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算法集锦(18) | 自动驾驶 | 车道线检测算法

插入直线梯度来创建条平滑直线 每个步骤输入都是前一步输出(例如,我们对区域分割图像应用Hough变换)。...下面的图表使我们能够看到之间区别: ? HSV ? HSL 下图显示了原始图像及其HSV和HSL格式。 ? 可以看出,HSL比HSV更擅长对比车道线。...现在我们使用OR操作合并这个掩码,然后使用AND操作与原始映像合并,并仅保留相交元素。 ? 到目前为止,结果非常令人满意。看看我们HSL黄面罩是如何清晰地识别黄色路标的!...看看上面的图片,我们根据汽车所在车道轮廓“猜测”这个区域可能是什么,并定义一个多边形,它将作为我们关注区域。 我们将精明分割图像并排放在一起,观察如何只保留最相关细节: ?...为了使车道检测更平滑,并利用每一排序和位置(因此也包括车道),我决定在之间插入泳道梯度和截取,并剔除任何与前一计算平均值偏离太多线。 车道检测器 记住,视频是一系列

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如何在 Pandas 中创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据中,数据以表格形式在行和中对齐。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 中向其追加行和。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”值作为系列传递。序列索引设置为数据索引。...然后,我们在数据后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”值作为系列传递。“平均值”值作为列表传递。列表索引是列表默认索引。...Python 中 Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行和

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计算与推断思维 十四、回归推断

我们知道如何找到穿过散点图最佳直线来绘制。在所有直线中它估计均方误差最小,从这个角度来看,这条线是最好。 但是,如果我们数据是更大总体样本呢?...回归模型 简而言之,这样模型认为,个变量之间底层关系是完全线性;这条直线是我们想要识别的信号。但是,我们无法清楚地看到这条线。我们看到是分散在这条线上点。在每一点上,信号都被随机噪声污染。...但是,如果这种观察是假呢? 换句话说,如果真实直线是平 - 也就是说,这个变量之间没有线性关系 - 我们观察到联系,只是由于从样本中产生点随机性。...换句话说,给定值x拟合值就是回归线在x处高度。 假设我们试图根据孕期天数来预测新生儿出生体重。我们在前面的章节中看到,这些数据非常适合回归模型,真实直线斜率 95% 置信区间不包含 0。...我们已经开发了一种方法,使用我们样本中数据根据孕期天数预测新生儿体重。

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计算与推断思维 十三、预测

气候和污染数据说了几十年内温度什么事情?根据一个人互联网个人信息,哪些网站可能会让他感兴趣?病人病史如何用来判断他或她对治疗反应? 为了回答这样问题,数据科学家已经开发出了预测方法。...我们在 7.1 节看到,高尔顿研究了身体特征是如何从一代传到下一代。他最著名工作之一,是根据父母高度预测子女身高。我们已经研究了高尔顿为此收集数据集。...但是,如果我们只将数据限制在 SUV 类别中,价格和效率之间仍然负相关,但是这种关系似乎更为线性。 SUV 价格与加速度之间关系也呈线性趋势,但是斜率是正。...让我们定义一个函数correlation,它接受一个表格,和标签。该函数返回r,它是标准单位下这些乘积平均值。...我们试图根据《小女人》句子数(x)来预测字符数量(y)。 如果我们使用 直线,它将有一个 MSE,它取决于斜率a和截距b。 函数lw_mse以斜率和截距为参数,并返回相应 MSE。

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OpenGL ES学习阶段性总结

在后缓存混合产生最终颜色,并切换前后缓存; OpenGL ES坐标是以浮点数来存储,即使是其他数据类型顶点数据也会被转化成浮点型; framebuffer object 通常也被称之为 FBO.... + 1/(4^n) 根据等比求和公式得到Sn = 1+1/3 glPixelStorei 方法可以改变或者恢复像素存储方式 GL_PACK_ALIGNMENT GL_UNPACK_ALIGNMENT...2、立方体纹理 由6个正方形2D图像组成纹理。 3、多重纹理 同时使用个或者更多纹理。 4、点块纹理 在一个顶点上应用纹理。 纹理数组、纹理代理略。...基本图形光栅化 1、直线 暴力法:微分方程,带入坐标,取整求解(x,y); 中点画线法:假设斜率在0~1之间,对于P(x, y),下一个点只能在P1或者P2,求P1P2中点M,直线与P1P2交点Q,判断...M、Q上下关系; bresenham画线法:假设斜率在0~1之间,对于P(x, y),下一个点只能在P1或者P2,直线与P1P2交点为Q,判断P1Q和QP2大小关系; 2、圆 圆具有八对称性,对于一个愿只需要绘制

