如何从两个数据帧中找到不同行数的近似闭合值？_python:如何添加具有不同行数的两个数据帧_从两个值不同的数据帧中获取列 - 腾讯云开发者社区

如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标?...例如:{2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得值为17和55,对应下标为:2,8 思考下,只要将元素自己与后面的所有元素相加计算一下,就能找到对应的两个值...换个思路,在这个有序数组中,可以使用2个指针分别代表数组两侧的两个目标元素.从目标数组的两侧,向中间移动;当两个指针指向的元素计算值,比预定值target小了,那左侧指针右移下,重新计算;当计算值大于target...时,右侧指针左移下,直到两个元素和与target相等.这种方法叫做搜索空间缩减,这也是这道题的关注点.这种方法的时间复杂度只有O(2*n)(非严谨说法),是非常高效的一种方法了....一起看下指针如何移动的, 1. 2+80>72,j左移; 2. 2+55<72,i右移 3. 7+55<72,i右移 4. 17+55=72,计算结束可见,两个指针只移动了3次,就计算出结果

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OpenCV系列之轮廓特征 | 二十二

作者：磐怼怼转载自：深度学习与计算机视觉未经允许不得二次转载目标在本文中，我们将学习如何找到轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等。您将看到大量与轮廓有关的功能。 1....特征矩特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。...轮廓近似根据我们指定的精度，它可以将轮廓形状近似为顶点数量较少的其他形状。它是Douglas-Peucker算法的实现。检查维基百科页面上的算法和演示。...为了理解这一点，假设您试图在图像中找到一个正方形，但是由于图像中的某些问题，您没有得到一个完美的正方形，而是一个“坏形状”（如下图所示）。现在，您可以使用此功能来近似形状。...％时的近似曲线。

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使用网络摄像头和Python中的OpenCV构建运动检测器(Translate)

例如使用曲线近似或曲线插值，也可以使用简单链近似规则，即压缩水平、垂直和对角线线段，只保留其端点。因此，我们能够很快得到最佳拟合轮廓。 ? 第八步：找到轮廓区域，并在矩形中形成端点： ?...“状态”列表status_list存储值0：代表未检测到对象，1：代表检测到对象。此状态值从0更改为1的时刻就是对象进入帧的那一时刻。同样，此状态值从1变为0的时刻就是对象从帧中消失的那一时刻。...因此，我们从状态列表的最后两个值可以获得这两个切换事件的时间戳。第十步：显示所有不同的画面（帧） ? 使用imshow（）方法，我们将在一个独立的窗口中显示每个帧并进行比较。 ?...我们同时需要在按下“Q”的同时捕获最后一个时间戳，因为这将帮助程序结束从摄像机捕获视频的过程，并生成时间数据。下面是使用该应用程序生成的实际图像输出。...为了从生成的数据中获得更多信息，我们将把data-frame变量导出到本地磁盘的csv文件中。 ? 请不要忘记释放视频变量，因为它在内存中占用了不少空间。

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4DRadarSLAM：基于位姿图优化的大规模环境4D成像雷达SLAM系统

方位角和仰角精度分别为 0.5°和 1.0°，这导致球面坐标中方位角和仰角方向的不确定度，近似值为和。...第个关键帧和第个关键帧之间的扫描匹配结果以条二值边的形式添加到姿态图中。边的协方差（表示为）是根据两个关键帧云的适配得分计算得出的。...2.5 后端将根据前端里程测量、环路闭合和GPS信号（如有）构建姿势图。如图4所示，关键帧表示为节点，两个节点之间的边表示里程测量约束（二元边）。...当确定一个环路闭合（红色虚线）时，它就会被添加为一个约束条件（二进制边）。如果有GPS信号，也可将其添加到姿态图中，作为直接从GPS数据中获取协方差的一元边。...为了直观显示，不同方法在5个数据集上的轨迹被绘制在图5中。表2 定量分析：轨迹误差RE和ATE 图5 在5个数据集下，将我们的估计轨迹与真实轨迹进行比较图6 绝对轨迹误差(ATE)。

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4DRadarSLAM: 基于位姿图优化的大规模环境下的4D成像雷达SLAM系统

