- Face3D 是博主做本科毕设时的灵感来源，相对于现在各式各样的深度学习人脸重建方法，Face3D 中所使用的3DMM模型以及利用二维特征点进行三维人脸拟合时所使用的黄金标准算法展示了经典算法的精简有效。 本系列文章系博主在CSDN原文章上的整合修改，如有疑问可以随时交流。 PS：封面图来源是个人十分喜欢的画师ちょん＊，侵删。 Face3D 是博主做本科毕设时的灵感来源，相对于现在各式各样的深度学习人脸重建方法，Face3D 中所使用的3DMM模型以及利用二维特征点进行三维人脸拟合时所使用的黄金标准算法展示了经典算法的精简有效。 本系列文章系博主在CSDN原文章上的整合修改，如有疑问可以随时交流。 PS：封面图来源是个人十分喜欢的画师ちょん＊，侵删。
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- 一. 数据处理具体步骤• 数据是深度学习的基础，高质量的数据输入会在整个深度神经网络中起到积极作用。 • 在训练开始之前，由于数据量有限，或者为了得到更好的结果，通常需要进行数据处理与数据增强， 以获得能使网络受益的数据输入。 • 数据经过处理和增强，便可以被更加方便快捷的进行操作，可以说就像像流经管道的水一样源源不断的流向训练系统。二. 数据处理操作1. 数据集加载Dataset stru... 一. 数据处理具体步骤• 数据是深度学习的基础，高质量的数据输入会在整个深度神经网络中起到积极作用。 • 在训练开始之前，由于数据量有限，或者为了得到更好的结果，通常需要进行数据处理与数据增强， 以获得能使网络受益的数据输入。 • 数据经过处理和增强，便可以被更加方便快捷的进行操作，可以说就像像流经管道的水一样源源不断的流向训练系统。二. 数据处理操作1. 数据集加载Dataset stru...
- IMU 运动估计及预积分 1. IMU 引入SLAM (实时定位与地图构建)，是机器人与计算机视觉领域的热门研究课题之一，它是指搭载特定的传感器的主体 (比如搭载相机的无人机)，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。其中，SLAM 定位模块需要估计出主体位姿 (旋转量 + 位移量)，而传统 SLAM 算法多基于相机或激光雷达等单一传感器获取外界环境信息... IMU 运动估计及预积分 1. IMU 引入SLAM (实时定位与地图构建)，是机器人与计算机视觉领域的热门研究课题之一，它是指搭载特定的传感器的主体 (比如搭载相机的无人机)，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。其中，SLAM 定位模块需要估计出主体位姿 (旋转量 + 位移量)，而传统 SLAM 算法多基于相机或激光雷达等单一传感器获取外界环境信息...
- 个人对于训练营进阶班第三问的一些思考 个人对于训练营进阶班第三问的一些思考
- 当您有超过 10000000 个像素时，bestEffort 参数将仅使用像素子集来计算统计信息。如果您想要实际的最小值/最大值，请将 maxPixels 设置为更高的数字使用图层管理器计算的参数是使用您所在缩放级别的地图中可见像素的子集完成的。 （ 参考）。可以得到近似的最小值/最大值如果您想要实际的最小/最大值，则需要以原始比例（30m）为整个几何图形运行计算推荐的方法是使用 e... 当您有超过 10000000 个像素时，bestEffort 参数将仅使用像素子集来计算统计信息。如果您想要实际的最小值/最大值，请将 maxPixels 设置为更高的数字使用图层管理器计算的参数是使用您所在缩放级别的地图中可见像素的子集完成的。 （ 参考）。可以得到近似的最小值/最大值如果您想要实际的最小/最大值，则需要以原始比例（30m）为整个几何图形运行计算推荐的方法是使用 e...
- 在计算索引并生成高质量马赛克时，有一个明显的图像是异常值。我已经确定了图像，问题在于 B5 波段的值非常低，这使得索引具有非常高的值。编号：哥白尼/S2_SR/20200829T174909_20200829T175522_T13UFP代码：var imageCollection = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR"), geometry =... 在计算索引并生成高质量马赛克时，有一个明显的图像是异常值。我已经确定了图像，问题在于 B5 波段的值非常低，这使得索引具有非常高的值。编号：哥白尼/S2_SR/20200829T174909_20200829T175522_T13UFP代码：var imageCollection = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR"), geometry =...
- 1️⃣作业需求给定不少于100幅合适的图像集合，尺寸可不一，任意选一张图像，并人工给定图像中的一个目标区域，如人脸、楼房、狗等，要求设计一个基于内容的图像检索方法，它能在剩余的图像中找出5张包含最类似框出目标的图像。能大致框出检索出的图像的目标区域更好，不框也可以。2️⃣核心代码# coding:utf-8def extract_features(image_path, vector_siz... 1️⃣作业需求给定不少于100幅合适的图像集合，尺寸可不一，任意选一张图像，并人工给定图像中的一个目标区域，如人脸、楼房、狗等，要求设计一个基于内容的图像检索方法，它能在剩余的图像中找出5张包含最类似框出目标的图像。能大致框出检索出的图像的目标区域更好，不框也可以。2️⃣核心代码# coding:utf-8def extract_features(image_path, vector_siz...
