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沙龙
1
回答
如何
从
列表
中
重建
图像
对象
?
、
、
、
我一直在尝试将
图像
(.png)分解为一个
列表
,编辑该
列表
,然后将编辑后的
图像
保存为文件。编辑
图像
并将其恢复到阵列
中
后,mpl.imshow(image)会正确显示新
图像
,但尝试将其另存为文件时会生成空白
图像
。我认为缺陷存在于标记为# <-- Estimated point of failure的行
中
,但我研究了该命令,但找不到解决问题的方法。我使用print()检查了重新构造的数组,似乎没有什么异常。任何关于
如何</em
浏览 18
提问于2021-11-09
得票数 2
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2
回答
从
许多二维
图像
生成点云
、
、
根据我对点云工作原理的有限理解,我觉得应该能够
从
物体外部的一组2d
图像
中生成点云。我遇到的问题是,我似乎找不到任何
如何
生成这样的点云的示例。
浏览 1
提问于2013-12-02
得票数 11
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1
回答
xts
中
的拆分函数
、
、
、
我不明白为什么拆分应用于xts会给出一个
列表
列表
。它应该返回xts
对象
。我是不是漏掉了什么?-split(x, f="days") [1] "list" [1] "list" [1] "xts" "zoo" 编辑:我想
重建
问题是,现在我的计算是“拆分”格式,即在
列表
中
。
如何
从
<em
浏览 1
提问于2012-05-15
得票数 1
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1
回答
[ARCore][Open3D]深度和RGB配准
、
、
我试图在Open3D教程
中
运行
重建
系统,并在Google 3上使用Android、ARCore、acquireCameraImage和acquireDepthImage捕捉到的RGB和深度
图像
。
重建
系统:RGB : 640 x 480这些
图像
不能直接输入到Open3D
重建
系统,因为它期望RGB和深度
图像
具有相同的分辨率。目前,我正在研究
如何
将低分辨率深
浏览 3
提问于2021-01-14
得票数 1
1
回答
基于校正
图像
的点云立体
重建
、
我有一对匹配的2D特征,
从
校正的立体
图像
中提取。使用cvPerspectiveTransform函数在OpenCV
中
,我试图
重建
这些特征的三维。结果与真实世界
中
的实际
对象
维数不一致。然而,这些特征是
从
原始
图像
中提升出来的。 如果我想处理校正后的
图像
,是否可以根据二维特征位置和视差信息
重建
三维位置。
浏览 3
提问于2012-11-21
得票数 0
2
回答
如何
清除实体框架
中
挂起的更改
、
、
我已经删除了数据库,重新设置了它,但是挂起的更改不会
从
DbContext
中
消失。
重建
数据库后,我的数据库表是空的,但是当我将实体作为
对象
列表
调用时,它仍然包含旧的
对象
。对于
如何
使用实体框架6
从
DbContext
中
清除旧的挂起的数据,有什么建议吗?
浏览 1
提问于2016-12-10
得票数 3
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2
回答
如何
从
灰度值
重建
灰度
图像
?
、
、
通常需要从
图像
中
获取像素数据或
从
像素数据
中
重建
该
图像
。
如何
获取
图像
,将其转换为像素值数组,然后使用Swift
中
的像素数组使用CoreGraphics进行
重建
?
浏览 1
提问于2016-01-08
得票数 2
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1
回答
在R中使用PCA进行下投影后,
如何
重建
图像
?
、
在R中使用PCA进行下投影后,
如何
重建
图像
? 如果原始
图像
是N维的,我将其向下投影到10维。我现在
如何
从
10维
重建
N维
图像
?我当然知道会有信息的丢失。
浏览 5
提问于2014-04-01
得票数 2
1
回答
从
单应性分解计算相机位置
、
、
、
、
我有一个已知位置的参考
图像
A,我想计算相机在
图像
B处的相对位置(即tx,ty,tz,单位为米)。这些
图像
是用相同的相机拍摄的,因此相机矩阵保持不变。我使用SIFT来检测和计算两个
图像
中
的关键点和描述符,并将它们与FLANN进行匹配。从那里我可以得到单应矩阵,我用cv::decomposeHomography(..)对其进行分解。此函数基于本文:。有没有一种方法可以在不知道
图像
中发现的
对象
大小的情况下获得它?
浏览 0
提问于2016-06-16
得票数 0
1
回答
从不同来源找到的
图像
创建3D
对象
、
、
、
我想使用一个程序,至少部分数字
重建
,一个10英尺高的人类雕像,使用15左右的
图像
,从不同的来源,
从
谷歌
图像
中
收集到的。其想法是使用这些
图像
作为“扫描”,以便以数字方式
重建
一个
对象
。如果有,你认为使用这些来自网络的
图像
作为扫描会有多大的成功?
