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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

如果某些值超出范围，则第一个异常值的位置存储在pos中，然后函数返回false（当quiet = true时）或引发异常。 圆，绘制一个简单或圆形的圆圈，给定的中心和半径。...在输出标签（i）中包含存储在第i行样本矩阵中的样本的聚簇索引。...MeanShift，迭代找到对象中心，给出其背投影和搜索窗口的初始位置。进行迭代，直到搜索窗口中心移动小于给定值和/或直到函数完成最大迭代次数为止。...MinMaxLoc，找到最小和最大元素值及其位置。在整个阵列中搜索极值，选择的ROI（在IplImage的情况下），或者如果mask不是IntPtr.Zero，则在指定的数组区域中。...在输入时，该函数采用由cvStereoCalibrate计算的矩阵，并且在输出上给出2个旋转矩阵，并在新坐标中给出2个投影矩阵。

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终端图像处理实践：AR全景动态贴纸方案简介

全景动态贴纸要在三维空间内进行渲染，因此需要将2D粒子系统扩充到3D 本次的3D粒子轨迹系统由空间同学负责开发，具备如下特性： 1）自由度 利用一元多次表达式，在保持随机性和规律性的同时大大提高了粒子脚本的自由度...三维空间渲染 渲染这块需要一些想象力，因为OpenGL本质上还是在二维图像上进行渲染 通过想象，把三维粒子散布在三维空间中 根据手机姿态设置透视投影矩阵 透视投影矩阵的设置包含2步： 1）根据相机位置、...简单来讲，就是计算平截锥体内的物体在远平面上的投影，将三维空间坐标转换为渲染窗口上的二维坐标 透视投影矩阵的另一个作用，是利用齐次坐标进行仿射变换，实现三维物体的世界坐标变换和远小近大的透视效果 3.1...，确保纸片是按特定角度完全面对镜头的 只要设计师大大设计的纸片元素足够逼真，完全可以以假乱真 ?...欢迎扫码或搜索关注我们的微信公众号：“天天P图攻城狮”，那上面将陆续公开分享我们的技术实践，期待一起交流学习！ ?

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​canvas 高级功能（上）

1.1 画布绘图状态 无论是在现实世界还是画布中，“状态”这个词都是用来描述事物在特定时刻所处的状况。重要的是要抓住与所描述时间直接关联的对象状态。...在画布中，绘图状态指的是描述某一时刻2D渲染上下文外观的整套属性，从简单的颜色值到复杂的变换矩阵(transformation matrix）及其他特性。...要实现所期望的效果，需要将2D渲染上下文的原点平移到正在绘制的图形的中 心。然后，再对画布执行一次旋转，接着在当前位置绘制图形。...我们不讨论一些非必要的细节（这些细节信息并不重要），变换矩阵就是一组数字，它们各自描述一个稍后将会介绍的特定变形类型。矩阵分成多个列和行，在画布中，你使用的是一个3×3矩阵——3列和3行。...你可以看到，每一个数字值都对应一种特定的变形。例如，表示在 x 轴的缩放倍数，表示在 y 轴的平移。 现在，在学习如何手动处理变换矩阵之前，我先说明一下这个矩阵的默认值。

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【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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卷积有多少种？一文读懂深度学习的各种卷积

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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卷积有多少种？一文读懂深度学习的各种卷积

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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一文读懂深度学习中的各种卷积

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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一文读懂深度学习中的N种卷积

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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一文读懂深度学习中的N种卷积

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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再谈“卷积”的各种核心设计思想，值得一看！

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 ?

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一文读懂 12种卷积方法

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 这里，函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。...在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...现在我们得到了一个 3×5 的矩阵。这个矩阵再与一个 1×3 核卷积，即在水平 3 个位置和垂直 3 个位置扫描这个矩阵。对于这 9 个位置中的每一个，应用 3 次逐元素乘法。...如果我们用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。...标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。

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一文读懂深度学习中的各种卷积 ！！

在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...可以在水平5个位置和垂直3个位置扫描这样的核，总共就是5x3=15个位置，表示为下图中的点。在每个位置，会应用3次逐元素乘法，总共就是15x3=45次乘法。现在我们得到了一个3x5的矩阵。...这个矩阵再与一个1x3核卷积，即在水平3个位置和垂直3个位置扫描这个矩阵。对于这9个位置中的每一个，应用3次逐元素乘法。这一步需要9x3=27次乘法。...如果我们利用空间可分卷积替代所有的传统卷积，那么我们就限制了自己在训练过程中搜索所有可能的核。这样得到的训练结果可能是次优的。 2....标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。下面的例子能让你更清楚地理解。 具有两个过滤器分组的分组卷积 上图展示了具有两个过滤器分组的分组卷积。

