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    盘一盘 Python 系列 - Matplotlib 3D

    本文含 2648 字,20 图表截屏 建议阅读 15 分钟 0 引言 本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。 整套 Python 盘一盘系列目录如下: Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy (上) 科学计算之 本帖只介绍三种类型的 3D 图,它们在量化金融中最常用的,分别是 线框图 (wide frame) 曲面图 (surface) 条形图 (bar) 1 线框图 画线框图和曲面图数据都使用外汇波动率数据, 在立体图中添加折线用 plot3D() 函数来实现,由于在 3D 空间画 2D 折线,那么也需要传入xs, ys, zs 三个参数。 3 条形图 3D 条形图和 2D 条形图相比,扩展了比较信息的能力。下面代码比较二项分布和泊松分布的概率质量函数 (PMF)。

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    无限想象空间,用Python玩转3D人体姿态估计

    它就是根据画面,捕捉人体的运动姿态,比如 2D 姿态估计: 再比如 3D 姿态估计: 看着好玩,那这玩应有啥用呢? 自动驾驶,大家应该都不陌生,很多公司研究这个方向。 通过真人驱动,让虚拟形象具备类比真人的肢体动作,并支持与3D人脸特效、手势识别等功能结合应用,让虚拟形象更加灵活生动,可用于虚拟IP驱动、肢体驱动类游戏、远程授课或播报等场景。 FrankMocap FrankMocap 是港中文联合 Facebook AI 研究院提出的3D 人体姿态和形状估计算法。 FrankMocap 算法就在这几天,刚刚开源,有 Python 和深度学习基础的朋友,不容错过。 总结 3D 人体全身运动姿态捕捉,可以做很多有意思的事情。 看到这项技术,你最先想到的,是能做个什么好玩的应用呢?

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    3D 建模费时费力,Python 让照片秒变模型

    模型建立 1.1 环境要求 本次环境使用的是python3.6.5+windows平台,主要用的库有: Argparse库是python自带的命令行参数解析包,可以用来方便地读取命令行参数。 Cv2模块是python的opencv模型,用来图像读入,存储和边缘计算等图像处理; Torch模块是深度学习框架。torch不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口。 它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。 file.close() (2)PiFuHD算法是使用图片中的上下文信息,通过对原始不清晰图像先进行了超分辨率重建获得,其中高分辨率详细信息是通过在相似的轻量级PIFu网络中使用这些第一个3D 基于上一步的重建深度特征,这是模型只需要关注于模型各点的颜色即可,而不需要关注潜在的3D信息。

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    3D视觉

    简介 随着自动驾驶、AR & VR 等技术的发展,3D 视觉的研究正方兴未艾。 目前 3D 视觉的两个主要问题是: 从一张 2D 图像预测得到 3D 表示 处理 3D 表示数据来实现下游任务(分类、检测、分割等) 2. 3D 表示 目前 3D 视觉表示主要有 555 种方法:深度图 一种直接的方式是测量 2D 图像中每个点到相机的距离作为深度图,也即: RGB image + Depth image = RGB-D image (2.5D) image.png 然而这种方式其实不是完全的 3D Eigen 等人提出的神经网络结构如下: image.png 2.1.2 RGB + Surface Normal 另一种类似表示 3D 视觉信息的方法是对 RGB 图像中的每个像素,给出其所在物体表面的法向量 这样也能在一定程度上表示 3D 物体的空间结构信息。

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