像素精度计算 像素精度——一像素对应多少毫米——距离不同像素精度也不同 将棋盘格与相机CCD平面大致平行摆放,通过[每个点处的近似像素精度=相邻两个角点之间的实际距离(棋盘格尺寸已知)/ 棋盘格上检出的相邻两个角点之间的像素距离],两两角点之间计算像素精度,最后取平均 示例:一张1280*1024像素的图片里,其中的棋盘格是6*9,物理尺寸为12mm*12mm #include"opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { M

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这里. 训练数据处理 我们的训练选择天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集,天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1

对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常

https://mp.weixin.qq.com/s/thGF2WVUkIQYQDrz5DISxA 今天由Unity技术支持工程师高岩,根据实际的技术支持工作经验积累,分享如何对Unity MMORPG游戏进行优化. 在优化Unity游戏时,我们一般从四个方面:CPU.GPU.内存.工程配置等入手,它们都可能是影响游戏性能瓶颈的关键. CPU 我们平常游戏的很多性能瓶颈都在CPU.例如:MONO内存分配带来CPU开销,当Mono内存从50M.60M.70M,一直增大到100M,这些内存分配都相当

球体的双目视觉定位(matlab,附代码) 标签(空格分隔): 机器视觉 引言 双目视觉定位是我们的一个课程设计,最近刚做完,拿出来与大家分享一下,实验的目的是在拍摄的照片中识别球体,并求出该球体到相机的实际距离吗,我们要求需要用matlab,但是matlab调用双目摄像头(一个USB口)却老是只能调用双目摄像头中的一个,但是利用Python的OpenCV库却可以同时调用两个,因此我们选用了Python用于拍摄图片. 1.基本流程 备注:因为得出的视差图识别出圆球略困难,我们没有采用视差图深度图

(1)drawable-hdpi里面存放高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) (2)drawable-mdpi里面存放中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) (3)drawable-ldpi里面存放低分辨率的图片,如QVGA (240x320)   ldpi:240x320 mdpi:320x480 hdpi:480x800.480x854 xhdpi:至少960*720 xxhdpi:1280×720   android 自适应 多屏幕支持

1.单目标定 1.核心步骤 (1)获得标定数据:<Images_names>, <Read images>, <Extract grid corners> 1)输入数据:源图像序列(必选).棋盘格数量(可选).棋盘格尺寸(必选) 2)读入图像:输入图像基名和图像扩展名 3)提取角点:对每幅图像依次执行,若对提取的角点不满意则输入可能畸变参数(值在-1~1之间)后重新提取直到满意为止 (2)执行初次标定:<Calibration>, <Save>,

玩家从n 个点n-1 条边的图,从节点1 丢下一个小球,小球将由于重力作用向下落,而从小球所在点延伸出的每一条边有一个值pi 为小球通过该条边的概率(注意从同一个节点向下延伸的所有边的pi 的和可以小于1,也可以大于1,并且保证对于单独的一条边不会出现pi>1 的情况),而对于所有处于最下方的节点(如图红点所示)都可以有一个值vi,代表玩家可以获得的奖励.现在老板给你这样一张图,之后给你n 个vi 的值,老板希望玩家可以获得的奖励的期望值最小.(对题目不理解可以参见样例)Ps:小球不会逆着重力往

我们经常看到android工程资源文件res下drawable如ldpi.mdpi.hdpi.xhdpi.xxhdpi文件,今天我们学习了解下. (1)drawable-hdpi里面存放高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) (2)drawable-mdpi里面存放中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) (3)drawable-ldpi里面存放低分辨率的图片,如QVGA (240x320) ldpi:240x320 mdpi:320x480 hd

Nanopore sensors for nucleic acid analysis Bala Murali Venkatesan and Rashid Bashir 用于核酸分析的纳米孔传感器 纳米孔分析技术是使用电压使得分子通过一个在两电极之间的电解液中的纳米孔,监测当单个分子穿过纳米孔时离子电流如何变化的技术. 这个方法允许充电的聚合物(包括单链DNA.双链DNA和RNA)来在亚纳米级别被分析而且不需要标记和放大.最近的发展显示,基于纳米孔的传感器与第三代基因测序技术相比具有竞争性,而且很

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

(1)drawable-hdpi里面存放高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) (2)drawable-mdpi里面存放中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) (3)drawable-ldpi里面存放低分辨率的图片,如QVGA (240x320)   ldpi:240x320 mdpi:320x480 hdpi:480x800.480x854 xhdpi:至少960*720 xxhdpi:1280×720   android 自适应 多屏幕支持

