OL:带有LONLAT边界的静态图像(使用proj4 def)覆盖-结果定位错误(被移动) - 腾讯云开发者社区

结果显示我们提出的投票方案的有效性，以及该流程在高效大规模3D语义地图构建方面的能力，此外还展示了使用车队收集的数据生成的一幅覆盖8000公里道路的非常大规模语义地图，展示了我们流程的大规模地图构建能力...我们的流程中的直接视觉里程计模块估计相机的相对位姿和环境的稀疏3D重建，基于回环闭合检测，进行全局地图优化，如果有的话，RTK-GNSS测量结果被整合以获得地理参考和全局准确的地图，使用先进的语义分割网络为每个立体图像的像素生成准确的语义标签...在所有开源提交的作品中，[50]提出的工作在KITTI语义分割基准上表现最佳，通过使用联合图像-标签传播模型生成的合成样本来扩充训练集，并结合边界标签松弛策略使模型对噪声边界具有鲁棒性，它实现了最先进的性能...这些类别相关的测量结果表明，我们的方法在主要静态类别（如道路、人行道、建筑和植被）以及一些动态类别（如汽车、卡车和公交车）上表现良好，因为这些类别中的大多数对象在这些序列中没有移动。...这些小物体具有更复杂和拉长的边界，边界附近的点更难以完全分类。此外，与小物体相对应的点数量很少，因此一个错误的预测可以大幅降低IoU和mAcc。因此，大类别的结果比小类别好。

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动态场景的多层次地图构建

在关键帧中，提取并映射到3D世界坐标系中的潜在移动对象的校正边界框外的像素。...由于物体检测中的漏检和完全覆盖潜在运动物体的边界框的挑战，通过删除位于原始潜在运动物体检测边界框内的点云构建的稠密点云地图包含了这些物体的大量残留痕迹。图3. 点云地图和八叉树地图。...真实世界场景中的多级地图构建结果，在上面一组图像中，相机从场景的一端移动到另一端；在下面一组图像中，相机几乎保持静止。图像(a)、(b)和(c)分别代表稠密点云地图、八叉树地图和平面地图。...图像(d)展示了轻量级物体地图，其中物体被叠加在稠密点云地图上（图像(e)），并投影到图像上（图像(f)），以展示物体地图构建的有效性。...当用户移动物体时，系统使用KCF单物体跟踪和光流跟踪算法计算物体的实时姿态。图7(b)-(d)展示了书、键盘和瓶子的动态跟踪结果。

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自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总

感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。...最后，使用模型选择技术仅保留一组解释过去和现在观测结果的最小且无冲突的轨迹。对于MOT，采用半全局匹配（SGM）方法从立体图像对中重构出稠密视差图像。...Chen等人使用半全局匹配算法从立体图像对计算视差图。在视差图的辅助下，简单线性迭代聚类产生的图像分割边界分为共面边界、铰链边界和遮挡边界。...动态体素被聚集成移动的物体，这些物体被进一步划分成层。使用从每个层提取的几何特征，将移动对象分类为已知类别（行人、自行车、汽车或公共汽车）。...基于弧分隔符的算法使用边界分隔符将图分解为平衡的单元，试图最小化连接不同单元边界顶点的切割边数。快捷方式将添加到覆盖图中，以保持每个单元内边界顶点之间的距离。

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使用 Python 和 OpenCV 构建 SET 求解器

图像预处理在导入OpenCV和Numpy（开源数组和矩阵操作库）之后，定位卡片的第一步是应用图像预处理技术来突出卡片的边界。具体来说，这种方法涉及将图像转换为灰度，应用高斯模糊并对图像进行阈值处理。...查找卡片轮廓接下来，我使用 OpenCV 的 findContours() 和 approxPolyDP() 方法来定位卡片。...在进行了一些错误检查以排除非卡片之后，我们使用approxPolyDP ()方法使用轮廓端点来估计多边形曲线。以下是一些已识别的卡片轮廓，它们叠加在原始图像上。轮廓以绘制为红色 3....填充原始符号以确保没有内部边界被视为轮廓。另外：识别卡片属性的另一种方法可能是将有监督的 ML 分类模型应用于卡片图像。...这是使用 cv2.imshow() 的操作结果：就是这样——一个使用 Python 和 OpenCV 的 SET 求解器！这个项目很好地介绍了 OpenCV 和计算机视觉基础知识。

