基本信息 mul函数 mul函数,是表示矩阵M和向量V进行点乘,得到一个向量Z,这个向量Z就是对向量V进行矩阵变换后得到的值.  HLSL的mul函数接受mul(V, M)或mul(M, V),要注意通常HLSL要依DirectX计算(V * M)使用mul(V, M)的形式.  特别需要小心的是,V如果是float3,前后行列不等,违反HLSL规范,但shader编译也不报错,直接当成float4(V, 0)处理,而不是当成float4(V, 1).即mul(float3, M)中的float

声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接的函数confmat可供引用.具体使用方法如下所示: [C,NE,LABLIST] = CONFMAT(LAB1,LAB2,METHOD,FID) INPUT LAB1 Set of labels LAB2 Set of labels METHOD 'count' (default) to coun

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c41e2f30101559d.html ****************假设某图像数据A(uint8格式)********************** A = 235  200  89  20 >> double(A)                 %返回与原矩阵数值相同但类型为double的矩阵: ans = 235   200 89   20 >> im2double(A)           %返回矩阵

http://codeforces.com/contest/425/problem/A 题目链接: 然后拿出这道题目是很多人不会分析题目,被题目吓坏了,其中包括我自己,想出复杂度,一下就出了啊!真是弱! 直接暴力求出矩阵数值,然后枚举每一个[I,J];再O[N]判断,分配好在[I,J]区间的数和之内的数,再排序下SOLO了 CODE:#include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> #include <ve

做实验需要将matlab实现的meanshift的结果中的region的Iabels矩阵,需要把labels.mat读入VS2010中,实现功能,在此把实现过程记录下来. C++读取mat文件的步骤如下. 1. vs2010的配置 新建一个工程,在属性管理器中选择 工程->属性->VC++目录. 设置包含目录为:D:\MATLAB\R2010a\extern\include(我的matlab装在D盘): 设置库目录为:D:\MATLAB\R2010a\extern\lib\win32\micr

条款41 了解隐式接口与编译器多态 记住: ★classes和templates都支持接口和多态 ★对classes而言接口是显式的(explicit),以函数签名为中心.多态则是通过virtual函数发生于运行期 ★对templates而言,接口是隐式的(implicit),奠基于有效表达式.多态则是通过template具现化和函数重载解析发生于编译期 条款42 了解typename的双重意义 记住: ★声明template参数时,前缀关键字class和typename可互换(函数模板或类模板

以前看 OpenCV 的书,或者资料也好,遇到 Mat 类的介绍,一般都是匆匆带过,自以为已经很熟悉了,从来没有深入研究过. 结果前段时间面试了一家公司,被问到两个 Mat 的问题:一是,谈谈对 Mat 类的理解:二是,如果 Mat B = A 的话会有什么结果? 虽然也勉强回答了些,但还是感觉,自己对于 OpenCV 中的一些基础东西,并没有想象中那么熟悉.于是,特意写下该文记录对 Mat 类的理解. 1  Mat 简介 数字图像可看作一个数值矩阵, 其中的每个元素代表一个像素点,如下图所示:

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

    MLlib支持几种数据类型:本地向量(local vectors),和存储在一个简单机器中的矩阵(matrices),以及由一个或多个RDDs组成的分布式矩阵. 1,本地向量(Local Vector)     一个本地向量是由从0开始的整型下标和double型值组成,存储在一个单机节点上.MLlib支持两种类型的本地向量:密集的和稀疏的.密集向量用一个double数组来存储值.而一个稀疏向量由两个并列的数组,下表和值组成.例如,一个向量(1.0, 0.0, 3.0)可以由密集的数组[1

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

人脸识别,大致可以分为以下四个步骤: 人脸检测:从图片中准确定位到人脸,并以矩形框将其裁剪出来: 人脸矫正(对齐): 检测到的人脸,可能角度不是很正,需要使其对齐,比如旋转,缩放: 特征提取:对矫正后的人脸进行特征提取,现在做法通常都是基于一个CNN模型: 人脸比对:对两张人脸图像提取的特征向量进行对比,计算相似度. 上述第一步,目前主流的做法都来自如Faster RCNN或者SSD等通用目标检测的一些改进网络,大致可以直接将人脸检测就看成特定目标的检测:这里主要介绍人脸校正部分,且介绍其中一种

目录 一.前言 1.MATLAB or C++ 2.图像文件 文件头 调色板 像素数据 3.RGB颜色空间 原理 坐标表示 4.MATLAB中的图像文件 图像类型 image()函数 imshow()函数 imread()函数 图像转换 其他图片操作 二.图像的点运算 1.灰度直方图 2.灰度均衡 3.直方图规定化 三.图像的几何变换 1.图像几何变换的基本理论 2.插值算法 四.图像增强 一.前言 1.MATLAB or C++ 用MATLAB进行图像处理编程,无需考虑内存分配和回收的问题,开

C++ templates的最初发展动机很直接:让我们得以建立“类型安全”的容器如vector,list和map.然而当愈多人用上templates,他们发现templates有能力完成愈多可能的变化.容器当然很好,但泛型编程——写出的代码和其所处理的对象类型彼此独立——更好.STL算法如for_each, find 和 merge 就是这一类编程的成果.最终人们发现,C++ template机制自身是一部完整的图灵机:它可以被用来计算任何可计算的值.于是导出了模板元编程,创造出“在C++编译器

粟粟的书架 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 552 MB[Submit][Status][Discuss] Description 幸福幼儿园 B29 班的粟粟是一个聪明机灵.乖巧可爱的小朋友,她的爱好是画画和读书,尤其喜欢 Thomas H. Cormen 的文章. 粟粟家中有一个 R行C列 的巨型书架,书架的每一个位置都摆有一本书,上数第 i 行.左数第 j 列摆放的书有Pi,j页厚. 粟粟每天除了读书之外,还有一件必不可少的工作就是摘苹果,她每天必须摘取

在2010年之前,我都是用Blend创建动画,添加触发器实现自动动画,后来写成代码创建的方式.如今Blend已经集成到Visual Studio安装镜像中了,最新的VS2015安装,Blend的操作界面已经十分接近VS,难怪有人吐槽Win10 Insider Preview(10025之前版本)的图标设计都是程序员搞出来的——这靠近VS的界面是怎么回事,不是应该更接近于Photoshop.Flash什么的吗? 如果你们公司没有大牛设计师,估计是不太可能使用Blend的. 这是一个点击Show或者

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html http://blog.pluskid.org/?p=685 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子的价格.假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点.那么首先需要将特征x扩展到三维,然后寻找特征和结果之间的模型.我们将这种特征变换称作特征映射(feature map

图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像 以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf

基本语法:for (name in expr_1) expr_2 实例操作: 1.构造矩阵 x=array(,dim=c(,)) # 构造四阶矩阵 数值全为0 :){ :){ x[i,j]=/(i+j+) } } print(x) [,] [,] [,] [,] [,] 0.3333333 0.2500000 0.2000000 0.1666667 [,] 0.2500000 0.2000000 0.1666667 0.1428571 [,] 0.2000000 0.1666667 0.1428

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决策树模型练习:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview 1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估: a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树(decision tree)? https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 3. 熵(entropy)概念: 变量的不确定越大,熵也就越大. 4. 决策树归纳算法(ID3)

目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ camera:  x = right, y = down, z = forward velodyne: x = forward, y = left, z = up 那么velodyne所采