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CV学习笔记（十一）：模板匹配

在OpenCV教程中这样解释模板匹配： 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。...在每一个位置, 都进行一次度量计算来表明模板和原图像的特定区域的相似性。 对于 T 覆盖在 I 上的每个位置,你把度量值保存到结果图像矩阵(R) 中....在R中的每个位置 (x,y) 都包含匹配度量值: 上图是使用标准相关匹配方法处理后的结果图像 R . 最白的位置代表最高的匹配....红色椭圆框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以这个区域被认为是匹配的....minLoc参数表示返回的最小位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。 maxLoc参数表示返回的最大位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。

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CV学习笔记（十一）：模板匹配

在OpenCV教程中这样解释模板匹配： 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。...在每一个位置, 都进行一次度量计算来表明模板和原图像的特定区域的相似性。 对于 T 覆盖在 I 上的每个位置,你把度量值保存到结果图像矩阵(R) 中....在R中的每个位置 (x,y) 都包含匹配度量值: ? 上图是使用标准相关匹配方法处理后的结果图像 R . 最白的位置代表最高的匹配....红色椭圆框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以这个区域被认为是匹配的....minLoc参数表示返回的最小位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。 maxLoc参数表示返回的最大位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。

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Unity开发入门-环境安装及素材导入

所以建议两个都安装后在Hub中指定Editor的位置。...VSCode + CodeGeeX整体体验还可以，但是没有支持C#的类似于IDEA中的var快捷添加定义的方式。...使用VSCode 默认编辑器是Visual Studio，个人感觉也是更智能的开发工具， 但是如果电脑配置差的话，推荐VSCode作为代码编辑器 VSCode安装C#插件 安装插件后，在设置中取消下面这个的勾选...生命周期方法 在Unity中，MonoBehaviour是所有脚本的基类，它提供了一系列的生命周期方法，用于在游戏运行过程中管理脚本的行为和状态。...调整碰撞体积的大小，在Box Collider 2D组件中的Editor Collider中调整（主角只需要下半身发生碰撞，更贴近真实。）。

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对极几何概论

数字图像是真实世界中的对象通过光学成像设备在光敏材料上的投影。在3D到2D的转换过程中，深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用的3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。...我们可以按以下形式表示3D和2D之间的转换。 ? 在实际计算中，我们首先将3D点转换成4维向量（在结尾填充1），然后在左面乘以变换矩阵。这个矩阵P被称为相机投影矩阵，它是完全由相机参数决定的。...当两个视点之间的空间位置关系已知时，由于对极几何的几何模型定义的约束条件，立体图像对上的搜索空间仅位于两个图像中。需要在相应的对极线搜索，并且原始的二维搜索问题直接简化为一维搜索。...第二个是确定两个目标点的相对位置和姿态。在未知视角位置的情况下，通过在图像对中搜索匹配点，可以获得两个位置和姿势之间的相对关系。这通常用于机器人导航，地图生成，三维重建等。...基本矩阵 为了表达对极约束中两个成像平面上各点之间的相对关系，在数学中，我们只需要添加一个矩阵（本质矩阵或基本矩阵）即可简洁地写出两者之间的方程关系。

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2D-Driven 3D Object Detection in RGB-D Images

除了对3D场景中可能包含特定目标的部分进行珩磨所获得的加速之外，3D搜索空间的减少也有利于探测器的整体性能。...通过仔细研究特定目标实例在3D中的位置(使用2D检测)，我们的3D检测器不需要对整个3D场景进行彻底的搜索，并且遇到的假阳性可能会更少，从而使其混淆。...3.1、狭缝检测我们的3D检测管道的第一步是在2D中获得目标位置的初始估计。...在每个截锥体中，三维点分布在深度最小的点和深度最大的点之间。这些点保留了正确检测目标所需的所有深度信息。与穷举滑动窗口方法相比，这类似于固定在特定的2D区域，而不是搜索整个区域来查找所有目标类。...我们利用二维检测技术对三维中特定对象类的潜在三维位置进行了挖掘(称为狭缝生成和雕刻)，从而实现了简单的三维分类器和搜索机制。

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相关题目汇总分析总结

搜索旋转排序数组/搜索旋转排序数组 II 把一个严格升序的数组进行旋转，如[0,1,2,3,4,5]旋转3位成为[3,4,5,0,1,2]。在这样的数组中找到目标数字。...把一个有重复的排序数组进行旋转 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。...找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...Search Insert Position/搜索插入位置 查找目标数字在排序数组的位置，若没有该数字，则返回应该插入他的位置，假设没有重复数字 Sqrt(x)/x 的平方根 求一个数的平方根。...结果返回整数，舍去小数，不是四舍五入 Search a 2D Matrix/搜索二维矩阵 在一个每行从左到右依次递增，且下一行第一个数字比上一行最后一个数字大的矩阵中，判断目标数字是否存在。

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