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HEVC-立体视觉生成

一、深度图预处理深度图预处理阶段有两个步骤完成:选取汇聚距离(即所谓的零视差平面选取)和平滑深度图。一般地,我们选取汇聚距离为深度图中最近点和最远点之差的二分之一。深度图中最近点的深度值最大,最远点的深度值最小;并且,深度图中最亮点一般认为是最近点像素值为255,最暗点一般认为最远点像素值为0;深度值和像素值是两个不同的概念!!!二、空洞的填充因为视角的不同,原图中由于遮挡等问

Linux 运行指令和获取指令帮助

MVP:Most Valuable Professional最有价值的专家一、Linux指令的语法以及语法的操作示范1.command [options] [arguments]2.有两个空格;options可以改变指令的功能;ls:列出档案ls -l:查看档案的详细咨询(档案的权限、档案的容量、档案的建立时间、档案的名称)-l表示Long Listls -

#linux
人眼视觉系统(Human Visual System)

转载自:点击打开链接人眼类似于一个光学系统,但它不是普通意义上的光学系统,还受到神经系统的调节。人眼观察图像时可以用以下几个方面的反应及特性:(1)从空间频率域来看,人眼是一个低通型线性系统,分辨景物的能力是有限的。由于瞳孔有一定的几何尺寸和一定的光学像差,视觉细胞有一定的大小,所以人眼的分辨率不可能是无穷的,HVS对太高的频率不敏感。(2)人眼对亮度的响应具有对数非线性性质,以达

#图像处理
基于OpenCV的图像模糊与否检测

本文用以记录,图像模糊与否的一种检测方法,该方法主要采用图像的拉普拉斯卷积操作。源码blur_detection.h#pragma once#ifndef BLUR_DETECTION_H#define BLUR_DETECTION_H#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <s

#opencv
vim 安装 指令 快捷键

http://blog.csdn.net/huanghe423/article/details/70054591. 真机环境下,窗口模式与命令行模式的切换窗口模式----->命令行模式 Ctrl+Alt+F(n), 其中n为1到6之间的任意整数。命令行模式----->窗口模式 Ctrl+Alt+F(7)。2. Vmware虚拟机环境下,窗口模式与命令行模式的切换Vmware虚拟

#vim
Xshell5 连接Virtualbox中Ubuntu虚拟机

背景最近,准备学习一下google的深度学习开源框架TensorFlow, Github 源码在这里.这么高大上的开源框架,安装教程没有windows版本的,于是,自己就在windows系统上面,开始了搭建虚拟机,以及模拟远程登录的操作了。安装过程第一步 – 安装VirtualboxVirtualbox 官网下载,安装对应的windows版本。第二步 – 安装UbuntuUbuntu

#ubuntu#windows
Install OpenCV-Python on Ubuntu18.04

文章目录OpenCV-python1 Pip / Pip32 OpenCV3 ReferenceOpenCV-python1 Pip / Pip3$ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade$ sudo apt-get install wget git$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-p...

#opencv#python
Python 类

基于Python2.7.12的类学习。1 使用class定义类#!/usr/bin/env python# coding=utf-8class Person():def __init__(self, name):self.name = nameif __name__ == '__main__':hunter = Person('JohnTian')

#python
遍历文件夹

# -*- coding: utf-8 -*-#遍历文件夹,并将文件夹中的文件和文件夹打印出来,同时标记出类型(文件还是文件夹)、文件大小、文件修改日期。#!/usr/bin/python#coding:utf8import osimport os.pathimport timedef GetCurPathInfo():CurPath = os.getcwd()

#python
机器学习基础常识

概念机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息,它的主要任务就是分类。训练集和目标变量通常我们为算法输入大量已分类数据作为算法的训练集,目标变量是机器学习算法的预测结果。 在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的,而在回归算法中通常是连续型的。监督学习和无监督学习监督学习: 算法必须知道预测什么,即目标变量的分类信息。无监督学习: 数据没有类别信息,也不会给定目标值。

#机器学习
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