目 录 一. 视频捕获快速入门 二.基本的捕获设置 1．设置捕获速度: 2．设置终止捕获 3．捕获的时间限制 三.关于捕获窗口 1.创建一个AVICAP捕获窗口 2．将一个捕获窗口连接至捕获设备 3． 父窗口与子窗口的交互 4．捕获窗口的状态 四.视频捕获驱动和音频驱动 1．视频捕获驱动的性能: 2．视频对话框: 3．PREVIEW 和 OVERLAY模式: 4．视频格式 5．视频捕获设置 6．声频格式 五．使用视频捕获 1.创建捕获窗口(CREATING A CAPTURE WINDOW) 2

变量的命名规则以及规范 变量的命名规则  1>变量名只能由任意的字母,下划线和$以及数字组成,注意不能用数字开头 2>区分大小写 3>变量一定要先定义再使用 4>同一个大括号中不能定义名字相同的变量 5>不能和C的关键字同名 命名规则 1> 有意义 可以见闻知意.例如:int score = 0;//score变量代表一个分数 2> 驼峰命名法.//例如:int sumScore;//代表总分   printf的函数的使用补充           %0md: m是

1.屏幕相关概念 1.1分辨率 是指屏幕上有横竖各有多少个像素 1.2屏幕尺寸 指的是手机实际的物理尺寸,比如常用的2.8英寸,3.2英寸,3.5英寸,3.7英寸 android将屏幕大小分为四个级别(small,normal,large,and extra large). 1.3屏幕密度 每英寸像素数 手机可以有相同的分辨率,但屏幕尺寸可以不相同, Diagonal pixel表示对角线的像素值(=),DPI=933/3.7=252 android将实际的屏幕密度分为四个通用尺寸(low,me

http://homepage.yesky.com/89/11620089.shtml 目前移动平台的竞争日益激烈,友好的用户界面可以帮助提高用户体验满意度,图标Icon是用户界面中一个重要的组成部分,今天我们来研究和学习一下Android系统的图标设计规范.在探讨Android的icon设计之前,我们有必要先了解Android的界面是如何适配多样化屏幕的. 适配性 由于同一个UI元素(如100 x100像素的图片)在高精度的屏幕上要比低精度的屏幕上看起来要小,为了让这两个屏幕上的图片看起来效果

我曾写过一些文章介绍iPhone OpenGL ES编程,但大部分针对的是已经至少懂得一些3D编程知识的人.作为起点,请下载我的OpenGL Xcode项目模板,而不要使用Apple提供的模板.你可以解压到下面位置安装此模板:/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/Library/Xcode/Project Templates/Application/ 已经有大量有关OpenGL的好教程和书籍.但是,却没有多少是关于OpenGL ES,而

格式化输出io:format是我接触Erlang使用的第一个库函数(io:format("Hello World")),随着学习的深入,它也是我debug优先选择最简单直接的工具. 不过它除了简单的输出外,还有很多进阶用法.甚至通过它,你就可以在命令行画出精艳的图表.比如:我在Visualize Erlang/Elixir Nodes On The Command Line observer_cli中绘制的与htop类似图表. 同时这个API的选项特别多,却又非常好用,你完全可以不必了

众所周知,anchor_box控制了回归框的大小,我们有时候检测的是大物体或小物体时,需要调整回归框的大小的时候,得改一下anchor_box.基于rgb公开的py-faster-rcnn修改anchor_box的步骤有一下几步:1.修改py-faster-rcnn-my/lib/rpn下的三个文件:1)generate_anchors.py.将以下两行修改成你想要的模样,然后执行这个文件,记下执行后得到的结果的len.记anchor_box的个数.默认设置得到的是9个.因为是3个scale,3

1.屏幕相关概念1.1分辨率是指屏幕上有横竖各有多少个像素1.2屏幕尺寸指的是手机实际的物理尺寸,比如常用的2.8英寸,3.2英寸,3.5英寸,3.7英寸android将屏幕大小分为四个级别(small,normal,large,and extra large).1.3屏幕密度每英寸像素数手机可以有相同的分辨率,但屏幕尺寸可以不相同,Diagonal pixel表示对角线的像素值(=),DPI=933/3.7=252android将实际的屏幕密度分为四个通用尺寸(low,medium,high,