关键帧选择：第一帧被指定为固定的关键帧，而后续的关键帧则根据以下两个条件之一来确定：i) 当前帧和上一个关键帧之间的平移超过阈值δt；ii) 当前帧和上一个关键帧之间的旋转超过阈值δr。...回环检测在这一步中，每个关键帧都与数据库中的关键帧进行比较，以确定是否形成一个回环闭合。...如图4所示，关键帧表示为节点，两个节点之间的边代表里程约束（二进制边）。当确定了回环闭合（红色虚线）时，将其添加为约束（二进制边）。...如果有GPS信号可用，它也可以作为带有从GPS数据直接获得的协方差的一元边添加到姿势图中。最后，使用g2o库对姿势图进行优化，得到优化后的位姿。...图6: 绝对轨迹误差（ATE）为了直观展示，不同方法在5个数据集上的轨迹绘制在图5中。图5: 将我们估算的轨迹与地面真值轨迹进行比较，涵盖了5个数据集。

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RadarSLAM：可用于全天候的大规模场景的毫米波雷达SLAM

雷达图像首先转换为点云，一种直观而简单的方法是通过从每个方位角读数中找到局部最大值来检测峰值，如图5所示图5：雷达扫描值的峰值检测。（a）：原始笛卡尔图像。...从雷达图像生成点云后，采用M2DP，一种为3D点云设计的旋转不变全局描述子，对其进行描述以进行环路闭合检测，M2DP计算平面上点云的密度特征，并使用这些特征的左右奇异向量作为描述子。...还比较了使用不同传感器的最新里程计和SLAM算法，牛津雷达机器人雷达数据集用于定量评估，因为它是一个开放的大型雷达数据集，易于基准测试。...请注意，“雪”、“乡村”和“夜晚”序列具有回环闭合，而雾中的其他两个序列没有循环。图10显示了雾/雨、夜和雪序列的一些示例相机图像，显示了基于视觉的方法的重大挑战。...如图9所示，在极端天气下收集的序列的估计轨迹如图7所示，绘制在谷歌地图上，两个“雾/雨”序列的姿势估计值随着时间推移而漂移，因为没有循环，而“雪”、“乡村”和“夜晚”的结果接近真值。

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PL-VINS:实时基于点线的单目惯导SLAM系统

在我们的方案中，LiDAR数据从两个方面增强了SfM算法： 1）LiDAR点云用于检测和排除无效的图像匹配，使基于立体相机的SfM方案对视觉模糊具有更强的鲁棒性； 2）LiDAR点云与视觉特征在联合优化框架中相结合...对于IMU测量的原始陀螺仪和加速度计信息，这里遵循VINS Mono的工作，在两个连续帧之间对它们进行预积分。初始化：利用预处理的测量信息进行初始化系统，初始化后触发下一个线程所需的值和输入。...关键帧：遵循VINS Mono的关键帧选择标准：当前帧和最后一个关键帧之间的视差大于某个值或跟踪的特征数小于某个值。...C，闭合回环当前帧被选为关键帧时，闭合回环线程被激活，它的功能是搜索和决定轨迹是否形成闭合回环，也可以用于重新定位。...请注意，提取过程也很耗时，但有必要剔除不可靠的线段。为了简化调优过程，所有的值都可以在我们的开源代码中找到。 2，排除长度不符合的线。

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Android FFmpeg系列02--音视频基础

本文主要分为音视频的一些基础概念和FFmpeg相关的基础概念两个部分音视频基础封装/解封装封装：将视频码流/音频码流按照一定的格式存储在容器（文件）中，常见的封装格式为MP4、FLV、MKV等...B帧既参考之前的I帧或P帧，也参考后面的P帧，所以会造成视频帧的解码顺序和显示顺序不同 GOP GOP（Group Of Pictures）：一组连续的图像，由一个I帧开始和多个B/P帧组成，是编/解码器存取的基本单位...GOP分为闭合GOP和开放GOP 闭合GOP以一个被称为IDR（即时解码刷新）的I帧开始，当解码器遇到IDR帧时，会立即刷新解码图片缓冲区，在IDR之前出现的帧都不能作为该GOP内B/P帧的参考帧，...tbc tbn对应容器中的时间基，值为AVStream.time_base的倒数 tbc对应编解码器中的时间基，值为AVCodecContext.time_base的倒数 tbr是从视频流中猜算得到，...Ne10的编译与使用 3. 如何使用OpenGL渲染YUV数据 4. Android中如何使用OpenGL播放视频 5. 如何使用MediaCodec解码音视频

