对于2D边界框的应用时比较广泛地,它为一个简单匹配建立了很小的计算规则,3D模型的boundingbox则比较困难,计算代价较大.对于PCL库的使用则降低了计算难度,三维数值化降低了建模过程,可以使用简单的边界框规则. 对于 如何获取最大最小值过程:在载入时去 进行一个 简单 一次交换排序,选取最小最大值... 计算边界框. 引自天行健,君子以自强不息的 文章: 原文链接:http://www.cppblog.com/lovedday/archive/2008/02/23/43122.html

本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =

我们预测阶段时: 生成多个锚框 每个锚框预测类别和偏移量 但是,当同一个目标上可能输出较多的相似的预测边界框.我们可以移除相似的预测边界框.——NMS(非极大值抑制). 对于一个预测边界框B,模型会计算各个类别的预测概率,选择最大的那个p,也叫p是这个框的置信度. 在同一张图像上,我们将预测类别非背景的预测边界框按照置信度排序,得到列表L.从L中选择最高的B1作为基准,将所有与B1的交并比大于某个阀值的非基准预测边界框从L中移除.(这里阀值是超参数). 这样,L保留了置信度最高的预测边界框,并移

CSS3 在布局方面做了非常大的改进,对块级元素的布局排列变得十分灵活,适应性非常强,其强大的伸缩性,在响应式开发中可以发挥极大的作用.(兼容性不好) 必要元素: 指定一个盒子为伸缩盒子 display:flex; 设置属性来调整此盒子的子元素的布局方式:如 flex-direction: 明确主侧轴及方向 可互换主侧轴,也可改变方向 各属性: 设置主轴方向 a)  flex-direction:row(默认属性) row:从左往右 b)  flex-direction:row-reverse

样式表 一.大小 1.width   宽度 2.height  高度 <div style="width:200px; height:200px"></div> 样式和属性不同,数字后面要加上单位px或者%. 二.背景 1.背景色:background-color <div style="width:200px; height:200px; </div> 2.背景图:background-image <div style=&qu

引言 在前面的一篇文章中讲述了怎样通过模型的顶点来求的模型的包围球,而且还讲述了基本包围体除了包围球之外,还有AABB包围盒.在这一章,将讲述怎样依据模型的坐标求得它的AABB盒. 表示方法 AABB盒的表示方法有非常多,总结起来有例如以下的三种情况: Max-min表示法:使用一个右上角和左下角的点来唯一的定义一个包围体 Center-radious表示法:我们用center点来表示中点,radious是一个数组,保存了包围盒在x方向,y方向,z方向上的半径. Min-Width表示方法:我们

checkbox对齐-复选框图标 一般开发过程中,我们直接使用<input type="checkbox"/>这样出现的复选框,设计师一般都说不好看 而让我们按照设计稿的来 这个时候 我们会得到 2个图标 没有复选框的 和有复选框的 这个时候需要使用 jq来点击切换图片显示了 <i class="check">五险一金转移</i> <script type="text/javascript"> $(

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat image(, , CV_8UC3); //创建一个600*600 8位无符号字符型的3通道图像 RNG& rng = theRNG(); ////用其引用来接收theRNG函数返回的随机数生成器 ) { char key; // 键值 ,);//随机生成点的数量3

假设火车有10个站点: 1000个座位 api(1)  -> param  : leftStation, rightStation -> result : cnt                                  ps: 查询接口 还剩多少票 api(2)  -> param  : leftStation, rightStation -> result : orderNumber or faild      ps: 买票接口 买到的票的 座位号 状体分析: 票的种类

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_obj.h> #include <uf_modl.h> #include <uf_part.h> UF_initialize(); //遍历当前显示部件所有体 std::vector<tag_t> SolidVector; tag_t ObjectTag = NULL_TAG; int Type, SubType, Body_Type; ; ]; UF_OBJ_cyc

