今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac,输入3d点.2d点.相机内参.相机畸变,输出r.t之后 用projectPoints,输入3d点.相机内参.相机畸变.r.t,输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 cv::projectPoints(input_pt3d,cam_r,cam_t,camInstris,camDistort,result_pt2d);

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 安装Pyth

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 本篇主要介绍如何获取一个模型中包含的三维视点或二维视图列表. 请求地址:GET https://api.bimface.com/data/v2/files/{fileId}/views 说明:获取单模型中包含的三维视点或二维视图列表. 参数: 请求 path(示例):https://api.bimface.com/data/v2/files/1211223382064960/views 请求 header(示例):"Authorizatio

<微信二维码引擎OpenCV开源研究> 一.编译和Test测试        opencv_wechat_qrcode的编译需要同时下载opencv(https://github.com/opencv/opencv)和opencv_contrib(https://github.com/opencv/opencv_contrib),如果需要正常运行Test,还要下载opencv_extra(https://github.com/opencv/opencv_extra).        Windo

CUDA和OpenCV混合编程,使用CUDA的纹理内存,实现图像的二值化以及滤波功能. #include <cuda_runtime.h> #include <highgui/highgui.hpp> #include <imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int width = 512; int height = 512; // 2维纹理 texture<float, 2, cudaReadModeElementTy

比如对于 mnist (手写字符图像),每幅图像的像素点为 28*28,所以有: perm = randperm(28*28); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.train_images, [28*28 60000]); % 三维 ⇒ 二维,将每一副图像展成列向量: mnist.train_images = mnist.train_images(perm, :); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

//2019.07.141.matplotlib模块输出函数图像应用时主要用的是它的ptplot模块,因此在导入使用该模块时可以直接用以下语句:import matplotlib.pyplot as plt2.matplotlib模块输出图线时它得到坐标轴数值以及标题正常默认是英文形式,而如果需要在转换成为中文形式并且需要正常输出负号则需要用以下两句python语句设置一下,这样便可以正常输出中英文两种形式标题与带负号的坐标数值:plt.rcParams["font.sans-serif&quo

public function sortarea($area, $parent_id = 0, $lev = 1){ static $list; foreach($area as $v){ if($v['upid'] == $parent_id){ $v['lev'] = $lev; $list[] = $v; $this->sortarea($area,$v['cid'],$lev+1); } } return $list; } $newArr = array(); foreach($Res

Secret agent Maria was sent to Algorithms City to carry out an especially dangerous mission. After several thrilling events we find her in the first station of Algorithms City Metro, examining the time table. The Algorithms City Metro consists of a s

简介:图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导. Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. 以下各种算子的原理可参考:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 一.Sobel算子 代码如下: import cv2 as cv #Sobel算子 def sobel_demo(image): grad_

1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大.二维熵公式如下所示: 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低,因此其对应的二维熵值更小.例如: 上图所示的信号丢失画

图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

1 图像二维熵 ​图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大. 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 ​由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低.例如: 上图所示的信号丢失画面由黑色屏幕加上信号丢失提示组成,画面简单

openGL是一个强大的底层图形库,其命令最初的时候使用C语言实现的.openGL定义了一个图形程序接口,常用于制作处理三维图像,功能强大,调用方便,在图像处理十分受欢迎. 实现图形主要使用的是openGL的一个工具包:GLUT. GLUT (pronounced like the glut in gluttony) is the OpenGL Utility Toolkit, a window system independent toolkit for writing OpenGL prog

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

一.前言 众所周知,二维GIS技术发展了近四十年,伴随着计算机软硬件以及关系型数据库的飞速发展,二维GIS技术已日臻完善.在对地理信息的分析功能上有着无可比拟的优势.一些宏观的地理信息,一维的地理信息,如河流.公路等,以及二维的地理信息,如植被.湖泊.人口数量等,在对这些地理信息的分析和处理上,比较适合采用二维GIS系统.二维GIS始于20世纪60年代的机助制图,今天它已经深入社会的各行各业,如土地管理.电力.电信.水利.消防.交通.规划等,但二维GIS有其自身难以克服的缺陷,它本质上是基于抽象

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