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基于阈值的车道标记

在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...在视频的下一帧中，我们无需再次进行盲目搜索，而只需在前一行位置周围的空白处搜索即可。 测量曲率 一旦多项式通过车道线拟合，就可以使用Curvdist（）函数计算其曲率半径。...为了计算到中心的距离，假定摄像机安装在汽车的中心。...一旦车道线被识别，就使用在透视变换步骤中计算出的矩阵的逆矩阵将整个车道弯回到原始图像上。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。

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使用 OpenCV 的基于标记的增强现实

/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977 基于标记的增强现实 基于标记的 AR，也称为图像识别 AR，使用对象或基准标记作为参考来确定相机的位置或方向...ArUco 标记帮助相机了解角度、高度和深度，并在计算机视觉、机器人和增强现实中得到应用。 ArUco 标记由预定义的字典组成，涵盖一系列不同的字典大小和标记大小。...此示例将使用计算机的默认摄像头捕捉视频，然后从 6x6x100 字典中引入 4 个 ArUco 标记。一旦检测到 ArUco 标记，就在检测到的 ArUco 标记上增加图像。...开始使用计算机的默认摄像头捕捉视频，并读取要叠加在 ArUco 标记上的图像。 检测视频帧中的 ArUco 标记并找到每个 ArUco 标记的所有四个角的位置。...计算视频帧和将要叠加的图像之间的单应性。 单应性是一个图像中的点到另一图像中的对应点的变换映射。

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基于阈值的车道标记

在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...HLS散点图 一旦知道要使用的渐变，色彩空间和通道，就可以组合各种阈值。对于这个特定的项目，我在HLS色彩空间中使用了X方向梯度和S通道来应用阈值。...在视频的下一帧中，我们无需再次进行盲目搜索，而只需在前一行位置周围的空白处搜索即可。 ? 测量曲率 一旦多项式通过车道线拟合，就可以使用Curvdist（）函数计算其曲率半径。...一旦车道线被识别，就使用在透视变换步骤中计算出的矩阵的逆矩阵将整个车道弯回到原始图像上。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。

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使用 Python 标记具有相同名称的条目

如果大家想在 Python 中标记具有相同名称的条目，可以使用字典（Dictionary）或集合（Set）来实现。这取决于你们希望如何存储和使用这些条目。下面我将提供两种常见的方法来实现这个目标。...例如，在处理客户信息时，我们需要标识具有相同姓名和联系方式的重复条目。这对于数据清理和数据分析非常重要。在本文中，我们将介绍使用 Python 标记具有相同名称条目的方法。...2、解决方案为了解决这个问题，我们可以使用 Python 中的 csv 模块来读取和处理 CSV 文件。以下是详细的步骤：首先，我们需要导入 csv 模块。...如果相同，则将标记增加 1。...这几种方法可以根据你的具体需求选择。如果你需要知道每个条目的出现次数，使用字典；如果只需要找到唯一的条目，使用集合即可。

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基于图卷积的价格感知推荐

大多数研究都更关注用户特征和用户与物品之间的交互，以计算点击率之类的相关评估结果。...在图卷积网络中，常用的是使用word2vec提取的某些高级特征向量，如单词嵌入，作为节点的输入特征。...同样的，将价格和类别信息编码到用户节点和产品节点的输入特征中似乎是合理的，这使得二分图设计更加简洁。...在一个统一的异构图中，我们将用户、商品、类别和价格表示为四种类型的节点，因此对不同类型节点的学习表示共享相同的潜在空间。...形式上，使用与上一节编码器相同的符号，用户u与c类商品i的估计购买概率和价格p可以表示为： ? image.png 在这项工作中，作者强调了将价格纳入推荐的重要性。

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物联网资产标记方法研究【三】——基于机器学习的物联网资产标记方法

图1.基于资产聚类与人工标记相结合的资产标记过程 三、智能：资产聚类算法 3.1Banner文本聚类 资产服务页面的文本包括HTTP请求头内容以及资产服务页面源码等内容，根据积累的历史数据以及人工标记过的资产页面发现相同资产服务的页面信息具备很高的相似性...但是相同资产服务的请求头和页面内容是高度相似的，利用这一特点本文提出利用文本聚类算法应用于资产服务页面文本，对相同资产服务进行聚类分析，从而得到不同资产服务的各个类别，并对物联网资产类进行梳理划分标签。...图2.资产服务页面聚类的向量化过程 3.3聚类算法实践应用 本文采用的聚类算法包括基于距离计算的KMeans算法以及基于密度计算的DBSCAN算法，其原因在于不同的聚类算法在效果和实践开销层面表现不同...本文将是未知物联网资产识别研究的最终篇，针对解决物联网资产识别覆盖度和精度的问题，提出了基于机器学习聚类与人工标记相结合的资产标记方法，一方面通过人工标记增加资产指纹的准确性，另一方面通过资产特征和聚类算法...此外，还需要通过对标记持续运营和聚类迭代，才能尽可能对物联网资产进行全覆盖标记。当然这种资产识别方法不仅限于识别物联网设备，只需输入我们要关注的其他类型资产的特征，即可对该类型的资产进行识别标记。

