本文实例为大家分享了php计算两坐标点之间距离的实现代码,供大家参考,具体内容如下 地球上两个点之间,可近可远。 当比较近的时候,可以忽略球面因素,当做是一个平面,这样就有了两种计算方法。...//两点间距离比较近 function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //地球半径m $lat1...theta)); if ($dist < 0 ) { $dist += M_PI; } return $dist = $dist * $radius; } 小编再为大家分享一段php坐标之间距离的求解代码...php define('EARTH_RADIUS', 6378.137);//地球半径 define('PI', 3.1415926); /** * 计算两组经纬度坐标 之间的距离.../米 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 用php计算两个指定的经纬度地点之间的距离,代码: /** *求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1...,lat2 纬度 *@return float 距离,单位米 *@edit www.jbxue.com **/ function getdistance(lng1,lat1,lng2,lat2){ /...> 举例,“上海市延安西路2055弄”到“上海市静安寺”的距离: 上海市延安西路2055弄 经纬度:31.2014966,121.40233369999998 上海市静安寺 经纬度:31.22323799999999,121.44552099999998...几乎接近真实的距离了,看来用php计算两个经纬度地点之间的距离,还是靠谱的,呵呵。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
---- Microsoft Kinect 微软推出了两款Kinect,Kinect一代(Kinect v1)是基于结构光原理的深度相机,Kinect二代(Kinect v2),是基于TOF原理的深度相机...如下所示: Kinect v1,v2的性能参数对比如下: 这里主要介绍一下Kinect V2。...Kinect V2具有较大的红外传感器尺寸,并且(相对于其他深度相机)具有较宽阔的视场角,生成的深度图质量比较高。...但是,Kinect V2也有一些缺点,比如一台电脑只能连接一个Kinect v2设备,只能在Windows8及以上的操作系统上使用等。...Intel RealSense Intel RealSense系列深度相机定位不同于Microsoft的 Kinect 系列,Kinect更注重较远距离的人体骨架跟踪,而RealSense 更注重近距离的脸部
---- Microsoft Kinect 微软推出了两款Kinect,Kinect一代(Kinect v1)是基于结构光原理的深度相机,Kinect二代(Kinect v2),是基于TOF原理的深度相机...Kinect v1,v2的性能参数对比如下: ? 这里主要介绍一下Kinect V2。...Kinect V2具有较大的红外传感器尺寸,并且(相对于其他深度相机)具有较宽阔的视场角,生成的深度图质量比较高。...但是,Kinect V2也有一些缺点,比如一台电脑只能连接一个Kinect v2设备,只能在Windows8及以上的操作系统上使用等。...Intel RealSense Intel RealSense系列深度相机定位不同于Microsoft的 Kinect 系列,Kinect更注重较远距离的人体骨架跟踪,而RealSense 更注重近距离的脸部
如何计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离?
