最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计

WinForms Controls > Controls > Chart Control > Fundamentals > Charting Basics > Understanding Data Point, Its Argument and Value This topic provides general information about a chart's data point, and explains its argument and value(s). 本节提

7月29日 数人云 在上海举办金融沙龙,邀请上交所和近二十家来自银行.保险.证券的IT技术专家一同探讨容器技术在金融业中的最佳实践.数人云CTO肖德时在会上将传统金融行业通过容器可以解决的四大问题做了逐一解读. 以下是演讲实录: 容器技术基本上是2013年出来的,2014年开始在中国传播.在2016年,大家可以感觉到Docker技术的发展加速,在生产环境中也有很多的成功案例.在DockerCon 2016上我们发现,Docker已经从原来的一个工具变成一个真正的生态圈,Docker已经具备整套的

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相

目录 python调用腾讯云短信接口 账号注册 python中封装腾讯云短信接口 python调用腾讯云短信接口 账号注册 去腾讯云官网注册一个腾讯云账号,通过实名认证 然后开通短信服务,创建短信应用,然后申请签名和模板 python中封装腾讯云短信接口 安装依赖 pip install qcloudsms_py 架构 tx_msg |-- __init__.py |-- settings.py # 配置 |-- sms.py # 实现发送短信接口 settings.py # 短信应用 SDK

正常情况下 zingChart 的数据点会显示到图表中,但是如果数据点很多的情况下,可能会让你无法准确的预测趋势,而且也不美观 在 js 配置中添加最多允许显示的数据点,超过这个值将不显示数据点 效果如下图: 资料参考: https://stackoverflow.com/questions/37164246/zingchart-some-points-are-hidden-in-the-graph

数人云在9月6日开通了容器管理面板Crane的试用活动,这是国内首个基于DockerSwarmKit的容器管理工具.它具有Docker原生编排功能,采用轻量化架构,帮助开发者快速搭建DevOps环境,体验Docker的各种最新功能.下面介绍这个容器管理面板的使用体验. 在之前写了一篇使用体验,据了解,数人云指导员动了一个念头:开源,对,代码开源,让更多的教官以及战友参与进来,数人云 Crane 这个新兵能否茁壮成长全靠各位大大了,Crane 想成为 Super Star :)Fork me on

数人云在9月6日开通了容器管理面板Crane的试用活动,这是国内首个基于DockerSwarmKit的容器管理工具.它具有Docker原生编排功能,采用轻量化架构,帮助开发者快速搭建DevOps环境,体验Docker的各种最新功能.下面介绍这个容器管理面板的使用体验. 1.        首先我们进行试用申请: 2.        试用申请通过后会收到通知邮件,通知邮件中介绍了安装环境要求: 3.        首先在centos7的主机上安装docker1.12.1,对应的API版本是1.24

[python笔记]Qt+云函数 实现简单的登录框制作 备注:前置条件:QtDesigner.pycharm.PyQt5.配置好的云函数(百度的叫函数计算CFC,用来充当一个简陋的服务器,主要是免费) 大致思路: 点击登录框的时候,把username和password框的的数据打包成json发送到云函数提供的url里(云函数html触发) 在云函数里判断用户名和密码,当判断正确,则返回1,判断假则返回0 在本地判断返回值,返回值为1则在textbrowser里出现文字"登录成功",否则

关键步骤: 1.首先通过读取.txt文本数据并进行一系列字符串处理,提取显示所需要的相关数据矩阵 2.然后利用python的matplotlib库来进行动态三维显示 备注:matplotlib在显示2d数据可视化方面有着绝对的优势,但是在三维点云显示方面则存在很多问题,首先一个就是显示几千几万点以上甚至更多三维点的时候,电脑CPU明显跟不上,计算机显示明显变得卡顿,所以当需要显示更多的点的时候,建议使用python的另一个利用GPU渲染的库vispy,本人亲测,普通i5,GTX750台式机显示个

` 之前讲解了从scratch到python,基于python turtle库的实现,讲解了用scratch和python turtle绘图的实现,以及让小猫动起来和当角色被单击的例子. 本节课讲继续探索从scratch到python的道路,以猜数游戏为进行讲解. 概述 猜数游戏是一个很经典的例子,要开发一个完整的猜数游戏,需要用到编程中的变量.循环.分支,获取用户输入等基本知识,还要对逻辑运算有一定的了解. 本文将会带领大家实现这样一个小游戏,游戏开始后,让用户猜数字,如果数字大于或者小于目标

背景: 公司使用阿里云的云数据库MongoDB.基于安全原因考虑,阿里云MongoDB云数据库目前只支持从阿里云ECS上访问,无法通过公网直接访问,不方便用户在本地开发环境里直接进行测试. 阿里云官方推荐使用rinetd搭建跳板系统,实现公网访问云mongo.使用过程中,发现,python程序在使用过程中如果没有正确释放连接,即使python程序退出后,该mongo连接仍然被rinetd占用.曾出现调用该地址的python程序全部退出后,rinetd仍占用100多个连接,导致云mongo可用连接

数模有一个题目要处理杭州自行车在每个站点可用数量和已经借出数量,这数据在www.hzbus.cn上可以获取,它是10分钟更新一次的.这些数据手动获取,需要不停的刷页面,从6:00am到9:00pm,显然不可取.   过程: 先用Chrome抓包,找到了相应数据的页面URL,然后写个脚本把此URL的html代码,并且设置计时器,保存到本地;分析html代码,获得数据所在处的特点,然后写个脚本提取它们,并保存到指定文件中.   具体: 1.抓包就掠过吧,Chrome还是有很多开发人员应该掌握的工具的

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在爬虫过程中,需要将图片或其他文件进行存储到云上,但在下载图片时,看官方文档,貌似需要先下载到后再上传又拍云,感觉效率很低下.经查找资料实现Python直接对第三方资源进行文件拉取操作,即不需要下载到本地,代码如下: import upyun up = upyun.UpYun('xxxxx', 'xxxxx', 'xxxxx') # 您又拍云登录信息 img_url = 'https://desk-fd.zol-img.com.cn/t_s1144x1190c5/g5/M00/04/0C/ChM

这里没优化,只是对腾讯云下载慢日志,然后通过邮件发送出去 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import json import smtplib import urllib2 from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header from email.mime.multipart import MIMEMultipart from QcloudApi.qcloudap

CentOs 7.0云服务器部署Python Flask 使用: Python 2.7 Flask nginx gunicorn easy_install python-dev yum install python-pip yum install python-virtualenv yum install nginx mkdir /var/www/myFlask sudo chmod 777 /var/www/myFlask pip install gunicorn pip install Fl

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