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【python自动化】playwright长截图&切换标签页&JS注入实战

mask Union[List[Locator], None] 指定在截图时应隐藏的定位符。被隐藏的元素将被叠加一个粉色框#FF00FF（由maskColor自定义），完全覆盖其边界框。...clip Union[{x: float, y: float, width: float, height: float}, None] 指定结果图像的裁剪区域的对象。...mask Union[List[Locator], None] 指定在截图时应隐藏的定位符。被隐藏的元素将被叠加一个粉色框#FF00FF（由maskColor自定义），完全覆盖其边界框。...Locator类下的截图该方法将截取页面的屏幕截图，并根据定位符匹配的特定元素的大小和位置进行裁剪。如果该元素被其他元素覆盖，则在截图上实际上不可见。...mask Union[List[Locator], None] 指定在截图时应隐藏的定位符。被隐藏的元素将被叠加一个粉色框#FF00FF（由maskColor自定义），完全覆盖其边界框。

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NID-SLAM：动态环境中基于神经隐式表示的RGB-D SLAM

原文摘要神经隐式表示已经被探索用于增强视觉SLAM掩码算法，特别是在提供高保真的密集地图方面。现有的方法在静态场景中表现出强大的鲁棒性，但却难以应对移动物体造成的干扰。...1) 动态物体移除：通过使用语义分割和掩码修正，精确地消除RGB-D图像中的动态物体，然后彻底恢复被遮挡的背景。2) 跟踪：通过最小化损失来优化相机姿态{R, t}。...基于深度的语义分割：为了检测动态物体，我们采用基于边界框的网络进行输入图像的语义分割，在我们的实验中使用YOLO算法。该网络以RGB原始图像为输入，并输出图像中潜在动态或可移动物体的二进制掩码。...首先，它们可能无法完全覆盖动态物体，有时会并入环境中的其他物体。其次，掩码在边界区域容易出错。因此，我们利用深度信息细化掩码。...背景修复：对于移除的动态物体，我们使用从以前的视点获得的静态信息来修复被遮挡的背景，合成一个没有动态物体的逼真图像。修复后的图像包含更多的场景信息，使地图的外观更准确，增强了相机跟踪的稳定性。

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Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

在本文中，我们使用的定位和检测这两个术语与2013年ImageNet大赛中使用的术语是一致的，即唯一不同的是使用的评价标准，两者都涉及到预测图像中每个目标的边界框。...在图1中，我们展示了带有定位/检测预测以及相应的groundtruth的图像示例。注意，分类和定位共享相同的数据集，而检测也有额外的数据，其中目标可以更小。检测数据还包含一组没有特定目标的图像。...与分类一样，由于∆x、∆y的移动，整个分类中有(3x3)个副本。结构如图8所示。?我们解决分类的特征提取层(1 - 5)网络和训练回归预测之间的网络使用一个ℓ2损失为每个示例和真正的边界框。...最后的预测是用带有最大类分数的边界框给出的。这是通过累积添加与预测每个边界框的输入窗口相关联的检测类输出来计算的。有关合并到单个高置信度边界框中的边界框的示例，请参见图6。...然后，最令人讨厌的负面错误被添加到引导带传球的训练集中。独立的引导遍历使训练变得复杂，并且在负样本收集和训练时间之间存在潜在的不匹配风险。

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SuperMap iClient for JavaScript 新手入门

SuperMap平台下WEB地图开发套件的使用。...图层就像一块透明的玻璃，在一块玻璃上画一朵花，在另一块玻璃上画一席草，重叠两块玻璃，由上而下俯视，从而形成图像显示效果。地图上呈现丰富的元素也同样是由图层组成。...map.setCenter(new SuperMap.LonLat(118.11908, 36.68166), 3); } Step3：使用地图控件...OverviewMap：地图鹰眼控件，辅助查看地图更大范围的显示。 MousePosition：该控件显示鼠标移动时，所在点的地理坐标。...WMTS是OGC提出的缓存技术标准，即在服务器端缓存被切割成一定大小瓦片的地图，对客户端只提供这些预先定义好的单个瓦片的服务，将更多的数据处理操作如图层叠加等放在客户端，从而缓解GIS服务器端数据处理的压力

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论文简述 | FlowFusion：基于光流的动态稠密RGB-D SLAM