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maplab 2.0 多模态模块化建图框架

全局定位和环路闭合是通过获取单个帧并使用特征描述符建立一组2D-3D匹配来完成的。随后将对匹配项进行共视性检查，以过滤异常值。...然后，利用RANSAC方案内的P3P算法，使用剩余匹配来获得关于地图的参考帧的变换。然后可以将该变换作为回环闭合边添加到因子图中。...D、离线控制台离线控制台是从maplab移植过来的，旧工具适应了传感器和模态的新功能。有用于进一步处理地图的工具，例如批处理优化、合并来自不同会话的地图、异常值拒绝、关键帧、地图稀疏化等。...然后，我们通过结合从投影点云检测到的3D激光雷达特征，展示了地标系统的多功能性展示了自定义室内数据集上的语义回环闭包模块。所有数据集都是通过硬件时间同步传感器设置收集的。...将LiDAR点云投影到2D平面上，使用对数尺度归一化LiDAR范围和强度值，并使用Mertens融合合并两个通道。图5中显示了生成的2D投影的示例图像，以及来自相同视角的相机图像，显示了环境。

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视频编解码基础概念

当得到一帧完整的图像信息后，可以利用与后一帧图像的差异值推算得到后一帧图像，这样就实现了数据量的压缩。时间域编码依赖于连续图像帧间的相似性，尽可能利用已接收处理的图像信息来“预测”生成当前图像。...画面N+1中，完整包含背景块的数据，因此画面N可以从画面N-1中取得背景块。如何可以得到画面N呢？...因此在I帧图像处可以切换频道，而不会导致图像丢失或无法解码。I帧图像用于阻止误差的累积和扩散。在闭合式GOP中，每个GOP的第一个帧一定是I帧，且当前GOP的数据不会参考前后GOP的数据。...GOP结构常用的两个参数M和N，M指定GOP中首个P帧和I帧之间的距离，N指定一个GOP的大小。...视频中由于B帧需要双向预测，B帧依赖于其前和其后的帧，因此含B帧的视频解码顺序与显示顺序不同，即DTS与PTS不同。当然，不含B帧的视频，其DTS和PTS是相同的。

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CT-ICP: 带有闭环的实时且灵活鲁棒的LiDAR里程计

主要贡献文提出了一种新的灵活鲁棒的轨迹表达形式，其中单帧点云数据内部的姿态保持连续性，相邻扫描之间的姿态则不连续，在实践中，这是通过点云到地图的配准分辨率来定义的，由每帧扫描数据的两个姿态参数化（用于扫描开始和结束的姿态...通过在扫描开始和结束处的两个姿态的联合优化和根据时间戳进行插值，将扫描弹性地变形以与地图（白色点）对齐，从而创建连续时间的扫描到地图的里程计，下方展示了我们轨迹的形式，其中扫描内部的姿态保持连续性，相邻扫描之间的姿态则不连续...对于在扫描的第一个时间戳tb和最后一个时间戳te之间捕获的每个传感器测量值（时间t属于[t_b, t_e]），传感器的姿态通过在扫描的两个姿态之间进行插值来估计。...图4：在KITTI-360序列上进行回环闭合的定性结果，左上方是通过投影局部地图构建的高程图像，右上方显示了CT-ICP里程计的轨迹以及使用计算出的回环闭合约束进行校正的轨迹（CT-ICP+LC），底部显示了与左上方局部地图相同转弯处找到的不同回环闭合约束...总结本文提出了一种新的实时里程计方法，超越了现有技术在七个具有不同特点的数据集上的表现，从驾驶到高频运动场景都适用，我们方法的核心是连续的扫描匹配CT-ICP，它在优化过程中弹性地扭曲新的扫描以补偿采集过程中的运动

