通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py import numpy as np import cv2 #双目相机参数 class stereoCameral(object): def __init__(self): #左相机内参数 self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]]) #右相机内参数 self.cam_

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度

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

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用

Machine Learning Algorithms Machine Learning Algorithms (Python and R) 明天考试,今天就来简单写写机器学习的算法 Types Supervised Learning(监督学习) Decision Tree(决策树) Random Forest(随机森林) kNN(k最邻近算法) Logistic Regression(逻辑回归) Unsupervised Learning(非监督学习) Apriori algorithm(关联

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

原创博文,转载请注明出处 利用周六周末的时间把几种基本的排序方法用python实现了一下,废话少说,直接上代码. 本文不注重基础知识的讲解,只做大致的描述,大家如果不清楚概念,自行查找资料. 直接插入排序: 每次从无序表中取出第一个元素,把它插入到有序表的合适位置,使有序表仍然有序. def insert(arr): l = len(arr) for i in range(1,l): if arr[i]<arr[i-1]: temp =arr[i] j=i-1 arr[j+1]=arr[j] j

本文参考http://zoulc001.iteye.com/blog/1186996 广度优先算法介绍 整个的广度优先爬虫过程就是从一系列的种子节点开始,把这些网页中的"子节点"(也就是超链接)提取出来,放入队列中依次进行抓取.被处理过的链接需要放 入一张表(通常称为Visited表)中.每次新处理一个链接之前,需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中.如果存在,证明链接已经处理过, 跳过,不做处理,否则进行下一步处理. 初始的URL地址是爬虫系统中提供的种子URL(一般在系统

导读: 随着大数据概念的火热,啤酒与尿布的故事广为人知.我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律?数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们.本文首先对Apriori算法进行简介,而后进一步介绍相关的基本概念,之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤,最后给出Python实现代码. 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法.A priori在拉丁语中指"来自以前".当定义问题时,通常会使用先验知识

选择排序算法(Selection Sort)是排序算法的一种初级算法.虽然比较简单,但是基础,理解了有助于后面学习更高深算法,勿以勿小而不为. 排序算法的语言描述: 给定一组物体,根据他们的某种可量化的属性,进行从大到小或从小到大排序. 比如,上体育课的时候,同学们按照身高排队. 排序看起来是一个简单的问题,但针对它的计算机算法有很多,性能各不一样.本文的选择算法即是其中一种. 选择排序算法的语言描述: 选择排序算法是,从一组未排序的物体中,根据某可量化的属性,先选出最小或最大的一个,放到第一个

排序算法列表电梯: 选择排序算法:详见 Selection Sort 插入排序算法(Insertion Sort):非常适用于小数组和部分排序好的数组,是应用比较多的算法.详见本文 插入排序算法的语言描述: 大家都打过牌吧,理牌的时候,每人手里一把牌,一般都会按由大到小顺序排好,每抓一个新牌(比如 5),都会找到4和6,把6往后挪一下,然后把5插到4和6之间. 插入排序算法的原理与理牌是一样的,在一组未排序或部分排序的物体中,将物体从左到右挨个比较,每比较一次,将物体从小到大排好,每次比较后,前

------------------------------------------本文专为<光荣之路培训 >原创,如有转载请注明出处---------------------------------- 开篇: 测试过程中,对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织,之前一直使用[正交分析法]进行用例组织,说白了就是把每个参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合,用Python脚本实现,就是itertools模块中product方法(又称笛卡尔积法). 正交分析法的优点是测试用例覆盖率100

逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 mnist = load_digits() Extra

目前正在使用asp.net core 2.0 (主要是web api)做一个项目, 其中一部分功能需要使用js客户端调用python的pandas, 所以需要建立一个python 的 rest api, 我暂时选用了hug, 官网在这: http://www.hug.rest/. 目前项目使用的是identity server 4, 还有一些web api和js client. 项目的早期后台源码: https://github.com/solenovex/asp.net-core-2.0-we