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数据结构思维 第四章 `LinkedList`

如果endMillis太低,你可能无法获得足够数据,来查看问题规模和运行时间之间明确关系。 这段代码位于ProfileListAdd.java,你将在下一个练习中运行它。...,n;第二是以毫秒为单位运行时间。...或者在数学上,像: runtime = a + b * n + c * n ** 2 有了完美的数据,我们可能能够分辨直线和抛物线之间区别,但如果测量结果很嘈杂,可能很难辨别。...但是当你调用plotResults它时,会计算数据最小二乘拟合并打印估计斜率。...其中重要一点:如果你在图形看到这样直线,这并不意味着该算法是线性。如果对于任何指数k,运行时间与n ** k成正比,我们预计看到斜率为k直线。如果斜率接近1,则表明算法是线性

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挑战任务: 车道检测

接下来检测直线肯定是用霍夫变换,但ROI区域内边缘直线信息还是很多,考虑到只有左右条车道线,一条斜率为正,一条为负,可将所有的线分为组,每组再通过均值或最小二乘法拟合方式确定唯一一条线就可以完成检测...,只需保留边缘图中红线部分区域用于后续霍夫直线检测,其余都是无用信息: 如何实现呢?...车道计算 这部分应该算是本次挑战任务核心内容了:前面通过霍夫变换得到了多条直线起点和终点,我们目的是通过某种算法只得到左右条车道线。 第一步、根据斜率正负划分某条线是左车道还是右车道。...第二步、迭代计算各直线斜率斜率均值差,排除掉差值过大异常数据。 注意这里迭代含义,意思是第一次计算完斜率均值并排除掉异常值后,再在剩余斜率中取均值,继续排除……这样迭代下去。...最后得到是左右条车道线起点和终点坐标,可以选择画出车道线,这里我直接填充了整个区域: 视频处理 搞定了一张图,视频也就没什么问题了,关键就是视频提取和合成,为此,我们要用到Python视频编辑包

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「前端动画数学与物理基础」点和直线

如何根据一个函数方程画一条直线呢? 首先对方程进行变换,使方程一边只有y 然后选择一个x值,并代入方程式计算出一个y值。(一般选择三个值) 例3: 画出方程3x-2y=8表示直线。...1、之间斜率 接下来让我们来看坐标系中P点(x1,y1)和Q点(x2,y2),用m来表示斜率,其对应计算斜率公式如下: 斜率=m=△y/△x=(y2-y1)/(x2-x1) 例4: 计算点(1...解答思路: 1、首先我们需要通过之间斜率公式,计算出直线斜率斜率=m=(400-200)/(150-50)=200/100=2 2、然后将其中一点和斜率m带入点斜式方程: (y-y1)=m(x-x1...解答思路: 1、根据斜率属性我们得知,直线垂直,其斜率相乘等于-1,由此我们可以得出另一条直线方程斜率为-3/2。...直线在游戏或动画里可以代表建筑边界、地面或者物体路径,因此需要思考如何判断直线是否相交以及直线在哪里。其实计算交点,就相当个方程组求解,计算出满足个方程中(x,y)点而已。

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「动画中数学与物理基础」点和直线

02 直线及计算直线斜率 直线定义 我们都知道点确定一条直线,在数学中我们一般用类似y=2x这样函数方程表示直线,而方程全解则是满足该方程点。 如何根据一个函数方程画一条直线呢?...1、之间斜率 接下来让我们来看坐标系中P点(x1,y1)和Q点(x2,y2),用m来表示斜率,其对应计算斜率公式如下: ?...解答思路: 1、首先我们需要通过之间斜率公式,计算出直线斜率斜率=m=(400-200)/(150-50)=200/100=2 2、然后将其中一点和斜率m带入点斜式方程: (y-y1)=m(x-x1...解答思路: 1、根据斜率属性我们得知,直线垂直,其斜率相乘等于-1,由此我们可以得出另一条直线方程斜率为-3/2。...直线在游戏或动画里可以代表建筑边界、地面或者物体路径,因此需要思考如何判断直线是否相交以及直线在哪里。其实计算交点,就相当个方程组求解,计算出同时满足个方程中(x,y)点而已。

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精通Excel数组公式025:LINEST数组函数

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 如果正在进行与x-y直线数据集相关统计计算,那么一定会喜欢LINEST函数。...当使用最小二乘法将数据拟合到一条直线时,LINEST函数可以进行许多统计计算。...下面列出了该函数可以进行一些统计计算: 1.判定系数 2.自由度 3.F统计 4.截距 5.斜率 6.截距标准差 7.斜率标准差 8.y标准差 9.回归平方和 10.残差平方和 使用LINEST将斜率和截距传递到水平单元格区域...使用LINEST传递一个x变量10个统计数据 本示例展示如何显示多个统计值。在传递多个统计值时,要确定在输入LINEST前选择单元格,遵循以下原则:选择比x变量数多1和5行。...图3 使用LINEST传递个x变量12个统计数据(多次回归) 如下图4所示: Y值=因变量=测试成绩=D X1值=自变量1=家庭作业成绩=B X2值=自变量2=准备测试学习时间=C 如上文所讲

