说起自然语言，大家都不陌生，像英语、日语、俄语、德语、法语等，尤其像英语是学习频率最高的语种之一。 现在又要说一种语言，它是也有单词、语法、表达的元素特征，这就是编程语言。...为了探讨的方便，自然语言我们以英语为例，编程语言以现在比较火热的Python语言为例。...02 语法 自然语言有组成单词的既定规则，也就是语法。...还有就是，自然语言在练习过程中，需要你学习和模仿大师的作品，从中汲取养料，内化成文学底蕴，从而不断提高语言的应用技能和水平。...编程语言在实践中，你也需要不断地学习编程专家的代码，学习他们的编程思路和技巧，使自己也可以敲出优雅的代码。
本篇主要利用OpenCV自带的配准拼接函数Stitcher_create来实现多幅图像的配准拼接 代码参考自：https://github.com/samggggflynn/image-stitching-opencv
图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术,即找到图像之间的点对点映射关系,或者对某种感兴趣的特征建立关联。以同一场景拍摄而成的两幅图像为例。...图像配准要做的就是找到P1和P2的映射关系,或者p1、p2跟P的关系。
1.2遥感图像自动配准 ? 自动生成 Tie 点， ? ? ?...输出图像配准的结果设置输出文件和 Tie 点文件：输出的配准文件可以被保存为 ENVI 标准格式和 TIFF 格式， Tie点保存为 ASCII 文件。点击 finish 完成执行配准 ?
激光准直的原理是使用透镜组合对高斯光束的束腰半径进行变换，目的是获得较大的束腰半径，从而减小激光的发散角。...由两个透镜构成的准直透镜组合对高斯光束的准直倍率(扩束倍率)可以表示为式中，F1和F2分别是小焦距透镜和大焦距透镜的焦距；f是基模高斯光束的共焦参数；l是变换前高斯光束束腰光斑到准直透镜组的距离。...由上可以看出，大小透镜的焦距之比越大，光束的准直倍率就越高。准直后的激光高斯光束的束腰光斑的尺寸大于入射光束，因此激光准直镜又称为激光扩束镜。...激光准直镜在结构上是一个倒置的望远镜，通常分为开普勒型和伽利略型。...如图1-39所示，开普勒型准直镜的两个透镜都为正透镜，而伽利略型准直镜中小焦距透镜为负透镜(焦距为负)，大焦距透镜为正透镜，伽利略型准直镜的总长度要小于开普勒型激光准直镜，在结构上更为紧凑。
这就是机器学习中最反直觉的地方：用于预测的模型，居然不是预测越准越好！ 不过，要解释倒也不难：在机器学习中，模型训练的好坏，实际上是有两个重要的评价指标，一个是拟合，一个是泛化。
前言 本篇开始，将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法，在后续将一一进行研究和实验。...SIFT算法实践 下面进入到SIFT的编程实践，OpenCV的提供了非常方便的调用接口。 不同版本的OpenCV接口可能会略有区别，下面使用的OpenCV版本为4.5.4.60。...response:响应强度 运行之后，结果如下图所示： 配准拼接 示例代码 下面是一个两幅图像配准拼接的示例，先放代码[1]： import time import cv2 import numpy...end_time = time.time() print("共耗时" + str(end_time - start_time)) 特征匹配结果： 拼接结果： 代码细节解析 相比于关键点检测的任务，图像配准任务是在前者的基础上加入图像关键点匹配和图像融合的过程...总结 整个算法在图像尺寸不大时，配准拼接速度较快。但是当图像尺寸较大时(几千x几千)，速度明显较慢。
