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Open3d(一)——点云数据读取可视化

亲测代码程序可运行使用,open3d版本0.13.0。open3d数据资源下载:GitHub - Cobotic/Open3D: Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing代码执行功能有:点云数据、图像数据和网格数据的读写与可视化,详情请见代码。'''Author: dongcidaciDate: 2021-09-08 11:18:20LastE

#python#3d
Open3d(进阶二)——彩色点云配准

亲测代码程序可运行使用,open3d版本0.13.0。open3d数据资源下载:GitHub - Cobotic/Open3D: Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing代码执行功能有:可视化函数、输入点云、point-to-plane ICP、彩色点云配准,详情请见代码。'''Author: dongcidaciDate: 2021-09-1

#python#3d
OpenCV人脸识别之LBPH算法(局部二值模式方法)

人脸识别LBPH算法人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能。1.LBP算子原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,

#人脸识别#算法#opencv
OpenCV人脸识别之Eigenface算法(PCA特征脸方法)

EigenfaceEigenfaces就是特征脸的意思,是一种从主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)中导出的人脸识别和描述技术。特征脸方法的主要思路就是将输入的人脸图像看作一个个矩阵,通过在人脸空间中一组正交向量,并选择最重要的正交向量,作为“主成分”来描述原来的人脸空间。1.PCA主要过程在很多应用中需要对大量数据进行分析计算并寻找其内在的规律,但是数据

#人脸识别#算法#opencv
OpenCV人脸识别之LBPH算法(局部二值模式方法)

人脸识别LBPH算法人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能。1.LBP算子原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,

#人脸识别#算法#opencv
Open3d(三)——网格数据操作

亲测代码程序可运行使用,open3d版本0.13.0。open3d数据资源下载:GitHub - Cobotic/Open3D: Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing代码执行功能有:读取三角网格打印顶点和三角形、表面法线估计、裁剪网格、网格上色、网格滤波、采样、网格细分、网格简化、网格抽取,详情请见代码。'''Author: dongcid

#python#3d
立体视觉基础

像素的物理尺寸(像元尺寸):dx,dy像素到物理尺寸的转换关系:矩阵形式:相机坐标系:矩阵形式:尺度因子λ,K为3*3矩阵内参K为内参矩阵,s为倾斜因子相机坐标系和世界坐标系用旋转和平移表示,通过一个3*3单位正交矩阵R和3*1平移矩阵t。旋转矩阵R和平移矩阵t称为相机外参世界坐标...

#3d
机器学习基础——特征提取(笔记一)

1.机器学习简介定义:机器学习是从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测数据集的构成:特征值+目标值对于每一行的数据可以成为样本,有些数据集可以没有目标值机器学习算法分类:目标值:类别——分类问题算法:K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归目标值:连续型的数据——回归问题算法:线性回归,岭回归目标值:无——无监督学习...

#python#机器学习#人工智能
机器学习基础——逻辑回归与K-means(笔记六)

一、分类算法—逻辑回归与二分类逻辑回归的应用场景:广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号特点:都属于俩个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器。逻辑回归的原理:输入:h(w)=w1*x1+w2*x2+…+b逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果激活函数:sigmoid函数分析:回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果:[0,1]区间中的一个概率值,默认为0.5位阈值损失函数

#聚类#python#机器学习 +1
结构光三维重建调研

相机类型TOFRGB双目结构光测距方式主动式被动式主动式工作原理根据光的飞行时间测量RGB图像特征点匹配,三角计算间接测量主动投射已知编码图案,提升特征匹配效果测量精度最高可达厘米级精度及距离可达毫米级精度近距离内能够达到高精度0.01mm-1mm测量范围一般为100米以内一般为2m内一般为10m以内影响因素受多重反射影响受光照变化和物体纹理影响受反光影响软件复杂度较低中等很高。

#计算机视觉#3d#图像处理 +1
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