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基于LSTM的比特币价格预测模型（系列1）

1 前言 设计并训练由输入/训练数据（比特币价格时间序列/60min）驱动的LSTM，预测一小时内的比特币价格，从而在整个测试数据样本中实现真实价格和预测价格之间的最小均方根误差(RMSE)。...为此，我们提供了一系列的特征，并向计算机显示相关的标签。...例如，如果我们设置的特征是三个加密货币一小时前（T-1）和两个小时前（T-2）的价格，而标签是一小时后的比特币价格（t），我们希望计算机学习其他加密货币价格的expected值与“预期”比特币价格之间的关系...原因很简单，基于过去的学习经验，当新的、从未见过的加密货币价格序列或测试样本出现相似性时，比特币的价格预测应该更准确。这就是学习的目标。如果你赤手空拳地去碰一口煎锅，你将学会不再以同样的方式去碰它。...TF使用基于keras的wrapper，该wrapper要求输入数据采用特定的格式。

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基于评论、新闻的情感倾向分析作商品的价格预测

系统分为四个模块：第一，数据采集处理；第二，信息可信判别以及情感倾向因素计算；第三，情感倾向因素预测模型的建立及预测；第四，基于研究算法的Android应用软件。...，MySQL建立数据库见文件 应用scrapy爬虫框架，定制爬虫抓取中关村报价产品的价格数据并且存储于MySQL数据库中 1.其中的过程是分析网页的Xpath路径，根据要获取的数据的路径定位到价格数据（...可以分析不同的网站数据抓取） 2.存储数据打MySQL数据库中，主要是方便操作和使用 scrapy startproject tutorial ?...再根据情感程度匹配来计算文本的情感倾向得分：在情感词典这里采用了知网基础情感词、和自己通过语料和搜索引擎得到的领域情感词（详细描过程见源码）最终得到该品牌下的情感倾向因素得分如下图： ?...基于研究算法Android应用软件 基于应用上述研究的算法对电子产品的价格作出预测后，在Android系统开发应用软件增加研究的实际意义展示效果如下： ? ? 单个商品的预测趋势如下图所示： ?

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OpenCV基于标记控制的分水岭分割算法演示

常见图像分割算法之一 分水岭分割 图像分水岭分割是基于图像形态学的语义分割算法，常见的算法实现主要基于标记的分水岭分割方法，图示如下： ?...主要原因是常见的分水岭算法是基于灰度基本与距离变换结果寻找分割线，很容易导致过度分割，过度分割的合并有比较复杂，而基于标记(marker)的分水岭分割算法就比较稳定，一般情况下不会产生过度分割问题。...所以OpenCV中也完成了基于标记(marker)的分水岭分割算法。...图像分水岭分割流程 正常对于输入图像首先需要转换为灰度图像、然后二值图像，通过距离变换生成标记，然后使用分水岭变换算法得到输出结果，可视化输出即可。...其中距离变换是很重要的一个环节，另外在输入图像质量不佳的情况下，通常会通过高斯或者非局部均值进行去噪以后在完成上述一系列操作，完整的流程图示如下： ?

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论文简述 | 融合关键点和标记的基于图优化的可视化SLAM

进一步用概率密度函数表示不确定性, 通过观测模型和递推计算最终得到更新状态向量的均值和方差.然而随着姿态和界标的增加,这种基于滤波的方法受到高计算复杂度的极大影响,表明其对于大场景的不足,从而逐渐被基于图优化的方法所取代...,边表示顶点之间的相对约束.通过不断调整顶点的姿态以满足约束,最终得到机器人的轨迹和观察到的环境图.PTAM是第一个在后端使用非线性优化的解决方案[4].通过使用关键帧机制,优化了轨迹和地图,提高了计算速度和定位精度.... 3 实验 该部分基于包含30 Hz帧频的单目彩色图像和摄像机的地面真实度的SPM数据集验证了所提出的算法.这些数据集是在室内场景中手工收集的,那里的墙上有许多ArUco [10] [11]标记.正方形标记的边长为...0.165米,标记检测采用ArUco库,通过AruCo库可以得到标记中心相对于摄像机的旋转和平移.标记的四个角点的空间坐标可以如图2所示计算，便于我们的测试 图2: ArUco标记, 边长2s....图6:具体指标,包括APE的标准差、均方根误差、最小误差、中值误差、平均误差、最大误差. 4 结论 本文提出了一种基于图形优化的融合关键点和标记的可视化SLAM系统.

