前言没有算力，只有蹭一蹭腾讯云了。一.安装filezillaubuntu下安装命令:apt-get install filezilla -ycentos下安装命令：yum install filezilla -ywindows下exe下载地址:https://gpucloud-static-public-prod.gpushare.com/docs/software/FileZilla_3.55.

前言既然前面已经写过了ubuntu安装opencv：ubuntu安装opencv，那么也把windows下的也来一遍吧。一.opencv安装opencv安装可以从源码编译，也可以从使用预编译包安装。笔者这里使用简单的使用预编译包安装。首先从opencv下载opencv的预编译包：预编译包下载地址双击下载的预编译包可以选择安装路径这个路劲得记住，后面有用到，然后点击Extract即可安装然后是配置环

ubuntu下安装opencv以下是我遇到的两种报错：/usr/bin/ld: …/…/lib/libopencv_imgcodecs.so.4.5.0: undefined reference to “TIFFOpen@LIBTIFF_4.0”/usr/bin/ld: /home/ztyf/anc

前言个人感觉骨架提取提取的就是开运算过程的不可逆。一.算法步骤1.算法步骤首先上一下比较官方的算法步骤：1.获得原图像的首地址及图像的宽和高，并设置循环标志12.用结构元素腐蚀原图像，并保存腐蚀结果3.设置循环标志为0，如果腐蚀结果中有一个点为255，即原图像尚未被完全腐蚀成空集，则将循环标志设为1.4.用结构元素对腐蚀后的图像进行开运算（消除小的白色区域），并求取腐蚀运算与开运算的差（得到消除的

目录：前言一.表面法线估计二.裁剪和上色TriangleMesh三.网格过滤1.均值滤波器前言来学习一下另一种3d数据TriangleMesh,关于open3d中TriangleMesh的数据结构详解见这篇博客：TriangleMesh一.表面法线估计import open3d as o3dimport numpy asnpimport copymesh=o3d.io.read_triangle_

前言经典的knn了解一下。1.算法思路1.1算法基本思想knn的基本思想:需要确定一个样本A的类别，可以计算出它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本距离最小的k个样本，对这k个样本的类别进行统计，样本数最多的那个类别就是我们A的类别了。1.2预测算法流程knn没有需要求解的参数，没有训练过程，参数k由人工指定。对于分类问题，给定n个训练样本(xi,yi)，xi为特征向量，yi为标签值。设定合适的

目录：前言1. open3d.geometry.TriangleMesh2.例子前言再来整一整另一种3d数据。接着上一节的点云21. open3d.geometry.TriangleMesh和点云一样，三角网格也是3d数据的一种表示open3d.geometry.TriangleMesh实现了三角网格的数据结构，三角形网格包含顶点和由顶点索引表示的三角形。网格也可以包含三角形法线、顶点法线和顶点颜

找到pycharm的文件按钮。2.点击设置按钮3.点击项目，再点击python解释器就会出现这个窗口了。4.笔者这里是conda解释器，如果是python官网安装的就要点第一个。然后就是找到python解释器的路径了，一般我们要找的是这个python.exe文件，点击确定就好了。不管是python官网还是anaconda，都是这样。如果有anaconda自己创建的虚拟环境，那么虚拟环境的解释器一般

一个c/c++小问题起先我的代码是这样的：#include"list.h"#include<stdio.h>int main(){List *L;ElemType x=10;InitList(L,x);printf("%d\n",L->first->next->data);printf("%d\n",L->last->next->data);retu

以清华源为例1.pip安装源可以在命令中临时使用：pip install -i https://pipy.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名2.长久使用的话，需要使用配置文件：（1）.创建pip.conf配置文件打开终端，执行如下命令。mkdir ~/.pipcd ~/.piptouch pip.conf(2).进入配置文件sudo nano ~/.pip/pip.con