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功能点方法在需求管理中的应用

本文主要讲述功能点方法在软件项目需求管理中的应用。...在软件项目的需求管理中引入功能点分析方法可以有针对性地解决上述的问题，如下面例子，引入功能点方法进行评估后，使量化方式管理软件需求成为可能。...3、功能点方法应用 　　按照功能点方法进行规模估算，结果如下： 　　对于计数结果，有以下几个问题需要注意，这也是在实际估算中，一些新手容易产生错误的地方： 　　a、对于客户基本信息，新增了工作地点和公司电话两个属性...c、对于增加校验功能，其本质新增和修改这两个基本过程中的一个环节，而不是独立的基本过程，在前面的新增和修改功能中已经计数过了，在此处不进行计数。 　　d、统计功能为新增功能，正常进行识别。 　　...经过计数，经过调整后的功能点为 11.93FP，再结合该项目的生产率数据即可对本次需求变更的工作量进行估算，引入人月费率后，可对本次变更的成本进行估算，达到量化每一次需求变更的目的。

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基于OpenCV的位姿估计

今天我们的目标是找出我们相对于球场上的位置，从而了解我们在比赛中的全局位置。 01.什么是单应性 单应性是一种平面关系，可将点从一个平面转换为另一个平面。...可以在投影矩阵中编码该变换，该投影矩阵将表示3D点的4维均匀向量转换为表示图像平面上2d点的3维均匀向量。 齐次坐标是表示计算机视觉中的点的投影坐标。...外参矩阵 外在矩阵存储摄像机在全局空间中的位置。该信息存储在旋转矩阵以及平移矢量中。旋转矩阵存储相机的3D方向，而平移矢量将其位置存储在3D空间中。 ?...2>) 此方法需要某种形式的特征点跟踪，以便上面方法的结果。...我们可以通过将解决方案矩阵的前两列用作旋转矩阵中的前两列，然后使用叉积来找到旋转矩阵的最后一列，从而得出旋转矩阵。翻译是解决方案矩阵的最后一列。

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python数据分析笔记——数据加载与整理

9、10、11行三种方式均可以导入文本格式的数据。 特殊说明：第9行使用的条件是运行文件.py需要与目标文件CSV在一个文件夹中的时候可以只写文件名。...第10和11行中文件名ex1.CSV前面的部分均为文件的路径。 方法二：使用pd.read.table(),需要指定是什么样分隔符的文本文件。用sep=””来指定。...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。...方法是replace。 一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000....利用drop_duplicates方法，可以返回一个移除了重复行的DataFrame. 默认情况下，此方法是对所有的列进行重复项清理操作，也可以用来指定特定的一列或多列进行。

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机器学习笔记之线性回归最小二乘法(公式推导和非调包实现)

0x00 概述 博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程，以及使用python自己实现算法，但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题, 今天博主来讲一下线性回归问题中更为通用的方法,也是我们实际开发中会经常用到的一个数学模型...上图这个图应该很眼熟吧,没错就是表示正态分布(也称高斯分布)的统计图,其实现实生活中,误差的波动性也大多遵循这个规律.是什么意思呢?...().data train_x = boston_data[:,:-1] # 这里需要注意的波士顿原本数据内只有12个特征值,前面也说过我们的模型有一个单出来的 theta0 # 那么我们只需要在数据中认为的假如一列特征列...+t_12x_12 # 我们把方程中的t_0全部变为1即可 ones_x = np.ones(train_x.shape[0]) train_x = np.column_stack((ones_x,train_x...(np.array(p_y)[:,0]) 在图上绘制数据 plt.scatter(np.arange(0,506),np.sort(boston_data[:,-1]),marker="x",c="r"

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Pandas常用的数据处理方法

本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。...2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中，有两个重要的函数，二者互为逆操作： stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列 先来看下面的例子： data = pd.DataFrame...默认unstack是将最里层的行索引旋转为列索引，不过我们可以指定unstack的层级,unstack之后作为旋转轴的级别将会成为结果中的最低级别，当然，我们也可以根据名字指定要旋转的索引,下面两句代码是等价的...你可能已经注意到了，在执行df.groupby('key1').mean()的结果中，结果并没有key2这一列，这是因为key2这一列不是数值数据，所以从结果中排除了，默认情况下，所有的数值列都会被聚合

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Task02 几何变换

这次我们带着几个问题进行，以旋转为例： 1：变换的形式（公式）是什么？ 2：旋转中心是什么？毕竟以不同位置为旋转中心得到的结果是不一样的。 3：采用前向映射还是反向映射？...Image 在图像中我们的坐标系通常是AB和AC方向的,原点为A，而笛卡尔直角坐标系是DE和DF方向的，原点为D。...令图像表示为M×N的矩阵，对于点A而言，两坐标系中的坐标分别是(0，0)和(-N/2,M/2)，则图像某像素点(x',y')转换为笛卡尔坐标（x,y）转换关系为，x为列，y为行： ?...Image 反向映射 看第3个问题，在冈萨雷斯的《数字图像处理_第三版》中说的很清楚，前向映射就是根据原图用变换公式直接算出输出图像相应像素的空间位置，那么这会导致一个问题：可能会有多个像素坐标映射到输出图像的同一位置...cv.warpAffine(img, A2, (w, h), borderValue=0) # 在d2的基础上，绕图像的中心点旋转 A3 = cv.getRotationMatrix2D((w / 2.0