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模板阴影理论概述

这也是很好的理解，模具阴影体积只是不是“结束所有”阴影技术。参考游戏设置，可以在[4]中找到关于不同阴影技术的优势的讨论。...循环遍历所有模型的三角形如果三角形面向光源（点积> 0）将三个边（一对顶点）插入边缘堆叠检查每个边缘的上一次发生，或者在堆叠中反向如果在堆叠中找到边或反向，则删除两个边以新的三角形开始上述算法将确保内部边缘将最终从堆栈中移除...我们应该注意到，这是一个近似值，因此会导致在某些角度不正确的阴影。然而，这种近似值对于小物体应该是非常好的。对于Direct3D实现，建议使用“焊接”网格。...四边形可以看作是由两个不同的面共享的原始边缘形成的“退化”四边形。这两个面都与退化四边形有着相同的边缘。由于两个面的边缘是相似的，所以位置上，简并四边形是“零长度”。...这种技术将优雅地产生一个闭合的阴影体积，因为面向几何的几何形状保持不变以形成前盖，而面向远离光的几何形状被挤出以形成阴影体积和背盖的侧面。如果您不确定它是如何工作的，请尝试此示例。

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傅里叶级数电路分析——傅里叶级数表示介绍

如果我们保持开关闭合足够长的时间，我们将只剩下第二项，即系统的稳态响应。稳态响应是与输入频率相同的正弦波。它的相位和幅度可能与输入不同，但具有相同的形状和频率。...任意波形的稳态响应让我们更进一步！知道了对不同正弦输入的响应，我们能否确定对周期性非正弦波形的稳态响应？例如，如果我们输入图 2 所示的方波，我们如何确定电路的稳态响应？...正弦函数之和：从正弦波和方波中学习在讨论傅里叶级数方程之前，让我们尝试画一幅定性图，说明一些正弦函数的总和如何表示任意波形。考虑图 2 中的上述方波。我们可以用一个正弦函数来近似这个波形吗？...图片上图中，两个波形的整体形状有一些相似之处，但还是有很大区别的。方波在每个半周期保持不变。然而，正弦波分别在方波的正负半周期的中点达到其最大值和最小值。与正弦波不同，方波在过渡时变化更为突然。...总体而言，正弦波似乎无法赶上方波的突变。在这种情况下，单个正弦波似乎不是方波的可接受近似值。但是，如果我们添加另一个正弦分量会怎样？

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Ctrl-VIO：基于连续时间的卷帘相机视觉惯性里程计方案

的时候同时从0开始在线标定line delay。...这在seq09和seq10上表现得尤为显著，因为这两个序列上较大的角速度导致了较大的卷帘畸变。...B.标定结果以下第一张图展示了在TUM-RSVI数据集不同序列上从初始值0us开始的line delay在线标定曲线，可见line delay较快地收敛至估计值29.4737us附近，并在之后的轨迹中也保持在该数值附近...第二张图展示了在TUM-RSVI数据集的seq01上从初始值0~55us开始的line delay在线标定曲线，可见在不同的初值情况下，line delay都能较稳定地收敛至估计值29.4737us附近...在运动较平缓的SenseTime-RSVI数据集上，Ctrl-VIO和Ctrl-VIO-margIMU在位姿估计精度上的性能表现近似。

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PLC-LiSLAM：线-面-圆柱体-激光SLAM（RAL 2022）

前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...首先计算 Si+1 的集合 E 和 F，分别为 E 和 F 构建两个 KD 树。假设 P 是 mj 在 Si 中的观测值。...否则产生局部到全局的关联。后续这些关联在 PLCR 中用于位姿估计，对于不同的地标，同时并行执行前向 ICP 流。 c.创建关键帧新关键帧选择条件： a)当前帧中超过 20% 的点未被跟踪。...6.PLCR a.扫描内运动采用线性插值来补偿扫描内运动 b.约束相对位姿内的旋转幅度相对较小，所以采用一阶泰勒展开来近似旋转：来自平面的约束：来自线的约束 : 来自圆柱体的约束...a.KITTI b.室内数据集 c.时间性能 Conclusion 这篇文章介绍了一种新的使用平面、线和圆柱体的LiDAR SLAM，并且作者证明了通过一些预处理，局部和全局 PLCA 的最小迭代次数与从平面

