1.立体视觉立体视觉是一种计算机视觉技术，其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中每个像素点的深度信息。应用领域：机器人、辅助驾驶/无人驾驶、无人机等立体视觉的原理：立体视觉借鉴了人类双眼的“视差”原理，即左、右眼对于真实世界中某一物体的观测是存在差异的，我们的大脑正是利用左、右眼的差异，使得我们能够辨识物体的远近。（视差）单目系统注：P、Q是现实世界中两个真实的点，即需要照的点当只有一个相机

(1)集群一般会预置适配的安装包，路径为:/public/software/apps/DeepLearning/whl。取消作业：scancel 作业号 （作业号：执行squeue，jobid下面的数字）conda create -n 虚拟环境名 python=3.8。2.集群安装dcu版本的pytorch安装包。实时查看输出：tail -f 输出文件名。test.slurm#自定义脚本名。提交作

1.计算代码执行时间import time# time 模块获取当前的时间start = time.time()#代码运行之前 获取一下时间###需要计算时间的代码块end = time.time()print（"代码运行耗时{}秒".format(end-start)）2.优化（用函数封装）import timedef cal_time(fn):start = time.time()fn()en

1.直方图均衡化直方图：在图像处理中，经常用到直方图，如颜色直方图、灰度直方图等图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布的情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。直方图的性质直方图反映了图像中的灰度分布规律。他描述每个灰度级具有的像素个数，但不包含这些像素在图像中的位置

1.立体视觉立体视觉是一种计算机视觉技术，其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中每个像素点的深度信息。应用领域：机器人、辅助驾驶/无人驾驶、无人机等立体视觉的原理：立体视觉借鉴了人类双眼的“视差”原理，即左、右眼对于真实世界中某一物体的观测是存在差异的，我们的大脑正是利用左、右眼的差异，使得我们能够辨识物体的远近。（视差）单目系统注：P、Q是现实世界中两个真实的点，即需要照的点当只有一个相机

1.边缘提取复习-梯度梯度：梯度本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）边缘提取：什么是边缘？图像的边缘指图像局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。边缘有正负之分，就像导数有正值也有负值一样：由暗

1.直方图均衡化直方图：在图像处理中，经常用到直方图，如颜色直方图、灰度直方图等图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布的情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。直方图的性质直方图反映了图像中的灰度分布规律。他描述每个灰度级具有的像素个数，但不包含这些像素在图像中的位置

1.图像像素：像素是分辨率的单位。像素是构成位图图像最基本的单元，每个像素都有自己的颜色。分辨率：a）图像分辨率就是单位英寸内的像素点数。单位PPI（Pixel Per Inch）b）PPI表示的是每英寸对角线上所拥有的像素数目：PPI=sqrt（长度像素数平方+宽度像素数平方）/ 2c）屏幕尺寸指的是对角线长度d）在生活中被混用，或者说错误的用作衡量图像内的像素点数量。灰度：表示图像像素明暗程度

面向对象的相关方法is 用来比较是否是同一对象isinstance 可以判断一个对象是否由指定的类（或父类）实例化而来issubcalss 可以判断一个类是否是另一个类的子类ps:参考视频千峰python