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Github 项目推荐 | 基于 web 的视频图像标记工具 CVAT

CVAT 是加州尔湾视频标注工具（http://carlvondrick.com/vatic/）的重设计和重实现版本。它是用于计算机视觉的免费在线交互式视频和图像注释工具。...OpenCV 的团队正在使用它来注释具有不同属性的数百万个对象，其中许多 UI 和 UX 决策都基于专业数据注释团队的反馈。...从官方网站安装 Docker CE 和 Docker EE 详情请查看官方手册： https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/...安装 docker-compose （1.19.0 或者更新的版本） sudo pip install docker-compose 构建 Docker 图像 要构建所有必需的 docker 镜像，请运行...默认情况下，在生产模式下，该工具使用 PostgreSQL 作为数据库，使用 Redis 进行缓存。

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Confluence 6 从 WIKI 标记整合到基于 XHTML 的存储格式

合并进程 基于你 Confluence 安装的大小，从 Wiki 标记页面合并到新的 XHTML 页面的过程可能需要耗费比较多的时间。具体合并所需要的时间也比较难估计，多个因素都会对这个时间造成影响。...基于一个大致的估算，一个有 130,000 页面，总计大致 700MB 的内容，合并需要耗费 6 分钟左右。...再次提示，针对 Confluence 的安装，每个系统的安装可能都不相同，所以我们很难给出一个通用的配置参数。...一个基本的情况是，如果你增加使用线程的数量或者增加批量的数量，或者同时增加使用线程数量和批量的数量的话都会增加内存的消耗。如果内存使用是你需要考虑的问题的话，你可以选择增加一个，减少另一个。...Tuning 页面中的，很有可能会导致缓存被迅速占满使用。

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基于三维卷积神经网络的点云标记

特别是，我们提出了在培训和测试过程中处理大数据的解决方案。在包含7类对象的城市点云数据集上进行的实验显示了我们应用程序的鲁棒性。 介绍 点云标记是计算机视觉和目标识别中的一项重要任务。...在点云标记问题上，我们提出了基于体素的全三维卷积神经网络。 在大多数现有的方法中，在执行诸如检测和分类之类的任务之前，分割是必要的步骤[4]。...我们的方法不需要先验知识，例如分割地面和/或构建预计算的法线等。一切都基于体素化数据，这是一种简单的表示。从另一个角度来看，我们的方法是一种端到端的分割方法。...B.三维池化层 一个3d池化层可以表示为P（n，g），即输入大小为n×n×n的池层和一个池内核g×g×g，我们使用3d 最大池化。...在实际应用中，当有足够的计算资源时，我们可以改变中心并重新进行分类处理，最后，我们可以使用投票方案来决定分配给每个点的标签。 ?

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Confluence 6 从 WIKI 标记整合到基于 XHTML 的存储格式

合并进程 基于你 Confluence 安装的大小，从 Wiki 标记页面合并到新的 XHTML 页面的过程可能需要耗费比较多的时间。具体合并所需要的时间也比较难估计，多个因素都会对这个时间造成影响。...基于一个大致的估算，一个有 130,000 页面，总计大致 700MB 的内容，合并需要耗费 6 分钟左右。...再次提示，针对 Confluence 的安装，每个系统的安装可能都不相同，所以我们很难给出一个通用的配置参数。...一个基本的情况是，如果你增加使用线程的数量或者增加批量的数量，或者同时增加使用线程数量和批量的数量的话都会增加内存的消耗。如果内存使用是你需要考虑的问题的话，你可以选择增加一个，减少另一个。...Tuning 页面中的，很有可能会导致缓存被迅速占满使用。

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基于标记数据学习降低误报率的算法优化

无论是基于规则匹配的策略，还是基于复杂的安全分析模型，安全设备产生的告警都存在大量误报，这是一个相当普遍的问题。...MIT的研究人员[1] 介绍了一种将安全分析人员标记后的告警日志作为训练数据集，令机器学习算法学习专家经验，使分析算法持续得到优化，实现自动识别误报告警，降低误报率的方法（以下简称“ 标签传递经验方法”...此告警规则可以用简单的基于阈值，或者是利用统计分布的离异概率。基于此，我们先模拟一些已经被安全分析人员打过标签的告警数据。根据实际应用经验，我们尽量模拟非常接近实际场景的数据。如下图： ?...基于设定特征值的降维分析可以得到两个聚集，即误报和非误报有明显的区分的，也就是说误报的是有一定规律，不是完全随机的，因此是可以被机器学习捕捉到的。 简要代码实现： ?...总结 本文通过一组模拟实验数据和随机森林算法，从理论上验证了“标签传递经验方法”的有效性。即通过安全分析专家对告警日志进行有效或误报的标记，把专家的知识技能转化成机器学习模型的分析能力。

