基于vtkPolyData,绘制时除了输入点坐标,还需要通过setVerts指定点绘制信息. simplePoints.txt的内容为简单的 xyz,如: 20 20 20 20 20 30 20 20 40 20 30 30 参考vtkSimplePointsReader,此类位于legacy文件夹下,不建议直接使用 // VTK includes #include "vtkPoints.h" #include "vtkPolyData.h" #include &

前言 项目车号识别过程中,车体有三种颜色黑车黑底白字.红车红底白字.绿车黄底绿字,可以通过判断车体的颜色信息,从而判断二值化是否需要反转,主要是基于rgb2hsv函数进行不同颜色的阈值判断. matlab代码可参考: http://www.cnblogs.com/happyamyhope/p/6650920.html 与matlab中的rgb2hsv函数功能相同的opencv代码: vector<Mat> rgb2hsv(Mat image){ vector<Mat> image_

前言 项目车号识别过程中,车体有三种颜色黑车黑底白字.红车红底白字.绿车黄底绿字,可以通过判断车体的颜色信息,从而判断二值化是否需要反转,主要是基于rgb2hsv函数进行不同颜色的阈值判断. MATLAB代码如下: % /************************************************************************ % * Copyright(c) 2017 ZRJ % * All rights reserved. % * % * File: i

一个简单的利用VTK根据三维坐标点集生成点云的例子,仅供参考. 一.环境:vtk-8.1 & vs2013(需自行配置vtk的环境) 二.我所读取的三维坐标点集为txt格式文件,每个点的x,y,z坐标为单独一行.至于读取方法可以根据自己的点集数据结构重写读取方法,源码如下: #include <fstream> #include <sstream> #include <string> #include <vtkPoints.h> #include &

稍微了解了下linux的framebuffer,这是一种很简单的显示接口,直接写入像素信息即可 配置好的内核,会有/dev/fbn 的接口,于是想能否提前生成一个文件,比如logo.fb,里面仅包含像素信息,从而可以直接送入framebuffer显示 搜索了一下,有不少文章介绍,如何解析bmp图片并送给framebuffer显示,但没有找到预处理工具,都是直接处理完就送入framebuffer 于是参考了一篇文章,改动了下代码,将直接送入framebuffer变成写到一个文件中. 原代码地址为

在企查查查询企业信息的时候,得到了一些word文件,里面有些控股企业的数据放在表格里,需要我们将其提取出来. word文件看起来很复杂,不方便进行结构化.实际上,一个word文档中大概有这么几种类型的内容:paragraph(段落),table(表格),character(字符).我现在要解析的word文档中,基本都是段落和表格,本文主要来讲一下如何从word中解析出表格,并将表格信息进行结构化. 要想使用python解析word文件,我们可以使用包docx,首先我们需要安装它. 安装完成后,我

混合云数据库管理(HDM)的统一监控.告警.诊断功能新增了对MongoDB的支持. 通过直观的方式将MongoDB多个维度的负载信息统一整合,不仅可以清晰的查看实时负载信息,也可以方便的确认历史负载情况,同时也支持自定义性能监控大盘. 通过该功能,专业的DBA可以减少信息收集和处理的事件,提升效率,非专业人士也能快速检测问题. 典型使用场景 直观地确认数据库负载情况 数据库诊断和优化过程具有相当的复杂性.专业性,其中: 1.数据库负载相关信息的获取,需要依赖于大量的主机性能数据.引擎运行数据库(

RGB 0, 255, 0 百分比 0.0%, 100.0%, 0.0% 十六进制 00ff00 十进制 65280 二进制 00000000,11111111,00000000 CMYK 100.0, 0.0, 100.0, 0.0 CMYK百分比 100%, 0%, 100%, 0% CMY 1.0, 0.0, 1.0 CMY百分比 100%, 0%, 100% HSL 120.0°, 100.0, 50.0 HSV (or HSB) 120.0°, 100.0, 100.0 XYZ 35.