1 摘要动态环境对视觉SLAM具有挑战性,因为移动对象遮挡了静态环境特征并导致错误的摄像机运动估计.在这篇文章中,我们提出了一个新的密集的三维立体模型解决方案,同时完成了动态/静态分割和相机自我运动估计以及静态背景重建...我们的创新之处在于使用光流残差来突出RGBD点云中的动态语义,并为摄像机跟踪和背景重建提供更准确和有效的动态/静态分割.在公共数据集和真实动态场景上的密集重建结果表明,与现有方法相比,该方法在动态和静态环境下均取得了准确和高效的性能...机器人的同时定位和地图是从未知环境中获取信息,建立地图,并在地图上定位机器人.无论在机器人学还是计算机视觉研究领域,动态环境都是实现SLAM的一大难题.这是因为现有的大多数SLAM方法和视觉里程计解决方案都是基于静态环境假设来保证其鲁棒性和效率的...输入两个连续的RGB-D帧A和B,RGB图像首先被馈送到PWC-net用于光流(黄色箭头)估计.同时,强度和深度对A和B被馈送到鲁棒相机自我运动估计器,以初始化相机运动ξ,然后,我们用ξ将帧A映射到A’...,这使得难以获得光流残差.脚部分被分割成静态背景,因为在行走阶段,地面上的支撑脚很容易被视为静态对象.虽然扫地脚移动得很快,并保留了大量的光流残余,但它们离坚硬的地面太近了.因此,由于图的连通性,它们很容易被分割成静态背景

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CTPN论文翻译——中文版

文本提议被定义为具有16个像素的固定宽度（在输入图像中）。这相当于在conv5的映射上密集地移动检测器，其中总步长恰好为16个像素。然后，我们设计kkk个垂直锚点来预测每个提议的yyy坐标。...如图4所示，当两个水平边的文本提议没有完全被实际文本行区域覆盖，或者某些边的提议被丢弃（例如文本得分较低）时，这可能会导致不准确的定位。...如表1（左）所示，通过产生大量的错误检测（低精度），单独的RPN难以执行准确的文本定位。...图6：在极小尺度的情况下（红色框内）CTPN检测结果，其中一些真实边界框被遗漏。黄色边界箱是真实值。运行时间。...图5：CTPN在几个具有挑战性的图像上的检测结果，包括多尺度和多语言文本行。黄色边界框是真实值。全面评估是在五个基准数据集上进行的。图像分辨率在不同的数据集中显著不同。

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【一图看懂】计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

数据集：MNIST, CIFAR, ImageNet 物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。数据集：ImageNet 物体识别：定位并分类图像中出现的所有物体。...每一个回归量学习预测自己的首要框和真实框之间的 offset。这样，带有不同首要框的回归量可以学习预测带有不同特性（宽高比，尺寸，位置）的边界框。...从输入图像，使用选择性搜索生成约2000个边界框提案。这些被推出区域被裁剪并扭曲到固定大小的227x227图像。然后，AlexNet为每个弯曲图像提取4096个特征（fc7）。...然后训练一个SVM模型，使用4096个特征对该变形图像中的对象进行分类。并使用4096个提取的特征来训练多个类别特定的边界框回归器来改进边界框。...每幅输入的图像都会被从中心被裁减和重新调整大小，变为 220×220。然后，MultiBox 使用 ALexNet 提取 4096 个特征（fc7）。

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计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

图像分类：根据图像的主要内容进行分类。数据集：MNIST, CIFAR, ImageNet 物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。...这样，带有不同首要框的回归量可以学习预测带有不同特性（宽高比，尺寸，位置）的边界框。相对于输入区域，首要框可以被预先定义，或者通过群集学习。适当的框匹配策略对于使训练收敛是至关重要的。 6....从输入图像，使用选择性搜索生成约2000个边界框提案。这些被推出区域被裁剪并扭曲到固定大小的227x227图像。然后，AlexNet为每个弯曲图像提取4096个特征（fc7）。...然后训练一个SVM模型，使用4096个特征对该变形图像中的对象进行分类。并使用4096个提取的特征来训练多个类别特定的边界框回归器来改进边界框。 ?...每幅输入的图像都会被从中心被裁减和重新调整大小，变为 220×220。然后，MultiBox 使用 ALexNet 提取 4096 个特征（fc7）。