问题 已知地球上的经纬度点A, B, C,求A点与弦BC的最短距离。...分析 先求出弦BC,AB,AC的长度,将BC,AB,AC看做平面的三角形的三条边,这是问题就变成求三角形AEF的点A到边EF的垂线的长度。...g= \frac {\sqrt {(a+b+c)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}}{2a} 情况二 :∠ACB 大于等于90度,g = c 情况三:∠ABC 大于等于90度,g = b 计算步骤...计算 cosα = \frac {a^2 + b^2 - c^2}{2ab} cosβ = \frac {a^2 + c^2 - b^2}{2ac} 如果,cosα <= 0 , g = b 否则如果
WMD是Word Mover距离度量(EMD)的一个特例,这是一个众所周知的问题。 如何用SAS计算Word Mover的距离? SAS / OR是解决问题的工具。...现在让我们看看如何使用SAS / OR解决这个运输问题。 节点的权重和节点之间的距离如下。 ?...表-1 EMD用SAS / OR计算 我用SAS / OR表2得到的流量数据显示如下,与上述地球移动器距离文档中公布的图表相同。 ? 表-2 SAS / OR的流量数据 ?...图-2运输问题流程图 如何用SAS计算Word Mover的距离 本文从Word嵌入到文档距离,通过删除WMD的第二个约束来减少计算,提出了一个名为放松的Word Mover距离(RWMD)的新度量。...由于我们需要读取文字嵌入数据,因此我将向您展示如何使用SAS Viya计算两个文档的RWMD。
微软已经发布了三种深度传感器:Kinect v1、Kinect v2 和 Azure Kinect。...尽管 Azure Kinect 是前两代相机的继承者,但由于 Azure Kinect 在 2020 年 3 月才发布,Kinect v2 相机仍然是研究中使用最广泛的传感器。...主要工作 本文中,我们提出了基于 Kinect v2 相机的实时三维重建系统。...考虑到深度图的像素和3D点是一一对应的,深度像素之间的邻域关系代表了3D空间点的拓扑结构,因此对于深度像素中的每个点,在给定的邻域内比较其与周围像素的距离差异,只有满足一定的距离约束,才会将其保留,否则将其作为噪点去除...附上三个角度的动态重建结果: 总结 在本文中,我们实现了一个低成本的实时系统,支持连接到一台计算机的多个 Kinect v2 传感器。系统的优点是高帧率和简洁的架构。这主要由两部分来保证。
512*424, 可以同时检测到6名用户的姿势 可以检测到人体25个关节点 检测范围为0.5m-4.5m 角度(水平70° 垂直60°) kinect2可以获取更多用户姿势,以及用户更多关节点...这个项目将两个库(用于Kinect的Unity Pro插件包与HoloToolkit共享服务)粘合在一起,并使用它们来解决问题。...虽然Unity的Kinect插件在UWP中不起作用(Kinect无论如何都不能插入HoloLens设备中),但它仍然可以在部署到Windows或在IDE中运行时运行(在这种情况下,它使用 .NET 3.5...由于该服务已在PC上运行,因此它也可用于PC与单个HoloLens设备之间的通信。此外,它可以用来发送不仅仅是世界的锚,它还可以发送任何类型的原始值,例如,Kinect的位置。...但是可以使用上面的Kinect-HoloLens集成来扩展HoloLens的手势组合,以包含用户的整个身体。
在内网渗透的过程中,经常会遇到需要查看域用户登陆了哪些机器,目前我们收集整理了三种方法,给大家分享出来。...2.使用Logondomaincomputersuser.exe来查询 3.使用powershell枚举远程主机登陆会话PowerQuinsta 是powerview里的一个模块,可以枚举远程主机的登录会话...但是这不是重点,重点是作者详细的介绍了从qwinsta命令到windows API分析,然后再到powershell的开发,之前想表明powershell和.Net的关系,然后还可以借助.Net和其他的联系开发出更多适合场景的小工具之类的...这里可以用下面的代码查找符合关键词的对象和方法。...补充一个@xti9er提到的WMI对象: get-wmiobject|get-member 但这个不完整,详细的搜索可以这样: Get-WmiObject -List | Where-Object