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numpy.meshgrid()理解

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵 网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？...，与纵坐标矩阵 Y Y Y中对应位置元素，共同构成一个点的完整坐标。...，可能只知道用一列横坐标（线性代数中的1维列向量），一列纵坐标生成（两者元素个数相等）一些点。...但是有需要注意的地方，按照矩阵给坐标点信息，matplotlib会把横坐标矩阵中，每一列对应的点当做同一条线。...比如下面的这种 最直接但是最笨的方法，就是按照上面的方法把横纵坐标矩阵 X X X， Y Y Y写出来，就像上面练习题中的 很明显，对于网格点很多的情况根本没法用。

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使用Stata完成广西碳酸钙企业的主成分分析和因子分析

主成分分析 在实际生活工作中，往往会出现所搜集的变量之间存在较强相关关系的情况。如果直接利用数据进行分析，不仅会使模型变得复杂，而且会带来多重线性的问题。主成分分析方法提供了解决这一问题的办法。...我们在使用命令loadingplot画载荷图，选择出最具有成分的两个成分的作为相关图，我们从相关图就完全看出是什么元素决定成分了。 ?...在这里插入图片描述 初始因子和Stata的结果一样 ? 在这里插入图片描述 在Stata中我们没有旋转变换， ? 在这里插入图片描述 旋转变换的后的 ? ? 答案是柳州化工，我听说柳州螺蛳粉，五菱。...，因子分析效果越好 D2018=np.mat(np.eye(10))#特殊因子方差，因子的方差贡献度 ，反映公共因子对变量的贡献，衡量公共因子的相对重要性 A2018=np.mat(A2018) #将因子载荷阵...点一点就完成。

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单应性Homograph估计：从传统算法到深度学习

这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。 本文为入门级文章，希望能够帮助读者快速了解相关内容。...单应性估计在图像拼接中的应用 一 图像变换与平面坐标系的关系 旋转： 将图形围绕原点 ? 逆时针方向旋转 ? 角，用解析式表示为： ? ? 旋转 写成矩阵乘法形式： ? 平移： ? ?...传统方法估计单应性矩阵 一般传统方法估计单应性变换矩阵，需要经过以下4个步骤： 提取每张图SIFT/SURF/FAST/ORB等特征点 提取每个特征点对应的描述子 通过匹配特征点描述子，找到两张图中匹配的特征点对...可以看到，在无法提取足够特征点的弱纹理区域，HomographyNet相比传统方法确实有一定的优势： ?...上的点 ? 映射到特征 ? 对应点 ? 的仿射变换。 ? 其中 ? 对应STN中的仿射变换参数。STN直接在特征维度进行变换，且可以插入轻松任意两层卷积中。

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python opencv进行图像拼接

本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路和方法 思路 1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符； 2、将两张图片中对应的位置点找到，匹配起来...； 3、如果找到了足够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第二幅图透视旋转一下，利用找到的关键点，将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度； 4、进行拼接； 5、进行拼接后的一些处理...实现方法 1、提取图片的特征点、描述符，可以使用opencv创建一个SIFT对象，SIFT对象使用DoG方法检测关键点，并对每个关键点周围的区域计算特征向量。...在实现时，可以使用比SIFT快的SURF方法，使用Hessian算法检测关键点。...src是要变换的图片，np.linalg.inv(M)是④中M的逆矩阵，得到方向一致的图片。 6、a=b.copy() 实现深度复制，Python中默认是按引用复制，a=b是a指向b的内存。

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30分钟学会PCA主成分分析

这些样本点可以用3个坐标来表示，从左到右为x方向，从前到后为y方向，从下到上为z方向。 那么它们的第一个主成分是什么呢？第一个主成分对应的长轴是沿着人的脚到头的方向，也就是通常的上下方向，即z方向。...这个方向是最主要的长轴。这些样本点的位置差异基本上70%以上来自于这个方向上的差异。 它们的第二个主成分是什么呢？第二个主成分对应的方向是沿着人的左臂到右臂的方向，也就通常的左右方向，即y方向。...现在，假定这个人躺在一个斜的躺椅上，那么现在这些样本点的第一主成分显然不再是从下到上的z方向。我们应该将我们的坐标系作一个旋转，让z轴和斜着的躺椅方向一致，这个新的z方向是这些样本点的第一主成分方向。...用几何观点来看，PCA主成分分析方法可以看成通过正交变换，对坐标系进行旋转和平移，并保留样本点投影坐标方差最大的前几个新的坐标。...下面的推演会用到高等数学中的一些线性代数知识和微积分知识。 没有相关数学基础的同学可以跳过，在实践中只要掌握PCA算法的直觉概念和调包使用方法，基本就够用了。 ? ?