- 关于傅里叶变换最重要的两个概念：时域与频域。以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析，而频域是什么呢，它是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，频域图显示了在一个频率范围内每个给定频带内的信号量。贯穿时域与频域的方法之一就是大名鼎鼎的**傅里叶分析**，它可以分为傅里叶级数和傅里叶变换，傅里叶变换也就是我们这一部分要说的东西 关于傅里叶变换最重要的两个概念：时域与频域。以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析，而频域是什么呢，它是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，频域图显示了在一个频率范围内每个给定频带内的信号量。贯穿时域与频域的方法之一就是大名鼎鼎的**傅里叶分析**，它可以分为傅里叶级数和傅里叶变换，傅里叶变换也就是我们这一部分要说的东西
- 在了解最小二乘法之前，我们有必要先说说线性回归，所谓线性回归我们最常见的例子y=2x这个一元线性回归方程中，斜率2就是回归系数，它表示的是x变动时，y与之对应的关系，而线性回归就是表示一些离散的点在总体上是最逼近某一条直线的 在了解最小二乘法之前，我们有必要先说说线性回归，所谓线性回归我们最常见的例子y=2x这个一元线性回归方程中，斜率2就是回归系数，它表示的是x变动时，y与之对应的关系，而线性回归就是表示一些离散的点在总体上是最逼近某一条直线的
- 首先我们要了解什么是阈值，阈值能干什么？简单阈值是我们设置的一个临界值，这个临界值的作用就是对应图像中的每一个像素，如果它小于这个临界值就将其设置为0，若其大于这个临界值则将其设置为最大值（一般为255），在使用阈值之后的图像就会只剩两个颜色像素：最大值和最小值，在掩膜的运用比较多，我们后续详细讲 首先我们要了解什么是阈值，阈值能干什么？简单阈值是我们设置的一个临界值，这个临界值的作用就是对应图像中的每一个像素，如果它小于这个临界值就将其设置为0，若其大于这个临界值则将其设置为最大值（一般为255），在使用阈值之后的图像就会只剩两个颜色像素：最大值和最小值，在掩膜的运用比较多，我们后续详细讲
- 图像分类任务是计算机视觉最为基础的任务之一。依靠目标的细粒度、具有区分性的视觉特征能够较好地区分通用目标。然而，对于部分细粒度的类别，仅仅依靠视觉特征难以区分不同类别。 图像分类任务是计算机视觉最为基础的任务之一。依靠目标的细粒度、具有区分性的视觉特征能够较好地区分通用目标。然而，对于部分细粒度的类别，仅仅依靠视觉特征难以区分不同类别。
- AD SAD Cencus AD-Cencus之前谈到过双目立体匹配的步骤，主要分为四步（半全局方法）：匹配代价计算、代价聚合、视差计算、视差优化。匹配代价计算是双目立体匹配的第一步，其有很多实现的方法，现举其中的几种方法，旨在理解匹配代价的计算过程。 AD AD算法可以说是匹配代价计算中最简单的算法之一，其主要思想是不断比较左右相机中两点的灰度值大小，首先固定左相机中的一点，然后遍历右... AD SAD Cencus AD-Cencus之前谈到过双目立体匹配的步骤，主要分为四步（半全局方法）：匹配代价计算、代价聚合、视差计算、视差优化。匹配代价计算是双目立体匹配的第一步，其有很多实现的方法，现举其中的几种方法，旨在理解匹配代价的计算过程。 AD AD算法可以说是匹配代价计算中最简单的算法之一，其主要思想是不断比较左右相机中两点的灰度值大小，首先固定左相机中的一点，然后遍历右...
- 本文是自己的一篇学习笔记，记录自己学习代价匹配过程中的问题，在此分享，转载请附原文链接 在之前双目立体匹配步骤中已经简单介绍过代价聚合了，直白的说，其主要目的就是让匹配代价计算的效果更好。 之前也介绍过立体匹配的第一步——匹配代价计算匹配代价计算，我在文中介绍了相关的匹配代价计算方法，如AD、AD-cencus等等。通过这些方法我们可以得到一个代价矩阵C(DSI),矩阵C中存储了每个像... 本文是自己的一篇学习笔记，记录自己学习代价匹配过程中的问题，在此分享，转载请附原文链接 在之前双目立体匹配步骤中已经简单介绍过代价聚合了，直白的说，其主要目的就是让匹配代价计算的效果更好。 之前也介绍过立体匹配的第一步——匹配代价计算匹配代价计算，我在文中介绍了相关的匹配代价计算方法，如AD、AD-cencus等等。通过这些方法我们可以得到一个代价矩阵C(DSI),矩阵C中存储了每个像...
- 1、匹配代价计算 2、代价聚合 3、视差计算 4、视差优化 5、小结 1、匹配代价计算 匹配代价是用来衡量候选像素与匹配像素之间的相关性的，代价越小，说明两个像素点之间的相关性越大，是同名点的概率也越大。 所谓同名点，就是左右两幅图像中相对应的点，如下图中红框框起来的点就是同名点。 需要注意的是两幅图中两个像素无论是否是同名点，都是可以进行代价匹配的，无非就是不是同名点的两个像素代... 1、匹配代价计算 2、代价聚合 3、视差计算 4、视差优化 5、小结 1、匹配代价计算 匹配代价是用来衡量候选像素与匹配像素之间的相关性的，代价越小，说明两个像素点之间的相关性越大，是同名点的概率也越大。 所谓同名点，就是左右两幅图像中相对应的点，如下图中红框框起来的点就是同名点。 需要注意的是两幅图中两个像素无论是否是同名点，都是可以进行代价匹配的，无非就是不是同名点的两个像素代...
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