对象
已经不存在了,所以这些
图像
是我所拥有的全部。最后,哪种软件最适合执行这一过程?同样,这些
图像
将来自谷歌的
图像
,并将由不同角
浏览 0
提问于2018-03-14
得票数 0
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3
回答
图像
特征识别
、
、
、
、
包括前院在内的一张房子的图片,
从
图片中提取信息,如房屋、树木、人行道和汽车的尺寸和位置。此外,房屋、汽车、树木和人行道的纹理和颜色。使用提取的信息生成模型。 我怎样才能提取出这些信息?
浏览 4
提问于2011-02-07
得票数 0
1
回答
如果DBCC打印了错误消息,请与您的系统管理员联系:操作数类型在索引
重建
时发生冲突
、
、
关于这些混合结果是
从
哪里来的,你有什么想法吗? --更新已解决--问题不是隐藏索引,而是统计信息。我删除了统计数据并重新构建了索引,错误不再出现。我猜其中一个统计数据引用了一个旧的数据类型。
浏览 4
提问于2021-07-30
得票数 0
1
回答
SolvePnP -
如何
使用它?
、
我正在做一些多视角几何
重建
,
从
运动的结构。现在,我需要向管道
中
添加更多的
图像
。我在谷歌上搜索了很多,发现了solvePnP帮助我的方法。 但现在我很困惑..。SolvePnP将采取一个
列表
的三维点和相应的2D
图像
点,并
重建
R和T矢量为第三,第四相机。诸若此类。我读过这些矢量需要对齐,这意味着第一个矢量
中
的第一个3D点对应于第二个矢量
中
的第一个2D点。但是我该
从
哪里拿这些信件呢?我能用这个方法reprojectPoin
浏览 3
提问于2014-05-06
得票数 3
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1
回答
基于matlab的滤波反投影/反投影仪的定性和定量分析
、
、
、
、
我可以
从
matlab
中
重建
出与原始
图像
相似的
图像
,但是,实际值总是不同的。这是我所说的示例代码。
浏览 3
提问于2015-06-08
得票数 2
2
回答
如何
使用Riverpod在运行时动态创建提供者?
、
、
在我的颤音应用程序
中
,我正在探索
从
提供者包到Riverpod的过渡。该应用程序非常简单:它从数据库
中
获取
对象
列表
,并允许用户更改这些
对象
的特性。因此,它非常类似于。然而,我看到这样的应用程序并没有像我所期望的那样为每个TODO项目提供一个单独的提供者,而是声明了一个全局提供者--整个TODO
列表
。我发现这种方法很奇怪,因为它要求每次TODO项更改时都需要
重建
整个
列表
UI (除非我弄错了)。 通过阅读其他的例子,我发现所有提供者都是在全
浏览 16
提问于2022-10-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从
mcmc
对象
重构变量
、
、
、
coda.samples函数返回示例
列表
。"C[1,1]" "C[2,1]"relist()函数是一种很好的
重建
方法。我正在寻找类似的东西/现成的mcmc
对象
,但至今没有效果-我不敢相信我是第一个需要这个。显然,r
浏览 5
提问于2017-04-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
所选图片的UIImagePicker幻灯片
、
、
、
像照片应用程序一样,所有相册>特定相册
中
的所有照片>单个照片视图,我做了另一个视图控制器,只是为了以分页的形式显示这些
图像
。但是,
从
委托方法didFinishPickingMediaWithInfo
中
,当选择一个
图像
时,我只使用以下命令获得该<em
浏览 3
提问于2013-03-12
得票数 1
2
回答
基于属性值,
从
单个
对象
列表
重建
列表
、
我正在迭代某个objects的list (每个
对象
都有两个属性message (string类型)和messageFrom(long类型)。我想根据messageFrom将message属性转移到某个特定的
列表
。因此,具有相同messageFrom的所有message必须在相同的
列表
中
。所以,在最后,我应该没有。所有messageFrom对应的
列表
。 实现此功能的最佳(性能优化)方式是什么?
浏览 1
提问于2011-03-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
从
单视图
图像
重建
立体
图像
、
、
如何
使用OpenCV
从
立体
图像
对
重建
图像
?
浏览 0
提问于2011-02-14
得票数 1
3
回答
Matlab三维
重建
、
、
、
最近,我不得不在这两周内做一个多视图三维扫描的项目,我搜索了所有的书籍,期刊和网站的三维
重建
,包括数学作品的例子等。我写了一个代码来跟踪两个
图像
之间的匹配点,并将它们
重建
为3D图。但是,尽管使用了detectSURFFeatures()和extractFeatures()函数,仍有一些
对象
点未被跟踪。我
如何
在我的3D模型
中
也
重建
它们?
浏览 8
提问于2014-04-11
得票数 5
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