样本: 使用的算法: 代码: import numpy as np import pandas as pd import datetime from sklearn.impute import SimpleImputer #预处理模块 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练集和测试集模块 from sklearn.metrics import classification_report #预测结果评估模块 from skl

Kinect SDK 读取彩色.深度.骨骼信息并用OpenCV显示 一.原理说明 对于原理相信大家都明白大致的情况,因此,在此只说比较特别的部分. 1.1 深度流数据: 深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x, y)坐标处物体到离摄像头平面最近的物体到该平面的距离, 注意是平面到平面距离,并不是到摄像机的斜线距离(以毫米为单位). Kinect中深度值最大为4096mm,0值通常表示深度值不能确定,一般应该将0值过滤掉.微软建议在开发中使用1220mm

Bullet物理引擎在OpenGL中的应用 在开发OpenGL的应用之时, 难免要遇到使用物理来模拟OpenGL中的场景内容. 由于OpenGL仅仅是一个关于图形的开发接口, 因此需要通过第三方库来实现场景的物理模拟. 目前我选择 Bullet 物理引擎, 其官方网站为 Bullet, 开发库的下载地址则在 github 上. 1. OpenGL 环境 首先我们需要搭建框架, OpenGL 的基本框架这里不详述, 我个人是在几何着色器内实现光照, 这是由于我实现的是面法线. 另外用到的其他三方库

                                                                                        两轮自平衡小车的研究意义 1.1两轮平衡车的研究意义 两轮平衡车是一种能够感知环境,并且能够进行分析判断然后进行行为控制的多功能的系统,是移动机器人的一种.在运动控制领域中,为了研究控制算法,建立两轮平衡车去验证控制算法也是非常有用的,这使得在研究自动控制领域理论时,两轮平衡车也被作为课题,被广泛研究.对于两轮平衡车模型的

设备定位API 引用W3C中的设备定位API的规范描述可知,该API“……定义了多种新型DOM事件,旨在提供与主机设备相关的物理朝向与运动状态信息.”由API提供的数据产生自多种来源,其中包括设备上的陀螺仪.加速计以及指南针等.不同的设备所配备的数据来源也有所区别,具体情况取决于其上搭载的传感器类型. 该API从属于W3C Working Draft,也就是说相关规范并非最终确定.在未来其具体内容可能还会出现一定程度的变动.另外值得注意的是,已知该API在多种浏览器以及操作系统之上可能出现不一致

用处大了 有啥用? 云计算啊,你看看你电脑都卡成啥了? 既然5G速度赶上本地读取,那就相当于把硬盘放云端没问题了.那么,看看自己硬盘里都有啥,5G的用处或许就能一点点浮现出来了. ——请不要急着打开一些奇怪的东西. —— 下边瞎写几个我自己的预测. 不中就是瞎猜,中了我也不会中啥奖品. ——所以别当真,有空就看没空就干活去:要是看得起我愿意给我面子抽空看的话,我也只能回以精神上的真挚的感谢,谢谢捧场…… ——当然,能就着这话题来个热烈讨论就更棒了,这样的讨论本身就很棒!有异见请尽管给出,并允许他

这个游戏基本上是建立在JavaScript模块化的开发基础上进行封装的,对游戏里面需要使用到的游戏场景进行了封装,分别实现了Game,Sprite,enemy,player, base,Animation 等游戏类,后续代码还可以继续优化,最终实现的效果如下: 其他的所有核心代码已经开源:https://github.com/xiugangzhang/SuperMarioGame 在线预览游戏效果: http://htmlpreview.github.io/?https://github.com

Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要 因为骨架信息可以鲁棒地适应动态环境和复杂的背景,所以经常被广泛应用在动作识别任务上,现有的方法已经证实骨架中的关键点和骨头信息对动作识别任务非常有用.然而如何将两种类型的数据最大化地利用还没有被很好地解决. 作者将骨架数据表示成一个有向非循环图(Directed acyclic graph),该图基于自然人体的节点和骨骼的动力学依赖. 这个新颖的图结构用

目录 概览 HighLights Camera Intrinsic Matrix 笔记 Intrinsic Matrix Task-Error - 不确定性任务下确界的计算 输出假设的Laplace分布 Geometric Baseline 基于纯几何学的参照方法 公式总结 概览 近日在阅读"MonoLoco: Monocular 3D Pedestrian Localization and Uncertainty Estimation"文献,旨在解决定位图像中行人位置(本质上只预测距