放上json文件: { "2017年3月": { "outKou": "5525.86", "inKou": "420833.61", "outLooper": null, "inLooper": null }, "2017年4月": { "outKou": "6508.79", "inKou&qu

https://blog.csdn.net/popy007/article/list/2?t=1&  //向量计算相关文章 https://www.baidu.com/link?url=48CwL-j6E_WG3nUxbBFVL9ejTlj8g-KfykMcBecP27EyuZ5YhLVktT5lT3MJ1ZTR48BdbODaCBKS2GMHSsI55T4YKwRz1_r-5MDQTWjDIaa&wd=&eqid=a068703d00428e9b000000065d0591f8 

矩形边界框(转) 另一种常见的用来界定物体的几何图元是矩形边界框,矩形边界框可以是与轴对齐的或是任意方向的.轴对齐矩形边界框有一个限制,就是它的边必须垂直于坐标轴.缩写AABB常用来表示axially aligned bounding box(轴对齐矩形边界框),OBBoriented bounding box(方向矩形边界框).轴对齐矩形边界框不仅容易创建,而且易于使用. 一个3D的AABB就是一个简单的六面体,每一边都平行于一个坐标平面.矩形边界框不一定是立方体,它的长.宽.高可以彼此不同.

  最近在解决三维问题时,需要判断线段是否与立方体交叉,这个问题可以引申为:射线是否穿过立方体AABB.   在3D游戏开发中碰撞检测普遍采用的算法是轴对齐矩形边界框(Axially Aligned Bounding Box, AABB)包装盒方法,其基本思想是用一个立方体或者球体完全包裹住3D物体对象,然后根据包装盒的距离.位置等相关信息来计算是否发生碰撞. slab的碰撞检测算法   本文接下来主要讨论射线与AABB的关系,主要对box2d碰撞检测使用的slab的碰撞检测算法(Slabs m

官网:    https://www.aicitychallenge.org/ 基于来自交通,信号系统,基础设施和运输的传感器数据,存在使运输系统更智能的巨大机会.不幸的是,由于几个原因,进展受到限制:\,其中,数据质量差,缺少数据标签,缺乏可以将数据转化为可操作的视角的高质量模型,还需要能够处理从边缘到云的分析的平台,这将加速这些模型的开发和部署 我们正在2019年CVPR组织AI城市挑战研讨会,通过鼓励研究和开发技术来帮助应对这些挑战  .这种方法较少依赖于监督方法,而更多地依赖于转移学习,

本文大部分来自官方教程的Google翻译 但是加了一点点个人的理解和其他相关知识 转载请注明 原文链接 :https://www.cnblogs.com/Multya/p/16273753.html 官方教程:https://www.sfml-dev.org/tutorials/2.5/ 本文有什么 这是SFML官方教程的翻译 涉及的模块有 System module 系统模块 Window module 窗口模块 Graphics module 图形模块 其实一共有五个模块 因为太长了所以就先

参考地址请看图片水印:http://www.cnblogs.com/iamzhanglei/archive/2012/06/07/2539751.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a1bf1310101g7zy.html 包围体是一个简单的几何空间,里面包含着复杂形状的物体.为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤(即当包围体碰撞,才进行精确碰撞检测和处理).包围体类型包括球体.轴对齐包围盒(AABB).有向包围盒(OB

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础介绍 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 轮廓进行填充的时候我会有下面2步骤:

Given a list of non-overlapping axis-aligned rectangles rects, write a function pick which randomly and uniformily picks an integer point in the space covered by the rectangles. Note: An integer point is a point that has integer coordinates. A point 

[3DMathKeynote] 1.常用公式. 1)(A*B)^T = B^T*A^T.   2)(A*B)^-1 = B^-1*A^-1. 3)|A*B| = |A|*|B|. 4)|M^T|=|M| 2.为什么矩阵的每一行可以解释为坐标系的基向量? 3.为了将原坐标系转换到新坐标系,用它乘以一个矩阵. 4.矩阵乘法的每一项C(i,j) = a(i,k)*b(k,j),k=1...n. 5.矩阵的行列式记为det M,或为|M|.假设矩阵M有r行.c列.记法M{ij}表示从M中除去第i行和第j