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Tensorflow反卷积（DeConv）实现原理+手写python代码实现反卷积（DeConv）

*3变为6*6.那么在Tensorflow框架中，反卷积的过程如下(不同框架在裁剪这步可能不一样)： image.png 其实通过我绘制的这张图，就已经把原理讲的很清楚了。...([h+2,w+2],np.float32) #保存计算结果 rs=np.zeros([h,w],np.float32) #将输入在指定该区域赋值，即除了4个边界后，剩下的区域...1,w+1): #取出当前点为中心的k*k区域 roi=padding_fm[i-r:i+r+1,j-r:j+r+1] #计算当前点的卷积...=np.asarray(weights_data,np.float32) #将输入的每个卷积核旋转180° weights_np=np.rot90(weights_np,2,(2,3))...有几点需要注意： 每个卷积核需要旋转180°后，再传入tf.nn.conv2d_transpose函数中，因为tf.nn.conv2d_transpose内部会旋转180°，所以提前旋转，再经过内部旋转后

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识别引擎ocropy->ocropy2->OCRopus3总结

归一化处理为常规的减均值，除方差操作。 去噪点背景为，通过一个概率分布的滤波器，对于20*2的窗口中的像素进行从小到大的排列，取像素值排列在80%的像素作为背景像素。....imwrite("bin.png",binary) ocrorot: 该模块为ocropus3中的旋转(rotation)和对称(skew)矫正的模块。...其中行的分割，首先先去掉图片中的黑色下划线等有干扰的行线，然后找到列的分割线，再基于连通域的方法找到行线，从而将行分割出来。 在ocropus3中，该模块主要通过cnn实现。亮点同样是2维LSTM。...主要通过网络来实现对于文本中划线的检测。然后在中划线上下取固定的高度生成文本框，实现对文本的检测。...首先对一张行图片进行高斯滤波和均匀滤波操作，然后取每一列的最大值作为这一列的字的中点位置。然后取0–h的数据和中点作差的均值，再乘以变化区间range，作为每一列的列高的一半。

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2D 离散傅里叶变换

简介 傅里叶变换 是一种分析信号的方法， 将时域信号在频域的基中重新表示，而在频域中可能会有时域难以实现的操作效果。...d x d y 通过公式，我们可以计算出，每个平面波在图像中成分是多少。...这个点里面保存的内容复数就是此平面波的幅度和相位。...中心低频贡献了图像的主体，周围高频提供图像的细节和边缘。 k空间的每一个位置存储诸的数代表了所在位置复平面波在图像中占多少成分，我们就河以用每个系数 \times 所代表的平面波相加得到原来的图像。...旋转和平移 如果旋转时域图像，由于旋转没有改变平面波的幅度相位，只是将所有的平面波都旋转了一个角度，那么频域图像也会旋转相应的角度。

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计算机视觉：6.2~6.5 图像的基本变换与仿射变换

属性中，matrix(n,n,n,n,n,n)值就使用了仿射变换来操作图像的旋转、缩放、平移。...getRotationMatrix2D(center, angle, scale) center：中心点，以图片的哪个点作为旋转时的中心点； angle：角度，旋转的角度，按照逆时针旋转； scale...：缩放比例，对图片进行缩放； # 除了平移，仿射矩阵还可以完成图像的旋转 # 旋转同样需要进行矩阵计算，为了方便计算旋转矩阵 # 使用getRotationMatrix2D方法可以获得想要的旋转矩阵 import...，相当于解方程，3个点对于3个方程，能解出偏移的参数和旋转的角度。...src[]：原目标中的三个点； dst[]：变换后的三个点的位置； # 通过三点的起止位置来获得变换矩阵 import cv2 import numpy as np dog = cv2.imread

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Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：6~9

在本秘籍中，我们找到了估计点集旋转这一简单任务的解决方案，并研究了噪声输入数据如何影响我们的解决方案。...在本秘籍中，我们将学习如何使用 OpenCV 中的两种方法在图像上找到角点。 准备 在继续此秘籍之前，您需要安装 OpenCV 3.0 版（或更高版本）Python API 包。...计算图像关键点的描述符 - SURF，BRIEF 和 ORB 在先前的秘籍中，我们研究了几种在图像中找到关键点的方法。 基本上，关键点只是特殊区域的位置。 但是，我们如何区分这些位置呢？...当我们要跟踪一系列帧中的对象时，在很多情况下都会出现此问题，尤其是在视频处理中。 该秘籍涵盖了表征关键点邻域的一些有效方法，换句话说，就是计算关键点描述符。...使用仿射和透视变换使图像变形 在本秘籍中，我们将介绍两种用于几何变换图像的主要方法：仿射和透视变形。 第一个用于删除简单的几何变换，例如旋转，缩放，平移及其组合，但是它不能将会聚的线变成平行的线。

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