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51. N皇后

n 皇后问题研究如何将 n 个皇后放置在 n×n 棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 上图为 8 皇后问题一种解法。 给定一个整数 n,返回所有不同 n 皇后问题解决方案。...", "...Q", ".Q.."] ] 解释: 4 皇后问题存在个不同解法。...解:任意个皇后都不在同一条横线、竖线、斜线方向上,有难度,主要是理解以下三个数组表示是什么意思,其实组成n*nn皇后矩阵可以看成一个数学坐标系,我们知道y=k*x+b表示是一条直线,k为斜率,...column[j] 表示一条垂j轴直线 cross1[j + i] 表示左低右高斜率45度直线 cross2[-j + i + n - 1] 表示左高右低斜率45度直线,为什么后面还要加上n-1...'; } } //column[i]表示第i是否已经存在皇后 //cross1[i]表示第i条左下-右上方向斜线是否已经存在皇后

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用数学方法解密神经网络

image.png 我们观察到类bug。幼虫又长又瘦,瓢虫又宽又短。如果一个新bug进入了这个场景,我们如何才能将它归类为毛毛虫或瓢虫(考虑到这是仅有的类)?...我们看到线性函数是如何用于对以前未见数据进行分类。但是,我们如何决定将直线放置在哪里,即如何确定直线斜率呢?这一问题答案同样是神经网络学习核心,接下来我们将讨论这个问题。...image.png 新斜率: image.png 请记住,误差E是计算值与正确值之间差值,是根据我们目前对A猜测计算出来,即: image.png 结合所有方程并求解参数A: image.png...我们可以用误差E对分类线斜率A进行δA细化,这正是我们想要知道,也就是通过调整A来提高直线斜率,因此它是一个较好分类器。...碰巧,这个新A计算值为1.1,它是期望目标值。 最后,通过所有这些计算,我们有了一种方法,可以根据当前误差来改进参数A,从而帮助我们确定直线斜率

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【机器视觉与图像处理】基于MATLAB角度计算

对数组处理,尤其是一堆只是bool量二维数组,简直不要太简单好么?都不需要for嵌套了,直接取个X坐标作为定值定量检测这数据,不就好了?下面是那位同学想法: ?...不存在!!所以还是直接让matlab去计算吧,直接用点确定一条直线方式,给直线分别求出来斜率,然后在视觉绝对坐标系下转化为角度,最后就得到咯~~: ?...'); % bw=im2bw(pic); % bw=edge(bw,'canny'); % 按照我四点构成直线做法,下面分别是四个点数,行数在形参中传入 first_dot1=0; first_dot2...=0; second_dot1=0; second_dot2=0; % 遍历给定行所有的item,然后查找400-1300之间元素(取点不可能在此范围外),取点 for i=1:1600 if...angle=0; %初始化角度 count=0; % 计数,用于最后求平均 for i=(380:450) % 我取 400行到500行之间行,间隔最小20 最大50 ,间隔步长为2

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【机器视觉与图像处理】基于MATLAB角度计算

对数组处理,尤其是一堆只是bool量二维数组,简直不要太简单好么?都不需要for嵌套了,直接取个X坐标作为定值定量检测这数据,不就好了?下面是那位同学想法: ?...不存在!!所以还是直接让matlab去计算吧,直接用点确定一条直线方式,给直线分别求出来斜率,然后在视觉绝对坐标系下转化为角度,最后就得到咯~~: ?...'); % bw=im2bw(pic); % bw=edge(bw,'canny'); % 按照我四点构成直线做法,下面分别是四个点数,行数在形参中传入 first_dot1=0; first_dot2...=0; second_dot1=0; second_dot2=0; % 遍历给定行所有的item,然后查找400-1300之间元素(取点不可能在此范围外),取点 for i=1:1600 if...angle=0; %初始化角度 count=0; % 计数,用于最后求平均 for i=(380:450) % 我取 400行到500行之间行,间隔最小20 最大50 ,间隔步长为2

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最小二乘法公式

最小二乘法公式: 各项推导过程 设拟合直线公式为 , 其中:拟合直线斜率为: ;计算出斜率后,根据 和已经确定斜率k,利求出截距b。...推导过程 在我们研究个变量(x, y)之间相互关系时,通常可以得到一系列成对数据(x1, y1),(x2, y2).....应用课题一 最小二乘法 从前面的学习中, 我们知道最小二乘法可以用来处理一组数据, 可以从一组测定数据中寻求变量之间依赖关系, 这种函数关系称为本课题将介绍最小二乘法精确定义及如何寻求 与 之间近似成时经验公式...假定实验测得变量之间数据 , , …, , 则在 平面上, 可以得到 个点 , 这种图形称为“”, 从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁, 我们认为 与 之间近似为一线性函数, 下面介绍求解步骤...如果 在一直线上, 可以认为变量之间关系为 . 但一般说来, 这些点不可能在同一直线上. 记 , 它反映了用直线 来描述 , 时, 计算值 与实际值 产生偏差.

