我们现在使用的模型实现人脸检测，在2080TI上，大概13帧每秒，慢是慢了点，不过胜在精度比较高，如上图所示，都能正确识别，关键点也很准确。这是人脸检测。 在人脸检测之后，如果我们需要做人脸比对或者匹配，通常就需要先进行人脸对齐，这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图：
写优先队列也是在写爬虫的时候想到的，当时没想用PageRank算法（最终也没用），就直接用优先队列来放URL，但是发现Python没有优先队列。
一看这个标题就会想，这有什么大惊小怪的，可能好多人觉得这是个脑残话题，但我确实误解了两三年……
本文主要介绍了如何通过Python和Keras库实现图像数据增强。首先介绍了数据增强的原理和常用的数据增强方式，然后通过一个猫的例子展示了如何使用Keras库实现数据增强。最后介绍了如何使用Theano库实现数据增强。
昨天突然觉得自己不会dataframe的数据平移。今天赶早学一下，这个python数据平移还是很重要的，尤其是你想处理一个数据的时候，如果把数据转成简单的数组那就南辕北辙了，在现有的技术上如果能够完美支持我们必然选择现有的成熟的技术方法而不是重复的造轮子。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
现在人工智能很火，但是它的数学门槛让很多人都望而却步，今天这篇文章就以很通俗的语言来讲解了卷积，希望对大家有所帮助。
问题描述 示列 输入： [[0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0.0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0.0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0.0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.] [0.0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.] [0.0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.] [1.1. 1. 0. 0. 0. 0. 0.] [0.0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]] 输出： [[0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 0.] [
numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器，这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
在翻以前oschina上写的博客的时候，看到这篇觉得还挺有趣的，就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)(python为工具) 【Open_CV系列（五）】
【导读】在前面几讲中，专知成员Hui介绍了PIL、Matplotlib、Numpy、SciPy等Python图像处理的工具包。这一讲中，我们将介绍一个具体的实例——图像去噪，作为前面几讲的总结。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04—
摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
【磐创AI导读】：本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
Vizard是一款虚拟现实开发平台软件，从开发至今已走过十个年头。它基于C/C++，运用新近OpenGL拓展模块开发出的高性能图形引擎。当运用Python语言执行开发时，Vizard同时自动将编写的程式转换为字节码抽象层(LAXMI)，进而运行渲染核心。
WinForm中的Matrix是一个矩阵类，用于表示二维矩阵。它属于System.Drawing命名空间下的Matrix类。Matrix类表示一个二维仿射变换矩阵，其中包含有关旋转、平移、缩放和倾斜的信息。这个类可以用于WinForm中的图形变换、图形绘制以及几何计算等方面。
现如今我们每时每刻都在与图像打交道，而图像处理也是我们绕不开的问题，本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。
生活中，存在最多的就是单目相机，不过现在双摄，三摄手机基本取代了单目手机，我们先来说一下单目相机的缺点。单目相机在使用中存在尺度问题，先来看看下面这种图片。
最近在做TOF相机相关的软件，近年来tof相机开始在手机，车载设备，VR等应用开始增多，产业也开始量化，是一个不错的3维相机的方向。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
微软发布了开源网络攻击模拟器CyberBattleSim，该项目使用基于Python的Open AI Gym接口构建，能够使安全研究人员和数据科学家创建模拟的网络环境。
之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张
相比于Dubins Car只允许车辆向前运动，Reeds Shepp Car既允许车辆向前运动，也允许车辆向后运动。
PDB（Protein Data Bank）是一种最常用于存储蛋白质结构的文件。而我们在研究蛋白质构象时，往往更多的是考虑其骨架，因此在很多pdb文件中直接去掉了氢原子。但是在我们构建蛋白质力场时，又需要用到这些氢原子。因此这个流程就变成了，在预测蛋白质构象时，不考虑氢原子，然后在力场构建的步骤去添加氢原子。由于氢原子的位置相对其连接的重原子来说，是相对比较固定的，而且最低能量位置也比较容易找到。因此常见的策略是，先在大致合理的位置补充上氢原子，再通过能量优化算法去优化氢原子的位置，使其处于一个更加合理的最终位置。而我们得到了这个氢原子的最终位置和重原子的位置之后，就可以对该蛋白质进行分子动力学的演化。本文主要介绍上述提到的，为蛋白质分子在大致合理的位置添加氢原子的算法。
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如，在计算机图形学中有一个简单的用例，用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
Matplotlib可能是最常用的 2D 图形 Python 包。它提供了一种快速可视化来自 Python 的数据和多种格式的出版物质量图形的方法。我们将以交互模式探索 matplotlib，涵盖最常见的情况。
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张图片 中扣出特定的区域，然后做旋转和缩放等特定操作。然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料， 看了仿射变换的思想和一些例子，然后结合手头上的代码，做了一些实验，最后终于搞懂了如何实现。 实验代码（提供C++、Scala和Python三种语言的实现）： 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换， 如果这几个步骤