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智能测试实践之路-UI缺陷检测

质量保障过程从点面支撑进化到立体保障，复杂度从服务端向移动端迁移。移动端的测试模式可大体分为代码侵入方式与非代码侵入方式。...技术上或通过UIAutomator/WDA与GUITree 控件树来实现定位与判决，或通过图像智能识别来实现分类、遍历与异常检测。...由于缺陷、异常问题反馈的图像数据相对较少，难以覆盖所有的异常场景，所以需要按照发现问题的图像特点，以正向训练集来批量地构建各种错误类型的负向样本，作为负向训练集和测试集，以提供给模型训练与效果验证。...从CV的角度构建，可先找出页面中的图片元素。对图片进行二值化处理，然后根据确认元素轮廓，在原有的图片像素点上定位，用白色填充矩形区域。对于边界区分度不高的图片，可加入膨胀、或腐蚀的图形化处理。...从ImageNet 1000类图像分类Top5错误率的历年趋势图可以看出，Top5的错误率逐年明显下降，其后甚至低于人类自身错误率5.1%。

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基于FPGA的实时移动目标的追踪

基于实时物体移动的静态图像背景中移动目标检测是计算机视觉领域的研究热点，在安防、监控、智能交通、机器智慧、以及军事领域等社会生活和军事防御等诸多领域都有较大的实用价值。...算法实现：对于彩色图像直接使用FPGA进行边界查找难度比较大，所以我们一般对图像传感器采集来的图像进行预处理。...如图2所示，首先进行灰度化来减少图像数据量，然后使用帧差法对两幅不同时刻的图像进行差值（此步暂未进行）。然后我们对得到的图像二值化。最终对二值图像进行边界查找将结果显示到lcd显示屏上。 ?...图2 基于FPGA的移动目标追踪系统 FPGA部分源码 ? 结果展示 ? 图3 实验图1 ? 图4 实验图2 ? 图5 对6的边界追踪 ? 图6 对圆的边界跟踪 ?...图7 对菱形的边界追踪结果分析如图5,6,7所示我们完成了对数字6、图形圆、以及菱形的最大边界的实时定位，无论图像形状大小，均准确定位到了图像的上下左右边界。对目标成功进行了实时的定位。

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叉车机器人托盘定位技术：近期进展回顾

众所周知，所有现有的托盘识别和定位方法中，使用 RGB 图像或点云等单一数据源，要么导致错误定位的概率很高，要么消耗大量计算能力并大幅提高成本，在本文最后一部分我们介绍了第三种方法，它基于 2D 图像对象检测和...相反，零匹配或负匹配表示对象是否被检测到。与 YOLO 不同的是，SSD 接收整个图像作为输入并将其传递给多个卷积层，并利用卷积特征图来预测边界框。该模型生成用于预测边界框的对象类概率向量。...图 3：SSD模型架构图三种托盘的识别率如表2所示，平均识别率在98%以上，对于仓库作业来说相当耐用。带有标记的托盘 RoI 的托盘检测结果如图 4 所示。...表2：SSD模型托盘检测结果图4: 托盘图像 (a) 检测场景中有多个托盘 (b) 倾斜的木质托盘 (c) 倾斜的塑料托盘基于点云的托盘形状检测通常，2D LRF 主要用于移动机器人 SLAM。...随着在无人机器人导航中的广泛应用，有一些基于LRF设备的托盘检测和定位方法。与基于视觉的解决方案相比，这种方法不会受到可能导致错误检测或特征错误检测的成像失真、照明条件或缩放问题的影响。

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深度学习元老Yann Lecun详解卷积神经网络（30页干货PPT）

雷锋网注：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。...，卷积后在每一层产生特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素在进行求和、加权值、加偏置，在此过程中这些像素在池化层被池化，最终得到输出值。...et al.93, 94) 应用于大图像检测的卷积神经网络多尺度热量图对候选图像的非最大抑制对256X256图像进行6秒稀疏人脸检测的艺术结果状态卷积神经网络在生物图像切割方面的应用生物图像切割...->[7X7卷积运算] ->[2X2池化] ->[7X7卷积运算] -> 监督式训练全标记图像方法：通过超级像素区域选出主要部分输入图像——超像素边界参数——超像素边界——通过超像素进行主要部分投票处理...） VGG GoogleNet Resnet 使用卷积网络进行对象检测和定位分类+定位：多重移动窗口将带多重滑动窗口的卷积网络应用到图像上重要提示：将卷积网络应用到一张图片上非常便宜只要计算整个图像的卷积并把全连接层复制