一简介 在前不久成都TGC2016展会上,我们开发了一款《火影忍者手游》的体感游戏,主要模拟手游章节《九尾袭来 》,用户化身四代,与九尾进行对决,吸引了大量玩家参与。...二如何实现 使用H5开发基于Kinect的体感游戏,其实工作原理很简单,由Kinect采集到玩家及环境数据,比如人体骨骼,使用某种方式,使浏览器可以访问这些数据。...我们使用微软提供的SDK去读取以下类型数据: 色彩数据:彩色图像; 深度数据:颜色尝试信息; 人体骨骼数据:基于以上数据经计算,获取到人体骨骼数据。...2、使浏览器可访问到Kinect数据 我尝试和了解过的框架,基本上是以socket让浏览器进程与服务器进行通信 ,进行数据传输: Kinect-HTML5 用C#搭建服务端,色彩数据、尝试数据、骨骼数据均有提供...USB3.0 支持DX11的显卡 win8及以上系统 支持Web Sockets的浏览器 当然Kinect v2传感器是少不了的 2、环境搭建流程: 连接上Kinect v2 安装 KinectSDK-v2.0
基于类中心的欧式距离法分类 算法过程: 1 选取某一样本 2 计算类中心 3 计算样本与每一类的类中心距离,这里采用欧式距离 4 循环计算待测样品和训练集中各类中心距离找出距离待测样品最近的类别...x_train,y_train,x_test,y_test def euclid(x_train,y_train,sample): """ :function: 基于类中心的模板匹配法...function.train_test_split(x,y) testId = np.random.randint(0, x_test.shape[0]) sample = x_test[testId, :] #基于类中心的欧式距离法分类...ans = function.euclid(x_train,y_train,sample) y_test[testId] print("预测的数字类型",ans) print("真实的数字类型",y_test...[testId]) 结果 预测的数字类型 4 真实的数字类型 4
在之前配置opencv成功的那个项目里继续配置了kinect VS中配置 我的是VS2017版本没得问题 考虑深度信息,在搜索栏里输入kinect获取深度信息,资料很多,代码也层出不穷。...有的代码粘过来会出现“无法打开Nuiapi.h文件”,这是因为你配置的版本是kinect v2,而那个无法打开的文件是v1系列里面的头文件,v2不包含也不是配置的问题了,应该就是不支持,建议换代码 获取深度图代码代码测试可以直接出来深度图...(v1相比于v2更多是调用NUI的方法) C....微软上关于kinect v2 的官方文档 官网Kinect v2文档 关于代码中的一些函数接口,在我们打开的SDK Browser v2.0也可以直接get到 D....实现转换depth图像到cv::Mat,这是因为 基本都是关于代码,看文档知道有哪些接口怎么用就行 之前怎么搜索都是直接深度图depth map显示,但我实际上想要获取到深度数据,也就是物体距离传感器的深度值
算法流程 将样本库中的每个样本进行二值化,阈值为(最大值-最小值)/2 利用夹角余弦距离法对待测样品进行分类 算法实现 def erzhianglecos(x_train,y_train,sample)...: """ :function 按照二值夹角余弦距离法计算待测样品与样品库中的相似度 :param x_train: 训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param...np.min(x_train)) train = np.where(x_train>spit,1,0) sample = np.where(sample>spit,1,0) #计算夹角余弦
算法流程 选取某一类样本X 计算样本类中心 采用欧式距离测度计算待测样品到类中心的距离 距离最小的就是待测样品的类别 算法实现 计算距离 def euclid(x_train,y_train,sample...): """ :function: 基于类中心的模板匹配法 :param x_train:训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train:训练集标签