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基于机器学习算法的时间序列价格异常检测（附代码）

虽然大部分时间那里的房价几乎总是相似的，但偶尔相同的酒店，相同的房间类型，费率却高得令人无法接受，以致于你必须换到另一家酒店，因为你的旅行补贴不能包含这么高的价格。...基于聚类算法的异常检测的基本假设是，如果我们对数据进行聚类划分，则正常数据将属于聚类，而异常数据将不属于任何聚类或属于小聚类。我们使用以下步骤来查找和可视化异常数据。...计算每个点与其最近的质心点之间的距离，最大的距离被认为是异常的。 我们使用outliers_fraction为算法提供有关数据集中存在的异常值比例的信息，不同的数据集这个参数的设置也不尽相同。...看起来由k-means聚类算法获得的异常价格要么是非常高的费率要么是非常低的费率。 基于孤立森林算法的异常检测 孤立森林算法来检测异常纯粹是基于一个事实：异常点是少数的和不同的。...每个价格都是一种状态到另一种状态的价格。我们可以利用历史价格数据建立马尔可夫链，并用它来计算序列概率。然后，我们可以找到任何新序列发生的概率，然后标记为异常的罕见序列。

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Python爬虫之信息标记与提取（XML&JSON&YAML）信息标记信息标记的种类信息提取基于bs4的html信息提取的实例小结

信息标记 标记后的信息可形成信息组织结构，增加了信息维度 标记的结构与信息一样具有重要价值 标记后的信息可用于通信、存储或展示 标记后的信息更利于程序理解和运用 ?...image.png 三种标记类型的比较 XML 最早的通用信息标记语言，可扩展性好，但繁 JSON 信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁 YAML 信息无类型，文本信息比例最高，可读性好 XML...Internet上的信息交互与传递 JSON 移动应用云端和节点的信息通信，无注释 YAML 各类系统的配置文件，有注释易读 信息提取 从标记后的信息中提取所关注的内容 方法一：完整解析信息的标记形式...，再提取关键信息 XML JSON YAML 需要标记解析器，例如：bs4库的标签树遍历 优点：信息解析准确 缺点：提取过程繁琐，速度慢 方法二：无视标记形式，直接搜索关键信息 搜索 对信息的文本查找函数即可...image.png 基于bs4的html信息提取的实例 ?

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基于JavaScript的Web端股票价格查看器——大道

基于JavaScript的Web端股票价格查看器——大道 一、项目背景 当下互联网发展迅速，互联网已经不断向传统金融领域渗透。...股票价格实时变化，而大道至简(先人说的都对)，我们能不能实现一种最简单的股票价格查看器，通过在网页上访问，以满足用户的股票价格查看需求。...二、国内外研究现状 笔者通过访谈、调查，了解国内外主要有以下几款Web端股票价格查看网站，功能，额…，都比我们强大一点点，不过，大道至简，功能多不一定好。我相信我们的产品能够有很多用户使用。...三、需求分析 3.1 股票价格查看需求分析 一个朴实无华的股票价格查看和点赞功能。...文件中的两个字段symbol ,latestPrice。

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Python 基于 selenium 实现不同商城的商品价格差异分析系统

程序运行时，提示使用者输入需要搜索的商品关键字。 本程序仅为探研 selenium 的奇妙之处，感受其王者风范，没有在程序结构和界面上费心力。...使用 selenium 在首页的文本搜索框中自动输入商品关键字，然后自动触发搜索按钮的点击事件，进入商品列表页面。 使用 selenium 分析、爬取不同商城中商品列表页面中的商品名称和价格数据。...对商品的价格数据做简单分析后，使用 CSV 模块以文件方式保存。 主要分析商品在不同商城上的平均价格、最低价格、最高体系的差异。...很显然，因不同浏览器的内核存在差异性，驱动程序必然也不相同，所以，下载驱动程序之前，请确定你使用的浏览器类型和版本。 本文使用谷歌浏览器，需要下载与谷歌浏览器对应的 webdriver 驱动程序。...可以使用 CSS-NAME 方式获取，因为所有的商品采用相同片段模板，这里使用 find_elements( ) 方法即可。

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