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219个opencv常用函数汇总

； 18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter：...； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间； 38、cvDet：计算方阵的行列式； 39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert...cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种； 91、cvT：是函数cvTranspose的缩写； 92、cvLine：画直线； 93、cvRectangle

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OpenCv结构和内容

； 18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter：...； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间； 38、cvDet：计算方阵的行列式； 39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积...、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert

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    ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

    本文算法提出并行计算两个几何模型，一个是面向平面视图的单映矩阵，另一个是面向非平面视图的基础矩阵。然后，采用启发式的方法选择模型，并使用所选的模型从两图像的相对位姿中对地图点云进行重构。...为了使两个模型的计算流程尽量一样，将两个模型的迭代循环次数预先设置成一样，每次迭代的特征点数目也预先设置好，基础矩阵是8个特征点对，单映矩阵是4个特征点对。...然后用文献[2]中的奇异值分解方法计算4个运动解，然后就像上文中叙述的一样，我们将四个解用于三角化特征点，以选择正解。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。

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    OpenAI科学家一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 ? 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...另一个想法是将“功能”或“视觉图元”视为一个标量值属性，可以对多个补丁进行汇总，并在不同补丁之间进行比较。然后通过计算特征和简单的算术来定义补丁之间的关系。 ?...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。 ? 其损失函数为： ? +权重衰减正则项 帧的顺序 视频帧会自然地按时间顺序排列。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

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    【ML】OpenAI科学家一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...另一个想法是将“功能”或“视觉图元”视为一个标量值属性，可以对多个补丁进行汇总，并在不同补丁之间进行比较。然后通过计算特征和简单的算术来定义补丁之间的关系。...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。 其损失函数为： +权重衰减正则项 帧的顺序 视频帧会自然地按时间顺序排列。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

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    一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...另一个想法是将“功能”或“视觉图元”视为一个标量值属性，可以对多个补丁进行汇总，并在不同补丁之间进行比较。然后通过计算特征和简单的算术来定义补丁之间的关系。...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。 其损失函数为： +权重衰减正则项 帧的顺序 视频帧会自然地按时间顺序排列。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

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    OpenAI科学家一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...另一个想法是将“功能”或“视觉图元”视为一个标量值属性，可以对多个补丁进行汇总，并在不同补丁之间进行比较。然后通过计算特征和简单的算术来定义补丁之间的关系。...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。 其损失函数为： +权重衰减正则项 帧的顺序 视频帧会自然地按时间顺序排列。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （219）-- 算法导论16.3 1题

    在理想情况下，如果虚拟地址到物理地址的映射是一致的，那么与 x 和 b 映射到同一个物理帧的 a 和 y 也应该有相同的 freg 值。...假设我们有一个 PageTableEntry 结构体，它包含虚拟地址的高位和低位，以及帧号。我们可以编写一个函数来检查两个虚拟地址是否映射到同一个物理帧。...我们还定义了一个 equals 方法来检查两个页表条目是否相等。mapToFrame 函数使用 equals 方法来检查两个虚拟地址是否映射到同一个物理帧。...在 main 函数中，我们创建了两个虚拟地址 x 和 y，它们映射到同一个物理帧 b。我们还创建了另一个虚拟地址 a，它也应该映射到同一个物理帧。...这个例子简化了实际操作系统中的页表映射，但它说明了如果页表条目相等，那么它们映射到的物理帧也应该相等。这是基于操作系统设计中的一致性原则。

    14920

    12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

    , 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

    , 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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    叙事传输的说服机制_简述传输层实现可靠传输措施

    比如某个时刻，系统中只有1个UE在进行上行大数据量的传输，如果将PUCCH放在频带的中间，就会造成eNB只能给该UE分配有限的RB资源，造成资源浪费的同时，也不能满足UE的流量需求。如下图所示。...（图2） 如果在同一个子帧里，PUSCH和PUCCH信道之间发生了重叠，那么就会影响PUSCH和PUCCH信道中数据的解码。...这句话有三个需要注意的地方： 第一，Type2是基于子带的跳频，我们可以将整个带宽划分1～4个子带，这一点与Type1是不同的，Type1并没有子带的概念。...镜像图案是指在一个时隙的一个子带内对分配的资源使用镜像。也就是说，采用镜像模式并不会将PRB的位置从一个子带偏移到另一个子带，而是子带内的镜像对称偏移，理解了这一点也就理解了镜像模式。...而跳频之后并不能保证两个时隙的PRB位置一致，因此就需要根据CURRENT_TX_NB值的不同，做适当的调整，保证在子帧间跳频时，两个时隙的PRB位置一致。

    62430

    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

    , 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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    顶刊 IJCV | 时空鲁棒跟踪器：搭载空间-通道Transformer与抖动抑制机制

    这种独特的互补性促使我们将事件基信息引入现有的基于帧的跟踪器，以利用帧域和事件域的优势，提高在降级条件下的跟踪性能。...为了实现我们的目的，需要解决两个挑战：（i）从事件流中提取空间和时间线索是一个挑战。由于事件的异步格式与传统帧大不相同，最近的工作将事件聚合成帧，然后使用基于CNN的方法来处理它们。...然而，将事件的好处纳入现有的基于帧的跟踪器需要解决两个挑战：（i）基于事件的相机报告异步每个像素的亮度变化，同时提取空间和时间信息是具有挑战性的；（ii）简单地组合事件和帧域会忽略其中一个域没有提供有意义信息的情况...对于记录在两个连续帧之间的事件，我们将它们在时间域切成 n 个区块，然后将它们累积为 EFE 的输入。如图 8 所示，随着 n 值的增加，RSR 和 RPR 分数呈上升趋势。...这里，我们采用了以下两种融合策略：（a）早期融合（EF），我们首先将相应的帧和事件数据连接成一个统一的数据，然后将融合后的数据输入跟踪模型；（b）中期融合（MF），我们首先使用基于帧的跟踪器的主干来分别提取帧和事件特征