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论文结果难复现？本文教你完美实现深度强化学习算法DQN

3 深度 Q 学习深度 Q 学习（DQN）是经典 Q 学习算法的变体，有 3 个主要贡献：（1）深度卷积神经网络架构用于 Q 函数近似；（2）使用小批量随机训练数据而不是在上一次经验上进行一步更新；（...DQN 的伪代码（复制自 Mnih et al. [2015]）见算法 1。深度卷积架构提供一个通用机制从图像帧的短历史（尤其是最后 4 帧）中评估 Q 函数的值。...后面两个贡献主要关于如何使迭代的 Q 函数估计保持稳定。 ? 监督式深度学习研究中，在小批量数据上执行梯度下降通常是一种高效训练网络的方式。在 DQN 中，它扮演了另外一个角色。...这个例子中两个网络的 Q 值是很相近的，但是各自选择的动作是不同的。在第二帧的场景中，假如智能体没有采取向左移动的动作，球就会掉落，游戏终止。在这个例子中，两个网络的 Q 值差别是很大的。...这个不同点可以在他们的 GitHub 中找到（以下地址），即在 NeuralQLearner.lua 文件的第 266 行到 273 行代码中。

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综述 | SLAM回环检测方法

[1]： 1）不与过近的帧发生回路闭合如果关键帧选得太近，那么导致两个关键帧之间的相似性过高，检测出的回环意义不大，所以用于回环检测的帧最好是稀疏一些，彼此之间不太相同，又能涵盖整个环境[7]。...它实现了一个分层树，用于近似图像特征空间中的最近邻并创建可视词汇表。DBow还实现了一个基于逆序文件结构的图像数据库，用于索引图像和快速查询。...，并且有效的对不同帧之间相似性进行评估。...当返回值是1时，代表至少有一位不同。因此，BlockHD代表不同编码块的个数。块的长短不同，会直接影响到BlockHD在找相似帧时的精度/召回性质。...，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。

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

我们在4组不同的数据集上演示了位置识别功能，从10K图像数据库中提取一个候选闭合回路的运算时间少于39毫秒。...如图4显示的是我们的算法检测到的闭合回路，从图中可以看出，我们选择的有效数据点都支持相似性变换。图5则对比了回环闭合前后的环境地图重构状况。...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。...我们修复了回路闭合关键帧，以修复7度规的自由度。尽管“此方法”是完整BA的粗略近似，但我们在VIII-E节中通过实验证明，它比BA具有显着更快和更好的收敛性。

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改善伪影，这种插帧新方法让视频更丝滑，网友：我的PS 2能玩4K游戏了吗？

视频帧插值（VFI）是当前视频处理中的一种常见方法，广泛用于提高帧速率和增强视觉质量，它支持各种应用，例如慢动作合成、视频压缩和用于动态视频去模糊的训练数据生成。...根据如何 warp 输入帧，基于流的视频帧插值算法可以分为前向 warp 和后向 warp 方法，但这些方法基本上都有过于复杂沉重和缺少对近似中间流的直接监督等缺点。...，该模型可以直接估计从多到少的中间流。...此外，为了消除 warp 帧中的伪影，研究者利用一种类似于 FusionNet 的编码器 - 解码器架构将输入帧、近似流和 warp 帧馈入融合过程，以生成插值帧。...IFNet 采用的是 (4, 2, 1) 设置， (1, 1, 1) 的组合只能在 UCF101 这种分辨率有限（256 × 256）的数据集上获得更好的性能。 ? 表 5：不同损失函数的设置。

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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...右上角表示数据帧中的最大行数。在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。在这个例子中，我们可以看到许多列（DTS、DCAL和RSHA）有大量的缺失值。...树状图可通过以下方式生成： msno.dendrogram(df) 在上面的树状图中，我们可以看到我们有两个不同的组。第一个是在右侧（DTS、RSHA和DCAL），它们都具有高度的空值。...这可以通过使用missingno库和一系列可视化来实现，以了解有多少缺失数据存在、发生在哪里，以及不同数据列之间缺失值的发生是如何关联的。

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如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标

OpenCV系列之轮廓特征 | 二十二

使用网络摄像头和Python中的OpenCV构建运动检测器(Translate)

4DRadarSLAM：基于位姿图优化的大规模环境4D成像雷达SLAM系统

4DRadarSLAM: 基于位姿图优化的大规模环境下的4D成像雷达SLAM系统

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综述 | SLAM回环检测方法

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