如今视觉应用方面单纯依靠2D图像解决问题存在很多问题.稳定性差.定位不准确.还有配合机器人抓取方面只能抓高度一致的物品.其实在Halcon算法库有非常强大的三维算法.包括点云重建.激光三角法(2D相机加一个激光器即可),结构光相机.散斑相机.三维的算法.物体尺寸测量.物体的三维定位.三维物体的匹配. 内容比较多.容我慢慢分享.1.点云数据的获取 目前比较常用的3D相机(工业领域).主要是结构光相机和散斑相机.散斑相机相对来说价格比较便宜但精度比较差5k rmb以内 Kinect 奥比中光 之类,

在国外的服务器上因为受各种因素影响,即使国外的服务器都是百兆共享或者G口到国内下载速度都不是很让人满意,大部分人购买国外服务器是用作存储下载或者扶墙,速度慢的所以话影响我们的使用体验.所以就搞出了很多加速的方法,本文以Linux为例,总结一下现有的加速方法,同时提供一个新事物–BBR加速器. 一.Kvm/Xen/Vmware/独立服务器的加速 1.锐速 ServerSpeeder KVM这些加速比较容易,他们可以使用锐速来优化网络.锐速是一种单边加速器,加速TCP来实现速度的提升,他和后文提到的

MathType是一款出色的数学公式编辑器,不仅可以兼容word,还与PPT也兼容.它也可以在PPT中编辑出非常漂亮的公式,再加上PPT本身所具有的动画.颜色.显示等功能,在演示数学公式时非常的精美.在对数学公式进行演示的时候常常会用到一些着重号,下面我们来给大家分享一下MathType给公式加三角着重号的方法?给大家做个参考. 具体操作过程如下: 1.根据自己的习惯打开MathType公式编辑器,进入到公式编辑窗口,进行常规的公式编辑.  在编辑公式界面编辑相应的公式 2.再编辑好公式后,选中

运用三角不等式加速Kmeans聚类算法 引言:最近在刷<数据挖掘导论>,第九章, 9.5.1小节有提到,可以用三角不等式,减少不必要的距离计算,从而达到加速聚类算法的目的.这在超大数据量的情况下,尤为重要.但是书中并没有给出解释和证明.本文以k-means聚类算法为代表,讲解下怎么利用三角不等式减少计算过程. 三角不等式 任一三角形,两边之和大于第三边,两边之差小于第三边.可以从欧式距离扩展到多维欧几里得空间:设任意三个向量a,b,c.d(x,y)代表x,y在空间上的距离,则三角不等式满足:

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

go依赖包下载加速方法及github加速 对于https://github.com/kubernetes/kubernetes整个仓库大小为近900M,下载起来那个伤心: 方法一:使用码云 这是码云上的的说明:此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次 先从码云下载到本地,然后修改./git/config为github的仓库地址,再次git pull拉取最新的commit,这样 就和github保持一致 方法二:github加速 https://www.ipaddress.com 国内

halcon基础应用和方法经验分享 一.Halcon软件 的安装 安装一直点下一步就好了,这个过程很简单,就不讲了 二.Halcon软件license安装 Halcon是商业视觉软件,是需要收费的,但对我们学习者而言,它提供的试用license供大家学习,首先去http://www.211xun.com 网站上下载每个月份的license文件,把license文件放到Halcon安装目录下,如图所示 三.Halcon软件介绍 先介绍到这里,大家可以先下载一个Halcon软件来了解下.可以去这里下

css实现三角没有想象中的那么难,只要明白border的各种属性的意思就很好明白css三角是如何实现的. 一下是几个很简单的例子:   css三角形状的制作:     css样式:    .triangle{      width:0;      height:0;      border-left:10px solid transparent;      border-right:10px solid transparent;      border-top:10px solid red; 

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

git clone 独家方法 最近需要下载网上很多github库,所以git clone 4kb/s 的速度可以把人逼疯,为了加速git clone才有了这篇博客 网上有很多加速的方案 比如 blog1 blog2 还有很多,其中很大一部分加速方案都是建立在代理的基础上,如果对这个不熟悉的人可能就会出现问题 导致apt-get update 无法正常执行的错误,所以不要鲁莽 独家方案 申请一个gitlab账号 右上角加号点击 点击 new project 点击import project 点击g

很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载. 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主

原文:https://www.jianshu.com/p/91fc7ecc5e46 先大致介绍下pyenv的安装及配置流程.随后介绍加速下载方法 安装: brew install pyenv 配置 在如下文件中 ~/.bash_profile 添加配置 export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv if which pyenv > /dev/null; then eval "$(pyenv init -)"; fi 如果使用zsh,则需要在如下文件

Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一.Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可: net = nn.Dataparallel(net, device_ids, output_device) 其中,net 就是自己定义的网络实例,device_ids就是需要使用的显卡列表,output_device 表示参数输出结果的设备,默认情况下 outp

前言 DT时代对平台或商家来说最有价值的就是数据了,在大数据时代数据呈现出数据量大,数据的维度多的特点,用户会使用多维度随意组合条件快速召回数据.数据处理业务场景需要实时性,需要能够快速精准的获得到需要的数据.之前的通过数据库的方式来处理数据的方式,由于数据库的某些固有特性已经很难满足大数据时代对数据处理的需求. 所以,在大数据时代使用hadoop,hive,spark,作为处理离线大数据的补充手段已经大行其道. 以上提到的这些数据处理手段,只能离线数据处理方式,无法实现实时性.Solr作为补充

1.测试两个算法 #coding:utf-8 import time import numba import numpy as np ''' 使用numba加速总结, (1).在数值计算比如int float double等类型计算时 使用numba进行加速,速度可加快,string类型数据不能使用numba进行加速. (2).在数值计算时:小循环别使用numba,循环大于100以上可使用numba加速. (3).在小循环的时候切换进程发费时间,所以速度慢. (4).在循环计算小于等于1秒之内的

基于组件的模板匹配: 应用场合:组件匹配是形状匹配的扩展,但不支持大小缩放匹配,一般用于多个对象(工件)定位的场合. 算法步骤: 1.获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components() 参数: ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺

win10系统就是不太好用,很多功能我们硬件跟不上,会拖累系统运行速度,之前将win10优化了一部点,但是有些地方反而降低运行速度,因此需要关闭:1.磁盘的优化,这个说实话,可以自己来优化,没必要时刻优化的. 2.存储感知,这个关闭后,需要的时候,自己来清理工具即可

https://blog.csdn.net/zyy247796143/article/details/82143832 服务器安装: yum install Xvfb    :在安装完谷歌浏览器后,安装xvfb

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halcon有三种模板匹配方法:即Component-Based.Gray-Value-Based.Shaped_based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配,此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类 本文只对形状匹配做简要说明和补充: Shape_Based匹配方法: 上图介绍的是形状匹配做法的一般流程及模板制作的两种方法. 先要补充点知识:形状匹配常见的有四种情况 一般形状匹配模板shape_model.线性变形匹配模板planar_defor

Hinton的第6课,这一课中最后的那个rmsprop,关于它的资料,相对较少,差不多除了Hinton提出,没论文的样子,各位大大可以在这上面研究研究啊. 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法.这里再回顾下关于一个线性神经元他的错误表面是怎样的. 这里的错误表面就是在一个空间中,水平轴是对应于NN的权重,竖直轴对应于所产生的错误的表面.对于一个误差平方的线性神经元,这个表面总是一个