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正则化(1):通俗易懂岭回归

内容概要 岭回归主要思想 岭回归作用及如何发挥作用 岭回归多种使用情形 岭回归可以解决样本较少难题 1.岭回归与线性模型 例如在如下数据中,代表许多只小鼠体重和体积数据,横坐标对应小鼠体重,...根据拟合线性模型,我们可以预测任意体重小鼠体积。 ? 如果样本越多,通过最小二乘法得到线性回归模型预测准确性越高,即该模型能够更加准确反应小鼠体重与小鼠体积关系。 如果仅有个样本呢?...因为点决定一条直线,故基于个样本线性回归模型(size=0.4+1.3 x weight)残差平方和等于0,但是其在新数据集中预测性能将会非常差。 ?...岭回归λ值: λ与斜率:在基于小鼠体重与小鼠体积数据直线模型中,如果直线斜率较大,小鼠体积随小鼠体重增加而出现较大变化;如果直线斜率较小,小鼠体积随小鼠体重变化仅出现非常小变化。...最小二乘法对样本数量严格要求:基于最小二乘法拟合模型,仅有一个数据时,基于该样本可拟合无数条直线,故不能确定一条最佳直线,需要至少个样本才能确定一条直线(含有个参数模型,其中一个参数为截距)。

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使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

让我们简单看看什么是相关性,以及如何使用热图在数据集中找到强相关性。 什么是相关性 相关性是确定数据集中个变量是否以任何方式相关一种方法。 相关有许多实际应用。...它测量个数字序列(即、列表、序列等)之间相关程度。 r值是介于-1和1之间数字。它告诉我们是正相关,不相关,还是负相关。越接近1,正相关越强。越接近-1,负相关越强(即越“相反”)。...当我们观察年龄和体重之间关系时,绘图点开始形成一个正斜率。当我们计算r值时,我们得到0.954491。当r值接近1时,我们可以得出年龄和体重有很强正相关结论。直觉上应该看看。...使用core方法 使用Pandas core方法,我们可以看到数据中所有数值相关性。因为这是一个方法,我们所要做就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性数据。...ID和它出现个平台之间存在很强正相关和负相关,因此数据是按顺序添加,先添加Netflix,最后添加Prime Video。

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java 计算坐标点距离,平行线交点算法详解

所以很少涉及象限问题。以下一些算法,不会强调象限问题。 这里,主要介绍如何使用勾股定理计算坐标距离,斜率计算线段交点等。 2. 根据个坐标点,计算距离 平面中,之间直线最短。...所以我们计算交点时候,可以先处理一下个线段是否平行问题。 3.1 判断线段是否平行 那么,该如何判断个线段是否平行呢?很简单比较个线段斜率是否相同即可。...但是线段公式中斜率是一个常量。也就是说只要是直线任意点,计算出来斜率是固定。我们再根据点斜式公式变种:y2=K(x2-x1)+y1 和x2=(y2-y1)/K+x1。...//根据数学表达式规则,移动等号数据。...所以,才会按照完全不懂情况下。充分介绍一下这中间运算过程。 后面可能会更新,如何计算角度。根据坐标点,计算运动方向等等吧。

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终于有人把线性回归讲明白了

▲图3-5 非线性函数函数图像 直线方程通常写作y=kx+b,k称为斜率,b称为截距,这个参数可以看作枚重要旋钮,直接控制直线进行“旋转”和“平移”动作。...具体来说,通过调整斜率,可以改变直线角度。...在图3-6四幅图中,直线均具有相同截距,黑实线斜率均为2,但右上、左下、右下三幅图中灰线斜率分别为1、1/2和0,对比黑实线可以看出,通过改变斜率可以使直线出现“旋转”动作效果。 ?...▲图3-6 4条斜率不同线性函数图像对比 直线还有另一种调节方法。通过调整截距b,可以实现直线上下平移。...我们按照机器学习习惯,把已知条件整理成数据集,这是一个三行矩阵: [[2017,3], [2018,4], [2019,5]] 这是一个二维矩阵,如果画出图像,个维度之间线性关系就一目了然。

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