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    蒙娜丽莎.gif：三星新研究用一张图像合成动图，无需3D建模

    在元学习过程中，系统创建了三种神经网络：将帧映射到向量的嵌入器网络、在合成视频中映射面部特征点的生成器网络以及评估生成图像真实性和姿态的判别器网络。...嵌入器网络希望将头像特写图像与对应的人脸 landmark 映射到嵌入向量，该向量包含独立于人脸姿态的信息。...生成器网络通过一系列卷积层将输入的人脸 landmark 映射到输出帧中，其生成结果会通过嵌入向量以及自适应实例归一化进行调整。...判别器和元学习阶段也差不多，只不过会增加一个新参数以学习更好地预测真实度分数。 实验 研究者在定性和定量评估实验中用到了两个数据集：VoxCeleb1 和 VoxCeleb2。...他们将训练的帧数设为 T（最左边的数字）。Source 列显示了训练帧之一。 接下来，研究者扩展了可用的数据，开始在视频数目更多的 VoxCeleb2 上训练模型。

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    学界 | 如何有效预测未来的多种可能？LeCun的误差编码网络给你带来答案

    简单来说，这个框架在三个时间步骤中分别含有三个函数映射： 第一个函数映射把当前状态映射到未来状态，它也就把未来状态分成了确定性和不确定性的两个部分 第二个函数映射是从不确定部分映射到低维隐含向量‘ 第三个函数映射是基于隐含向量的条件...在训练集内采样不同的z值，就得到了以同一组帧为条件的三种不同生成结果。 ? ? 打砖块游戏的生成结果。左侧4帧是给定的，右侧4帧是模型生成的。...在另一个游戏Flappy Bird中，除了玩家的动作和新出现的管子的高度之外都是确定的。...另外还可以看到，不同模型之间用信噪比为指标对比的话，可比性不是很强，因为基准模型是直接优化l2损失的，ENN是以给定的测试样本为条件进行优化，GAN则是总体优化了另一个loss。...论文中是在视频数据集上的做的测试，但这也是一种通用化的方法，理论上可以用于任意值连续的时间序列预测问题中。

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    TMOS系统之Trunks

    树干的目的有两个： 1.在不升级硬件的情况下增加带宽 2.在成员链路不可用时提供链路故障转移 您可以使用trunk将流量从 BIG-IP 系统传输到另一个供应商交换机。...这是由于系统用于将数据流映射到链路的帧平衡算法。无论采用何种散列算法，具有 2、4 或 8 个链路的主干都可以防止可能对数据吞吐量产生不利影响的倾斜。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址（或仅目标地址）计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输，从而保持帧顺序。...这帧分布散列设置指定系统用作帧分布算法的散列的基础。 默认值为源/目标 IP 地址。 此设置的可能值为： 源/目标 MAC 地址 此值指定系统将散列基于源和目标的组合 MAC 地址。...目标 MAC 地址 此值指定系统将散列基于目标的 MAC 地址。 源/目标 IP 地址 此值指定系统将散列基于源和目标的组合 IP 地址。

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    铜缆以太网2-1000BASE-CX(一)

    概念汇总 a）GMII基于第22条中定义的MII。 b） 数据发送的每个方向都由数据（字节为单位）、分隔符、错误和时钟信号提供服务。 c） 提供两个媒体状态信号。...一个表示载波carrier的存在，另一个表示碰撞collision的发生。 d） GMII使用由两个信号组成的MII管理接口，提供对第22条中规定的管理参数和服务的访问。...不排除两个或多个印刷电路板之间的主板到子板接口。不排除使用GMII的部分（例如数据路径，但不包括第22条管理接口或相关管理寄存器），以及将GMII用作同一芯片上逻辑模块之间的接口。...当RX_DV被取消断言并且RX_ER被断言时，使用特定的RXD值将恢复的载波扩展从PHY发送到调协子层。载波扩展错误由RXD的另一个特定值表示。...图35-12显示了RX_ER在接收有错误的帧期间的行为。说明了两个独立的错误情况。当RX_DV被断言时，RX_ER的断言表示帧的数据字节内有错误。

    7100

    ​综述 | SLAM回环检测方法

    VT(⋅):D→{1,2,⋯ ,∣V∣} V T(\cdot) : D \rightarrow\{1,2, \cdots,|V|\} VT(⋅):D→{1,2,⋯,∣V∣} 如果两个描述符映射到同一个...回环验证 词袋模型的另一个问题是它并不完全精确，会出现假阳性数据。在回环检测检索的后期阶段需要用其他方法加以验证。如果当前跟踪已经完全丢失，需要重定位给出当前帧的位姿来调整。...在这个基于关键帧的重定位方法中，采用基于fern的帧编码方式：输入一个RGB-D图片，在图像的随机位置评估简单的二进制测试，将整个帧进行编码，形成编码块，每个fern产生一小块编码，并且编码连接起来可以表达一个紧凑的相机帧...，如果新的一帧κI\kappa_{I}κI​值很低，代表该帧和之前的帧很相似，如果κI\kappa_{I}κI​值高，表示这个姿态是从一个新的视角拍摄的，理应被存为关键帧。...这个模型将高维的原始数据映射到有旋转不变性的低维的描述子空间。在训练之前，图片序列中的每一个图片进行随机投影变换，重新缩放成120×160产生图像对，为了捕捉运动过程中的视角的极端变化。

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