From: https://liudongdong1.github.io/ 1. 人体存在感知 目标:检测环境中的所有人体,标记出每个人体的坐标位置:不限人体数量,适应中低空斜拍.人体轻度遮挡.截断等场景 .1. WAYV AIR WAYV AIR 智能人体存在感知雷达目前已成功应用于多个智能卫生间项目中,实现厕位的占位及人流量统计 • 检测准确率高,不管是静止.微运动还是运动人员都可以实现准确检测: • 无隐私.敏感问题,无镜头设计: • 超低功耗,辐射量仅为蓝牙十分之一,对人体安全无害: •

小程序制作证件照过程 利用canvas制作生活中常用的证件照,压缩图片,修改图片dpi.希望给大家带来方便. 证件照小程序制作要点 上传合适的图片,方便制作证件照 调用AI接口,将图像进行人像分割.这里我用的是百度AI 调用人体关键点为分析图片中头部和肩部的位置信息.为后满裁剪图片提供依据 利用canvas 将头部和肩部位置制作为新的证件照尺寸照片 改变图片的背景颜色,生成不同要求的背景证件照 导出图品前将图片修改为符合打印要求的dpi. 下载最终生成好的证件照 上传合适的图片,方便制作证件照

Java 笔记整理 包含内容     Unix Java 基础, 数据库(Oracle jdbc Hibernate pl/sql), web, JSP, Struts, Ajax Spring, Ejb, java和模式 Linux/Unix笔记 inode :存储编号(地址) ls -k:查看磁盘分区 ls -li:显示当前文件的inode号. 目录的大小跟文件的大小有关,跟目录里的文件(目录)数量无关. 一行多个命令的话,中间用分号分开.如:pwd;cal;date last | grep

来自云从科技和上海交通大学的研究者近期提出一种新型框架 DenseBody,可直接从一张彩色照片中获取 3D 人体姿势和形状.该研究设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示,无需中间表示和任务,端到端地实现从单个图像到 3D 人体网格的生成. 多年以来,如何从单一图像估计人体的姿势和形状是多项应用都在研究的问题.研究者提出不同的方法,试图部分或者联合地解决此问题.本文将介绍一种端到端的方法,使用 CNN 直接从单个彩色图像重建完整的 3D 人体几何. 该领域的早期研究使用迭代优化方法从 2D

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简介 Kinect一个很强大的功能就是它可以侦测到人体的骨骼信息并追踪,在Kinect V2的SDK 2.0中,它最多可以同时获取到6个人.每个人25个关节点的信息,并且通过深度摄像头,可以同时获取到这些关节点的坐标.此时的坐标使用的是Camera Space,也就是摄像机空间坐标系,代表了物体距离深度摄像头的距离. 与前面获取数据源稍微不同的是,在把数据读取到IBodyFrame之后,还需要再从IBodyFrame里把数据读到一个6*m的二维数组里,这个数组存储了6个人的关节点信息,在这个数组

人口健康直接影响到一个国家的经济发展和社会进步.据我国2013年发布的肿瘤发病率统计年报表明,肺癌是我国目前首位恶性肿瘤,是癌症死亡的头号杀手,目前城市中每4名死亡的癌症患者中,约有1名是肺癌.如何开发仪器进行肺部疾病的早期诊断成为当前国际医学界和科学界研究的热点. 近期,中国科学院武汉物理与数学研究所周欣研究员领衔的团队正在开展的超级化气体肺部MRI成像技术研究,有望对人体肺部气体交换功能实现可视化,从而能够尽早发现肺癌. “癌症的发生和发展通常是先发生功能病变,然后演化成结构病变,即功能性变

一.首部1.图标作用:一个软件的logo.修改:每次提交新版本时可以修改.要求:1>1024*1024像素 2>72dpi.RGB.平展.不透明.没有圆角 3>高品质的JPEG或PNG图像文件格式.2.项目名称作用:显示在App Store中的App本地化名称.修改:App提交之后,只能在下一次上传新版App版本时,才能更改其名称.要求:名称长度不能少于2个字符,不能超过50个字符.3.17+作用:评级,17+代表17岁以上人员适合使用.修改:每次提交新版本时可以修改.要求:真实选择其中