双目SLAM利用左右目的视差计算像素的距离,从而实现自身的定位。立体视觉既可以在运动时估计深度,亦可在静止时估计,消除了单目视觉的无法得到深度信息的麻烦。...目前市面常见的双目相机包括INDEMIND双目视觉惯性模组等。不过通过双目图像计算像素距离,计算量大,而且在特征少的白墙或暗光环境易丢失目标。...因此,它比传统相机能够提供更丰富的信息,也不必像单目或双目那样费时费力地计算深度。目前常用的RGBD相机包括Kinect/Kinect V2等。...任何传感器都有噪声,所以除了要处理“如何从图像中估计出相机运动”,还要关心这个估计带有多大的噪声。...在视觉slam中,前端和计算接视觉研究领域更为相关,比如图像的特征提取与匹配等,后端则主要是滤波和非线性优化算法。 4.回环检测 回环检测也可以称为闭环检测,是指机器人识别曾到达场景的能力。
2009年,微软Kinect 诞生是当时的一个大事件,是人工智能感知传感器中的革命性的里程碑,从此以后大家终于可以很方便和低成本地获取3D信息了;另外,计算机视觉长期存在两大难题:图像理解和三维重建。...但是,Kinect V2是基于连续波间相法的ToF(Time-of-Flight)深度相机,它存在不能抗阳光,不能远距离工作的缺陷。...,利用三角原理计算得到物体的三维坐标。...ToF:飞行时间(Time of Flight)技术的缩写,基本原理是传感器发出经调制的近红外光,遇物体后反射,传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差,来换算被拍摄景物的距离,以产生深度信息,此外再结合传统的相机拍摄...这三个技术平台可以服务于智能安防、机器人的导航与避障、无人驾驶的环境感知。特别是在无人驾驶领域,光珀的传感器满足了量产无人车对激光雷达低成本、高空间分辨率的两大需要。
立体相机 很久以前就有人在研究如何用相机来测量距所拍摄物体的距离,立体相机便是其中历史最为悠久的一门技术。立体相机有使用胶卷的,也有连在计算机上使用的。...大脑负责把眼睛的转动信息与影像进行合成,这样我们才能感觉到远近。 与此相对,立体相机中两个镜头的角度通常是固定的。根据左右镜头拍摄的图像的差距,就可以测算出所拍摄图像中的距离(图 4.7)。...虽然拍摄是在同一个地方,但镜头位置不同,所以会产生微小的偏差。对这个偏差进行几何学计算,就能算出图像中的距离。...另外,对分割的图像分别地反复进行同样的操作,还能计算相机图像上任意一点的距离,从而制作出整体图像的距离分布模型。 立体相机是利用两个镜头来计算距离的。...超声波与光不同,就算是透明玻璃之类的物体,也能测出到此物体的距离。 自然用户界面 RGB-D 传感器都用在什么方面呢? RGB-D 传感器最广泛最普遍的用途是用在一种叫作自然用户界面的设备上。
左边是带颜色的点云,右边的点云去掉了颜色,并且计算了法线信息。KinectFusion处理的是深度数据,像右边这种没有带颜色的点云。Kinect数据的详细介绍可以参考专题 Kinect数据 ?...由于是深度视频,帧与帧之间的位置差别不大,点云可以看作是初始注册好的,所以可以直接应用ICP进行精细注册。融合采用了符号距离函数技术,它在空间中定义了一个曲面的距离场,0等值面则为测量的曲面。...下面介绍点云如何融入SDF:点云是相机在某个视角下观察采集到的,如左图所示。...而它的精髓在于给距离函数定义了一个范围,这个范围使得距离函数有了一定程度的光滑性。因为Kinect数据精度是很低的,两次观测的点云,会有很大的误差,如图所示。...多个点云融合在一起,如何达到平均的效果,就是通过平均距离函数来实现的。我们知道,光滑函数的叠加,也是一个光滑函数。所以,每个距离函数光滑化以后,使得融合后的距离函数也是光滑的。
就在2017年的最后几天,微信迎来了它重要的一次更新,当你更新新的版本之后,在启动页面突然黑屏了。...两日内微博的相关内容就超过了2万条,等到31日已经44万条内容嘞,其中有的内容是教你如何获得高分的攻略。 如果说过你对小程序还置之不理,今天小程序一下子就霸占了你。...游戏功能的开放,与线下场景结合,本来是坐着冷板凳的小程序一下子就进入了我们的视野,估计他们的策略就是,“别废话,先让用户玩起来,用起来,中起毒来,传播起来”。...可爱的微信气泡狗。 有的盒子上写着 433 天,这是为了纪念微信在上线 433 天之后,用户量破亿。 还有苹果的 iPod 系列的经典产品 iPod Shuffle。...有时候会碰到一个时钟,上面显示的时间是实时的,跟现实中手机的时间一致。 而我在玩的时候,从手指按下的第一下,就已经开始走神了。
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