74859a十进制的RGB值为R:116, G:133, B:154. CMYK值为C:24.675, M:13.636, Y: 0.0, K: 39.608 RGB 116, 133, 154 百分比 45.49%, 52.16%, 60.39% 十六进制 74859a 十进制 7636378 二进制 01110100,10000101,10011010 CMYK 24.675, 13.636, 0.0, 39.608 CMYK百分比 25%, 14%, 0%, 40% CMY 0.545,

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=163 可视化点云颜色特征 所示,点赋予不同的颜色表征其对应的z轴值不同.PCLVizualizer可根据所存储的颜色数据为点云赋色,或者按照用户自定义的颜色为点云着色.许多设备,比如微软Kinect,可获取带有RGB数据的点云,PCLVizualizer可视化类可使用这种颜色数据为点云着色,rgbVis函数中的代码用于完成这种操作. 图1 可视化带颜色信息的点云 与前面的代码相比,

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html 分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是

​使用场景 华为 AGC认证服务可以为应用快速构建安全可靠的用户认证系统,可以实现多种方式关联认证登录.而如何处理这些多种登录方式的用户信息,例如在应用中发布一个活动,哪些用户参加了哪一个活动,这些信息都可以记录下来.这样AGC的云数据库服务就派上了用场,无需搭建服务器就可以使用的端云协同的数据库产品.结合认证服务与云数据库服务,就可以简单轻松地完成用户信息录入和修改.下面就将带来一个简单的示例,快速集成认证服务与云数据库实现用户数据处理. 集成准备 在开发功能前,需要开通服务.集成SDK等准备

这篇文章用来记录Kinect2.0如何生成点云. 以下示例源自Kinect提供的example修改完成,其名称会在小标题下方注解. 首先,要获取点云需要获取图像的深度数据和颜色数据.最后再将深度数据与颜色数据转为点云. 1.获取图像深度数据: 基于Depth Basic -D2D Example修改 HRESULT CMotionRecognition::GetDepthImage(){ if (!m_pDepthFrameReader) { return E_FAIL; } IDepthFra

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越

1.词云图 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 先看几个词云图 简书签约作者标签词云 全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

本文由云+社区发表 作者:ivweb qcyhust 导语 WebGL绘制图像时,往着色器中传入颜色信息就可以给图形绘制出相应的颜色,现在已经知道顶点着色器和片段着色器一起决定着向颜色缓冲区写入颜色信息并最终呈现出来,那么这个过程是什么样,如果图形的颜色需要用现有图片来渲染那么又该如何操作? 颜色缓冲区 在绘制开始前,经常见到调用函数清空画布的代码gl.clear(gl.COLOR_BUFFER_BIT),清空画布的绘图区实际上就是用之前定义好的背景颜色将颜色缓冲的的颜色清除.颜色缓冲区中存放着

整体简介: 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 基于Python的词云生成类库,很好用,而且功能强大.在做统计分析的时候有着很好的应用,比较推荐. github:https://github.com/amueller/word_cloud 官方地址:https://amueller.github.io/word_cloud/ 快速生成词云: #导入所需库 from wordc

LiDAR Light Detection And Ranging,激光探测及测距,是一种光学遥感技术,使用激光对地球表面的密集采样,产生高精度X.Y.Z测量值. 激光雷达系统的主要硬件组成部分包括一组车辆(飞机.直升机.车辆以及三脚架).激光扫描系统.GPS(全球定位系统)和 INS(惯性导航系统).INS 系统测量激光雷达系统的滚动角.俯仰角与前进方向.    激光雷达是一个主动光学传感器,它在沿着特定的测量路径移动时向一个目标发射激光束. 激光雷达传感器中的接收器会对从目标反射回来的激光进

对VSLAM和三维重建感兴趣的在计算机视觉life"公众号菜单栏回复"三维视觉"进交流群. 小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云"可远观而不可近看",放大了看就只有一个个稀疏的点了.究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛...基本就和SLAM的作用一样,定位和建图 小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出

本文提纲 先热热身点云是啥你知道点云优缺点吗?点云库PCL:开发者的福音PCL安装指北炒鸡简单的PCL实践留个作业再走先热热身 小白:hi,师兄,好久不见师兄:师妹好,上周单应矩阵作业做了吗?小白:嗯,做了,这个单应矩阵真的挺有意思的.作业之外,我发现了一个新技能...师兄:什么技能?小白:我发现很多网上流传的图片都可以用上次我学过的单应矩阵实现,你看这张图,我第一次看到还以为是真的 现在知道这不就是我们上节课讲的单应矩阵的变换吗?果然我在网上找到了原图 现在我也会用OpenCV里的单应函数做这