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    RoadBEV:鸟瞰视图下的路面重建

    通过基于v-disparity的仿射变换来定位不规则的不平坦性[20]。通过引入v-disparity道路模型和视觉里程计,从立体图像中连续提取道路高程和可行驶区域。...矩形的道路区域应离散化,方便生成数字化的道路高程地图。...为了实现视图变换,我们采用了3D到2D的投影,而不是2D到3D的投影,因为我们只关注特定的感兴趣区域(ROI)。通过3D到2D的投影来查询体素的特征更容易实现。...由于道路纹理具有重复性而没有规律的模式,道路图像特征在某一区域内相似。因此,高分辨率特征对于识别轻微的特征变化至关重要。这也是为什么我们利用1/2分辨率的图像特征图的原因。...图12展示了RoadBEV-stereo的重建结果。第二列展示了在BEV中使用立体匹配模型GwcNet获得的带有颜色的点云。最后一列可视化了重建的3D道路网格。

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    在扇形图下方显示各个颜色代表什么?在扇形图外面显示百分比?

    问题描述: 大佬们 我又来了 再请问下 这个怎么设置呀 1、在扇形图下方显示各个颜色代表什么, 2、在扇形图外面显示百分比 我描述的好像有问题 一直查不到这个相关的 二、实现过程 这里【猫药师Kelly...这里【瑜亮老师】还给了一个非常好的图片,针对matplotlib库对应图像的具体的参数,非常实用,这里分享给大家一起学习下,有需要的可以收藏哦!...(1)零基础上手:本书的内容从零开始,力求浅显易懂,不需要额外的背景知识即可学习。...(4)案例丰富:本书通过丰富、翔实的案例和操作,引导读者轻松、快速地完成每项应用的操作。...(5)温馨提示:除了基础内容,每章附带的温馨提示提供了对当前讲解内容的补充和拓展,为读者答疑解惑,让学习者少走弯路。

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    肤色检测算法 - 基于不同颜色空间简单区域划分的皮肤检测算法

    2、基于RGB颜色空间的简单阈值肤色识别        在human skin color clustering for face detection一文中提出如下简单的判别算式:       R>95...识别结果图      由上述结果似乎该算法得到了过多的皮肤区域,然后就是算法更喜欢美女一些(^_^)。...3、基于YCbCr颜色空间的简单阈值肤色识别   该算法则更为简单,将图像转换到YCbCr颜色空间,然后按下述计算式判断是否属于皮肤区域:     (Cb > 77 And Cb 133 And Cr < 173)       关于RGB和YCbCr颜色空间的转换的优化算法,可参考本博客相关文章。      ...识别结果图 误判的区域还是很大的。 还有一种是基于YUV颜色空间进行的肤色识别,似乎也不太准确,可参考http://www.doc88.com/p-97381067005.html。

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    Android开发:使用Java对手机截图图片进行任意区域的颜色对比度处理操作

    RGB转换测试对比度的核心算法: 开发项目过程中,对于手机屏幕截图,需要对获取到的截图的任意部分进行区域颜色对比度的识别操作,由此判定任意指定区域是否满足某对比度基本标准,但是该功能在网上任何地方都没有找到过...Java方面的代码,于是根据RGB转换测试的原理:即获取每个像素点的RGB,通过RGB对比度定义公式进行像素点的集合换取。...其实核心就是通过Java自带的库进行像素点的获取,然后通过数学公式进行处理。读者感兴趣的话可自行查阅转换公式,从而达到给定任意某区域的手机截图获取颜色对比度。...=image.getHeight(); int minx=image.getMinX(); int miny=image.getMinY(); //首先读入图片,然后指定区域...// System.out.println(i+"=i,"+j+"=j,("+rgb1[0]+","+rgb1[1]+","+rgb1[2]+")"); //获取每个像素点的RGB

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    倒下的熊猫直播,扶不起的直播未来

    文/孟永辉 尽管有王思聪的投资和明星IP的加持,熊猫直播还是倒下了。...有关熊猫直播倒下的消息带给人们更多的是对于直播这一移动互联网时代的新生物种的感慨,然而,仅仅只是感慨并不能真正找到导致熊猫直播陷入困境的根本的原因。...然而,一味地为资本至上,并非具备商业上的价值和意义,这也是为什么熊猫直播最终会走向落幕的根本原因所在。...熊猫直播的倒下是一个必然,同样是一个开始。通过熊猫直播的远去,我们可以更加真实地看到直播行业存在的真实痛点和问题。尽管有资本的加持,尽管有明星IP的照耀,熊猫直播最终还是没有逃脱商业的宿命。...可见,无论是熊猫直播,还是其他的直播平台,他们的崛起都是有着深刻的行业背景的。

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    清明节偷偷训练“熊猫烧香”,结果我的电脑为熊猫“献身了”!