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基础渲染系列（八）——反射

纹理可以具有mipmap，它是原始图像的降采样版本。以全尺寸查看时，较高的Mipmap会产生模糊的图像。这些将是块状图像，但是Unity使用不同的算法来生成环境图的mipmap。...然后创建一个四边形并对其进行定位，使其覆盖建筑物的内部并接触支柱的中点。将其变成镜子并观察反射。 ? （不正确的地面反射）反射根本不匹配！方向看起来正确，但是比例和位置错误。...通过调整原点，可以相对于采样点移动框。你也可以使用其他编辑模式在场景中对其进行调整，但是它有点笨拙，并且当前无法与撤消一起很好地工作。调整盒子，使其覆盖建筑物的内部，覆盖支柱并一直到达最高点。...将适当的边界除以该方向的X分量即可得到所需的标量。当方向为负时，这也适用，因为最小边界也为负，因此除法后会产生正结果。 ? Y和Z尺寸也是如此。 ? 现在，我们有三个标量，但是哪个是正确的？...缩小镜子，使其与边界完全匹配，并接触支柱。 ? （调整地板的镜子）现在，支柱的反射与真实的反射完全匹配。至少恰好在镜和探测器边界的边缘。距离较近的所有内容均未对齐，因为这些点的投影是错误的。

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基于图像语义的视觉同步定位和建图综述：面向应用的移动机器人自主导航解决方案

显然，对于局部图像特征的描述信息缺失，在很大概率下会导致错误的数据关联，这也就会导致错误的位姿和地标估计。...全景分割全部包括这两个分割的优势，作为CV领域的一个新的方向，它被认为以较好的方式生成一个带有全局已知标签的细粒度结果。...幸运的是，高级语义能够有效地对静态和动态特征点进行划分（所谓的动态划分），以至于那些在动态场景中使用正机制的V-SLAM系统获得很高的鲁棒性。...事实是，2D对象边界不能准确地表达出所匹配地3D对象地边界，Linaos的方法被认为在实际应用更加有效。最新的研究将2D对象检测运用到推理3D对象的边界边框。...一个新颖的基于图的语义重定位方法被Gawel提出，在这样的系统中，带有语义的关键帧被转化为一组3D图，并且这些3D图被用来在预先构建好的环境地图中进行匹配。

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视频压缩与三维姿态跟踪，基于偏微分方程的图像编码和静电半调

算法概述跟踪视频中的移动对象利用跟踪结果估计目标模型中每个顶点的颜色如果有需要的话，对背景进行重构和压缩使用通用熵编码器 PAQ 对所有数据进行保存和压缩为了重建视频的一帧，对象模型简单地使用编码时跟踪的姿势投影到加载的背景图片上...在算法 MB+DH 加上 400 个额外的点，试图减少这个问题，更好的结果如图所示。我们可以看到 MB 编解码器创建了清晰的边界，而 MPEG-1 以及 MPEG- 4 产生了块状的结果。...实验二下图是使用 “Cart”序列将 MB 与 MPEG-1 和 MPEG-4 进行比较。可以看到，该图片背景所带来的噪声非常大，它恶化了基于扩散的图像压缩方法的结果。...人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。...该数据库包含4个执行6种常见动作（例如步行，慢跑，手势等）的受试者。向参与者提供用于计算2D和3D姿势中的错误的误差指标。数据集包含训练、验证和测试（带有保留的基本实况）集。

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比较目标检测模型性能的统计量，了解一下？

目标检测模型通常是在给定的固定类别上进行训练的，因此模型在图中只能定位和分类这些已有的类别。此外，目标的位置通常是用边界矩形/边界框的形式来确定的。...如前文所说，模型的分类和定位性能都需要被评估。因此，精确率，这个图像分类问题中使用的标准的评价度量，并不能直接用在这里。现在，是平均精度均值 mAP 发挥作用的时候了。...我们用模型对原始图像进行处理，下面是目标检测模型在置信度阈值化之后返回的结果。带有边界框的图像：来自我们模型的结果我们可以说这些检测结果是正确的，但是我们怎么量化呢？...这个统计量也叫做 Jaccard 指数（Jaccard Index），是由 Paul Jaccard 在 20 世纪初首次提出的。要获得交集和并集的值，我们首先把预测边界框覆盖在参考边界框之上。...我们仅以这匹马作为例子上图中类别为马的交集和并集区域看上去就像这样：这个例子中交集区域相当大交集覆盖的是边界框重合区域（蓝绿色区域），并集覆盖的是橙色和蓝绿色的所有区域。

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用于自动驾驶的大规模三维视觉语义地图的构建

动态场景的多层次地图构建

自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总

使用 Python 和 OpenCV 构建 SET 求解器

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NID-SLAM：动态环境中基于神经隐式表示的RGB-D SLAM

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