ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景,具体如无人机的自主降落地标、机器人定位。标记中白色部分为唯一标识的二进制编码。
导读:本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中,点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要,也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型,在模型结构确定后,模型的迭代主要在于特征的选择及处理方面。因而,如何科学地管理特征,就显得尤为重要。在实践中,我们对特征的采集、配置、处理流程以及输出形式进行了标准化:通过配置文件和代码模板管理特征的声明及追加,特征的选取及预处理等流程。由于使用哪些特征、如何处理特征等流程均在同一份配置文件中定义,因而,该方案可以保证离线训练和在线预测时特征处理使用方式的代码级一致性。
目录 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装: (2)移动文件 二:使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三:其他用法示例 📷 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库,支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。 官网:Eigen 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装: https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
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hpp,其实质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中,定义与实现都包含在同一文件,则该类的调用者只需要include该hpp文件即可,无需再将cpp加入到project中进行编译。
其中的 f 就是映射方式,也就说,像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。
要学会PCL首先要对C++进行学习,所以这里我们首先对PCL库的代码中常见的C++的技巧进行整理和概述,并且对其中的难点进行细化讲解。首先我们搞清楚PCL库的文件形式、是一个以CMake构建的项目,库中主要以cpp,.h,.hpp文件三种文件形式。那我们知道cpp是C++工程中函数实现的代码,以下是根据PCL库中的代码中常用的C++特征。基本介绍请查看文章:点云及PCL编程基础
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一个像素所在的区域一般情况下可以分为以下三种情况,平坦,边,角点三种情况,如下图最右边。 在角点处,沿任意方向运动都会引起像素颜色的明显变化等价于:在角点附近,图像梯度具有至少两个主方向。
hpp,其实质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中,定义与实现都包含在同一文件,则该类的调用者只需要include该hpp文件即可,无需再将cpp加入到project中进行编译。而实现代码将直接编译到调用者的obj文件中,不再生成单独的obj,采用hpp将大幅度减少调用 project中的cpp文件数与编译次数,也不用再发布烦人的lib与dll,因此非常适合用来编写公用的开源库。
学习SVM(一) SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM(二) 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM(三)理解SVM中的对偶问题 学习SVM(四) 理解SVM中的支持向量(Support Vector) 学习SVM(五)理解线性SVM的松弛因子
当HTTP参数在同一请求中重复多次并且服务器以不同的方式处理每个实例时,会发生HTTP参数污染(HPP)攻击,从而导致应用程序中出现异常行为。
之所以写成HPP文件是为了方便,毕竟代码量都不大,觉得弄成.h和.cpp两个文件比较麻烦,但是却带来了意想不到的其他麻烦。
OpenCV 4.x中提供了强大的统一向量指令(universal intrinsics),使用这些指令可以方便地为算法提速。所有的计算密集型任务皆可使用这套指令加速,非计算机视觉算法也可。目前OpenCV的代码加速实现基本上都基于这套指令。
2.将声明和实现写到同一个文件中,并更该后缀名为.hpp,.hpp是约定的名字,并不是强制
Boost.Signals2提供了boost::signals2::signal类,可用于创建信号。 此类在boost/signals2/signal.hpp中定义。 或者,您可以使用头文件boost/signals2.hpp,它是一个主头文件,定义了Boost.Signals2中可用的所有类和函数。
当你开始开发一款游戏时,你可能想做的第一件事便是打开一扇窗口。在SFML中,这再容易不过了。创建窗口只需要一行代码:
基于特征点的图像匹配是图像处理中经常会遇到的问题,手动选取特征点太麻烦了。比较经典常用的特征点自动提取的办法有Harris特征、SIFT特征、SURF特征。
模板无疑是非常复杂的,一个模板类。你把成员函数实现在类内,是比较简单的。当然,你也可以实现在类外。这时候你有两个选择,在同一个文件实现成员函数,在另一个.cpp里实现成员函数,头文件只包含函数声明。
本文出现的数据结果和码源见:https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269470
该文介绍了如何使用HOG+SVM进行行人检测,并给出了OpenCV封装好的函数用法。首先介绍了HOG+SVM的背景知识,然后给出代码示例,最后通过两个测试图片的读取和运行结果展示。