最近因为项目需要创建一个基于PyQt4的PDF查看器应用程序，正常来说，我们可以使用PyQt4的QtWebKit模块来显示PDF文件。那么具体怎么实现呢 ？以下就是我写的一个简单的示例代码，演示如何创建一个PyQt4应用程序的PDF查看器：
人生苦短，必须学好python！python现在火的程度已经不需要我多言了，它为什么为火，我认为有两个原因，第一是人工智能这个大背景，第二是它真的太容易学了，没有任何一门语言比它好上手，接下来我将和大家分享下python的基础操作。另外请注意，我的所有操作都是基于python3！
在上一期的文章中，我们对线性倒立摆在2D平面内的运动过程进行了分析，并给出了基于轨道能量的线性倒立摆控制过程。
Tracking-by-detection 成为 MOT 任务中最有效的范式。Tracking-by-detection 包含一个步骤检测步骤，然后是一个跟踪步骤。跟踪步骤通常由2个主要部分组成：
一次指数平滑法Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 14 11:57:34 2017 @author: DaiPuWei """ """ 时间序列一次指数平移法，以电器销售额的预测为例 """ import pandas as pd import math def Index_Translation(data,alpha): """ 一次指数平移法函数 data是样本数
裁剪（Clipping）指的是将图像或元素的一部分进行裁剪，只显示所需区域，而隐藏不需要的部分。
PDF是Portable Document Format的简称，意为“可携带文档格式”，是由Adobe Systems用于与应用程序、操作系统、硬件无关的方式进行文件交换所发展出的文件格式。
贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供，其中(y1, x1)和(y2, x2)为任意对角对角框角的坐标，坐标可以标准化(即，位于区间[0,1]或绝对区间。注意，这个算法不知道原点在坐标系中的什么位置。注意，这个算法对于坐标系的正交变换和平移是不变的;因此，坐标系统的平移或反射会导致算法选择相同的框。这个操作的输出是一组整数，索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后使用tf可以获得与所选索引对应的边界框坐标。收集操作。例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices)
在之前的两篇文章中，我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到，该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节，问题是这样定义的，给定坐标系XYZ下的两个已知三角形 和三角形 ，以三角形 构造一个平面 ，将 平移到三角形 的质心位置，作为新坐标系的 平面，再使得Y'Z'平面过 点，以此来构造一个新的坐标系X'Y'Z'，求两个坐标系之间的变换。
本文作者 张玉宏 2012年于电子科技大学获计算机专业博士学位，2009~2011年美国西北大学联合培养博士，现执教于河南工业大学，电子科技大学博士后。中国计算机协会（CCF）会员，YOCSEF郑州2018~2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。 江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣——Ge
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 机器人也能干咖啡师的活了！ 比如让它把奶泡和咖啡搅拌均匀，效果是这样的： 然后上点难度，做杯拿铁，再用搅拌棒做个图案，也是轻松拿下： 这些是在已被ICLR 2023接收为Spotlight的一项研究基础上做到的，他们推出了提出流体操控新基准FluidLab以及多材料可微物理引擎FluidEngine。 研究团队成员分别来自CMU、达特茅斯学院、哥伦比亚大学、MIT、MIT-IBM Watson AI Lab、马萨诸塞大学阿默斯特
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持，后来由Willow Garage和Itseez（现在是Intel的一部分）维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法，包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化，可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit==10.1.243 -c pytorch
本文提出了一种快速鲁棒的点云配准算法，对存在离群噪声点的点云数据具有较好的配准效果。首先使用了截断最小二乘（Truncated Least Squares TLS）代价函数重新构造配准问题 ，该代价是的估计点对时能够对大部分的不正确的对应点不加入计算，然后使用了一个通用的图论框架来分离尺度，旋转和平移，从而允许对这三个变换矩阵进行级联求解，尽管这三个矩阵在本质上仍然是非凸的组合函数，但是论文中：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念，是入门深度学习必须搞懂的内容。 CNN图像识别的关键——卷积 当我们给定一个"X"的图案，计算机怎么识别这个图案就是“X”呢？一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“X”图案，然后把需要识别的未知图案跟标准"X"图案进行比对，如果二者一致，则判定未知图案即是一个"X"图案。 而且即便未知图案可能有一些平移或稍稍变形，依然能辨别出它是一
该代码将生成一个简单的折线图，x轴表示1到5的整数，y轴表示相应数值从5到1的反向顺序
https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt
今天教大家用python制作北上广深——地铁线路动态图，这可能是全网最全最详细的教程了。
Rhino是一款由美国Robert McNeel与Associates公司开发的三维建模软件，也称为Rhino 3D，它在建筑、工业设计、产品设计、航空航天及汽车等行业中得到广泛应用。作为一款专业级三维建模软件，Rhino具有强大的建模能力，可以帮助用户快速地创建各种复杂的三维模型，并且还可以进行渲染、动画和布局等操作。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念：图像处理和计算机视觉的区别：图像处理侧重于“处理”图像–如增强，还原，去噪，分割等等；而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。
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