的数据从输入到输出的完整过程是: 先输入 100 个具有 1000 个特征的数据; 经过隐藏层后变成 100 个具有 100 个特征的数据; 再经过输出层后输出 100 个具有 10 个分类结果值的数据; 在得到输出结果之后计算损失并进行后向传播,这样一次模型的训练就完成了。
默认加载以下模块: import os import json from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import
一篇文章用最为基本SX来构建Single-Shooting解决MPC问题的方法。这篇最开始会简单讲解一下Mult-Shooting的不同之处,并且用其他的CasADi结构实现同样的问题。 Multi-Shooting 如上节对比图中所示,multi-shooting对状态也进行离散。这里不对方法进行过多展开,只介绍一下代码上的区别之处。具体完整的代码详见MPC/sim_2_mpc_mul_sh
前言 寒假在家无聊刷着知乎,看到了上交的智能车开源方案,几个月前这个方案有帮助到我拿到了十六届智能车的国一。前段时间网上还在讨论开源对程序员来说是好还是坏,作为开源的受益者,我的回答肯定是好,在我看来,智能车竞赛,本就是一个探索学习的过程。所以我写下在智能车图像处理上的一些个人想法与大家共同学习,也是对两年智能车生涯的一个记录。(由于电脑硬盘损坏,很多智能车相关的图片都没了,以下的一些图片部分是
第一次写博客,难免有错误,大家多多指正! ORB-SLAM2: GitHub - raulmur/ORB_SLAM2: Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities ORB-SLAM3: GitHub - JKTao/ORB
一、位平面切片 1、概述 位平面切片是在图像处理中使用的众所周知的技术。在图像压缩中使用位平面切片。位平面切片是将图像转换为多级二值图像。 然后使用不同的算法压缩这些二进制图像。使用这种技术,可以从灰度图像中分离出有效位,这对于以非常低的时间复杂度处理这些数据很有用。 2、什么是位平面切片? 数字图像中每个像素的灰度级在计算机中存储为一个或多个字节。
写在前面 双边滤波是一种非线性滤波,能够达到去噪保边的效果。相比高斯滤波,双边滤波多了一种掩膜,也就是还考虑了灰度相似性,所以双边滤波是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理。 先看看对比效果:wsize=23*23, sigma(space)=10,sigma(color)=35
自动车建图与定位技术简介 自动车定位作用 车辆定位 室内环境:地图定位,UWB 定位,人工标志 室外环境:卫星定位 GNSS:GNSS 是将多个全球定位系统 (GPS、北斗、伽利略、格洛纳斯…) 融合起来得到最终的定位结果,并可以通过差分定位 (RTK) 进一步减小定位误差;组合导航定位:卫星定位 + RTK + 惯导 + 车辆信息,比单独卫星定位拥有更高的精度和可靠性
从本节开始,会以Mohamed W. Mehrez[1]所提供的实例为基础,用Python来实现模型预测控制(MPC)和滚动时域估计(MHE)。 运动学模型 既然是基于模型的优化问题,那么首先简单地对所研究对象的运动学模型进行介绍。本示例使用常见的差分小车模型,其坐标转换关系如下图所示。 小车运动模型 对于这样一个在平面运动的模型,我们只需要使用三个坐标系即可描述小车在平面中的
准备部分: Maix系列开发板我这里用的是MaixDock连接硬件: MaixPy_IDE下载链接:MaixPy_IDE选择exe,下载后直接点击安装即可,打开后像这样,用过openmv的应该十分熟悉这个界面了。如果打开后没有显示右边的帧缓冲区,点击右边有个按钮,把帧缓冲区拖出来即可。 运行第一个程序,点亮lcd将开发板接到电脑上,如果之前没有用过CH340,可以在设备管理器里看一下
代码和数据网盘链接 链接: https://pan.baidu.com/s/11e1ICOxjYAZxdM4Gx0zlJg 提取码: inp1--来自百度网盘超级会员v4的分享 若在我给出的代码之上做了一些优化调整,希望能分享出来放在博客评论里,大家共同学习进步! 注意再运行此代码时anaconda和ros都应该已经安装好了;并且不会冲突(两者冲突比较常见自己当时调的比较麻烦)解决冲突的办法
一、光学字符识别(OCR) 光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)这一概念,最早由德国科学家Tausheck在1929年提出。 汉字识别最早是由IBM公司的工程师Casey与Nagy实现的,他们在1966年发表了首篇汉字识别相关的文章,采用的是模板匹配的方式,可以识别1000个印刷体汉字。与此同时,东芝、三洋、松下、富士通等公司也各
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信