#ORB算法推导 ORB采用FAST (features from accelerated segment test) 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点,即拿一个点跟它周围的点比较,如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义: U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时,我们认为这两个点不相同 Gp : 像素点的灰度值 u : 区域阈值内不同的像素点数量 Un : 区域阈
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库,其提供了许多功能强大的程序库和工具,用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备,通常被称为准标准库,是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程,提高代码质量和性能,并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中,如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征,对平移
关于SIFT的特征点检测在《C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测》有介绍过,在OpenCV4.5版本中SIFT做是算法优化,也移到主仓库中了,并且有朋友也留言问了4.5版本下的DEMO。
Boost ASIO proactor 浅析 前情提要: Boost asio 的socket的异步非阻塞模式才有的是proactor模式,当IO操作介绍后回调相应的处理函数。ASIO在Linux平台下的实现基于epoll,但是epoll只支持reactor模式,ASIO通过封装在epoll上实现了proactor。提到ASIO proactor,ASIO中的所有异步操作都是基于io_service实现的,io_service是ASIO中的任务队列,并且他负责调用epoll_wait等待IO事件到来,对io
第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。
全连接层的每个节点都与其上层的所有节点相连,以综合前面网络层提取的特征. 其全连接性,导致参数较多.
图像几何变换又称为图像空间变换,它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系,以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算:
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡(英伟达GPU卡),并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速,第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译,第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。
static是与auto相对的一个关键字,我们平时没有用static修饰的变量,都是默认为auto的。所以要理解static,就先看看auto。
0.预告 开源项目名称:Caffe—— deep learning framework 语言:C++ 时间:10月22日(周六)早11:00-12:00 参与方式:源码分析微信群内直播链接 主讲人:寒小阳-资深深度学习工程师 我们将直接进行caffe代码结构和设计分析,直播地址将在直播当天(周六)上午提前公布。 欢迎大家阅读正文先行了解项目。 1.前言 目前的图像和自然语言处理很多地方用到了神经网络/深度学习相关的知识,神奇的效果让广大身处IT一线的程序猿GG们跃跃欲试,不过看到深度学习相关一大串公式之后头
写c++我们常常定义程序的功能将在撰写xxx.h在。写在功能的执行xxx.cpp, 但是,当我们用写模板函数和类,写
从TcpServer开始,找到了EventLoop,在EventLoop中又找到了两个重要组成部分,Chanel和Poller,那就自底向上。
Surf算法的原理
要了解数据持久性,请编写一个简单的智能合约,作为地址记录。虽然这个用例由于各种原因而不太适合作为生产智能合约,但开始学习数据持久性如何在EOSIO上运行而不被与eosio的multi_index功能无关的业务逻辑分心,这也算的上一个很好的合约。
最近,在GitHub上有位id为imhuay的热心人带头建立了一个关于国内知名互联网企业笔试和面试经验的资源库,光从名称上就能看出其内容有多丰富:《2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(MachineLearning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记》。
在本节中,我将向您展示如何使用 OpenCV 库函数从文件加载图像并在窗口中显示图像。
去年,在 GitHub 上有位 id 为 imhuay 的热心人带头建立了一个关于国内知名互联网企业笔试和面试经验的资源库,光从名称上就能看出其内容有多丰富:
本文不是 odb 的教程,只是介绍如何在 WSL2 下使用 cmake 搭建 odb 应用的编译环境。
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡(英伟达GPU卡),并且按照好了正确版本的驱动与cuDN
而模版参数只有在实例化的时候,才能借由实参传递形参推演出来参数类型,故在链接之前,负责模版实现的.cpp文件无法单独推演出模版参数(因为模版实例化是在main.cpp中进行的,此时都处在链接之前,都是分别独立处理的),因此负责实现的.cpp文件无法编译通过
CAS 的意思是 compare and swap,比较并交换。CAS 的引入是为了解决java锁机制带来的性能问题。锁机制存在以下问题:
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