    大家好,我是冰河~~ 最近,很多小伙伴都知道,就在清明节假期的最后一天晚上,我偷练“禁术”——熊猫烧香,结果悲剧了。...电脑陷于无限重启中,小伙伴们可以看下我写的《千万不要轻易尝试“熊猫烧香”,这不,我后悔了!》。今天,写这篇文章是因为很多小伙伴都很关心我的电脑后续情况如何了。...下面就给大家分享下,尝试“熊猫烧香”的后续情节。 在尝试“熊猫烧香”之前,我是把电脑所有网卡都禁用了,网线也拔掉了,总之,能够联网的东西全部禁用。...最后,有时间我再研究下“熊猫烧香”的源码,研究它不是为了别的,而是从源码级别充分了解它的感染机制和传播机制,这样才能更好的防御网络病毒,对网络和信息安全贡献一份力量!...特此声明:编译运行“熊猫烧香”前,我已对网络和局域网做了充分的安全保障,不会对外传播。另外,运行“熊猫烧香”程序,纯属个人学习研究,不涉及破坏行为,更不涉及法律风险。

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    被围绕的区域

    被围绕的区域 给定一个二维的矩阵,包含X和O。 找到所有被X围绕的区域,并将这些区域里所有的O用X填充。 被围绕的区间不会存在于边界上,换句话说,任何边界上的O都不会被填充为X。...任何不在边界上,或不与边界上的O相连的O最终都会被填充为X。如果两个元素在水平或垂直方向相邻,则称它们是相连的。...任何不在边界上,或不与边界上的O相连的O最终都会被填充为X。如果两个元素在水平或垂直方向相邻,则称它们是相连的。...都不会被填充为X,这句话的意思是,所有最终与边界处相连的O都不会被填充为X,注意此处的相连指的是如果两个元素在水平或垂直方向相邻,则称它们是相连的。...,将所有与边界O相连的O标记为A,最后遍历矩阵,将矩阵中所有现在存在的O替换成X,即被包围的需要替换的O,然后将所有的A替换回O即可。

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    ggforce|绘制区域轮廓-区域放大-寻找你的“onepiece”

    ,世界开始迎接“大海贼时代”的来临。 ggforce是ggplot2的扩展包,“擅长”于根据数据绘制轮廓以及区域放大。...可以看到不同的tzone使用不同的颜色标识出来了,那如果给每个tzone加一个轮廓应该会更方便的区分。...优化: 1)fill函数添加轮廓中颜色,show.legend去掉legend; 2)expand调整轮廓大小,theme_no_axes只保留边距。...三 ggforce区域放大 如果“宝藏”的区域就在上述的位置之一(全图展示),现在发现更可能在某个区域,那就使用facet_zoom()函数放大或聚焦在特定区域。...1 xlim和ylim设置聚焦区域 选择左下角的Pacific/Honolulu区域进行展示 #xlim和ylim,基于坐标聚焦区域 p + facet_zoom(xlim = c(-155, -160.5

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    HDOJ(HDU) 2201 熊猫阿波的故事(概率问题)

    Problem Description 凡看过功夫熊猫这部电影的人都会对影片中那只憨憨的熊猫阿波留下相当深的印象,胖胖的熊猫阿波自从打败了凶狠强悍的雪豹泰龙以后,在和平谷的地位是越来越高,成为谷中第一的功夫大师...因此后面所有的人也都随意地找了位置坐下来,并且坚决不让座给其他的乘客。 现在的问题是这样的:在这样的情况下,第i个乘客(除去熊猫阿波外)坐到原机票位置的概率是多少?...Output 对于每组数据,请输出第m个乘客(除去熊猫阿波外)坐到原机票位置的概率是多少?(结果保留2位小数) 每组输出占一行。...首先熊猫坐了一个, 要使第m位乘客能坐到正确的座位,那么熊猫肯定不能坐在那位 乘客的位置上,于是得出了一个概率是9/10。...假设m=2,那么除 开熊猫的第一位乘客也不能坐在第2位乘客的位置上,而且是从 剩下的9个位置中选取座位,得出概率8/9。

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    把你的朋友变成表情包?Python:So easy

    源自:Python学习与数据挖掘 在日常生活中,我们经常会存取一些朋友们的丑照,在这个项目中,我们以萌萌哒的熊猫头作为背景,然后试着在背景图上加入朋友们的照片。效果如下图所示。 ? ? ?...实现步骤 导入朋友的照片(前景照片); 处理前景照片(缩放、旋转,填充); 导入熊猫头照片(背景照片); 将前景和背景拼接起来形成表情包; 在表情包下面添加文字。...5、对前景照片进行二值化处理 在这里,我们将像素值大于 80 的区域设置为 255;小于 80 的区域设置成 0。...7、旋转图片 因为我们的背景图片(熊猫头)是正的,而前景图片有些向右倾斜,所以要先对其进行旋转操作(大概逆时针旋转 15 度即可)。...8、将一些不需要的黑色区域删除掉 在这里我们使用 cv2.fillPoly 函数对不需要的区域用白色进行填充。

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