它支持的编程语言种类从原来的20种增加到100多种。 通过IDE中的插件，可以轻松实现「无缝自然语言编程」。 由于使用了新版基础模型，CodeGeeX2的功能更加强大。...代码生成、解释、翻译、纠错和编程问答等工作，效率都比以前有显著提高。...只要打开问答模式，用自然语言描述想要查询的内容，CodeGeeX2就能自动生成SQL查询语句。 模型变强之后，会不会收费呢？不必担心，新版CodeGeeX插件将继续对个人用户免费开放。...在「CodeGeeX是否提高了编程效率」这一问题中，有83.4%的用户给出了正面的答案。 除了调查结果，用户们也在「用脚投票」。...传送门：https://codegeex.cn/zh-CN/playground 赶快来感受一下「无缝自然语言编程」吧！
图像配准 图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。...虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。...因为得到的透视变换矩阵是基于全局特征点对进行的，即一个刚性的单应性矩阵完成配准。为提高配准的精度，Apap将图像切割成无数多个小方块，对每个小方块的变换矩阵逐一估计。...刚性配准： Moving_DLT配准： 结论 Apap虽然能够较好地完成配准，但非常依赖于特征点对。...若图像高频信息较少，特征点对过少，配准将完全失效，并且对大尺度的图像进行配准，其效果也不是很好，一切都决定于特征点对的数量。
在上一篇文章 点云配准（一 两两配准）中我们介绍了两两点云之间的配准原理。本篇文章，我们主要介绍一下PCL中对于多幅点云连续配准的实现过程，重点请关注代码行的注释。...对于多幅点云的配准，它的主要思想是对所有点云进行变换，使得都与第一个点云在统一坐标系中。在每个连贯的、有重叠的点云之间找到最佳的变换，并累积这些变换到全部的点云。...此处我们以郭浩主编的《点云库PCL从入门到精通》提供的示例demo来介绍一下多幅点云进行配准的过程。...temp返回配准后两组点云在第一组点云坐标下的点云，pairTransform返回从目标点云target到源点云source的变换矩阵。...//现在我们开始进行实际的匹配，由子函数pairAlign具体实现， //其中参数有输入一组需要配准的点云，以及是否进行下采样的设置项，其他参数输出配准后的点云及变换矩阵。
研究目的 最近在做无人机遥感红外和可见光双路数据配准，由于红外相机视野范围较小，因此配准的目的主要是在可见光的视野范围内，裁剪出红外图像对应的部分，同时，保持可见光的高分辨率不变。...本文思路 本文尝试使用Canny边缘检测提取红外和可见光的边缘特征，然后使用模板匹配的方式去进行配准。...总体看来，使用传统方法做跨模态配准效果有限，主要是由于红外图像特征较少，不过在光照充足和建筑特征明显的情况下，有一定效果，后续会采用基于深度学习的配准方法，相关图片由于项目原因不对外公布，这里对代码进行归档
于是一种大胆的想法诞生了：使用自然语言配合逐步的思路描述，通过与AI的交互来完成编程。...编程采用python代码输出。 最终测试结果是，可以认为通过自然语言+解答思路发送给AI进行编程是可行的。...代码提交结果： 实践后的思考 对于这个问题最初的想法就来自于在AI助手有了突破之后，尝试能否通过自然语言编程来代替程序语言编程。...自然语言编程可以让人们更为容易得表达自己的需求，并快速实现理想中的功能。 然而，自然语言编程也存在明显劣势。 首先，自然语言表达是模糊的和不精确的。...理由是这种自然语言编程的方法和近些年的编程语言发展模式很接近，让语言设计都更偏向于人类，而远离计算机硬件。
智能识别英雄 施法准上加准 凤凰系统针对王者荣耀的智能施法变得更方便，更精准了。 王者荣耀中有一些四技能英雄（比如大乔、干将莫邪），选择这些英雄时，原有的三技能英雄键位设置就需要重新设置。...凤凰系统还会根据不同英雄，调节技能释放半径、指向箭头，智能施法准上加准。 除了这些，新版还做了更多的优化设置，并将默认输入法替换为百度输入法，解决了 QQ 登录 / 游戏中输入的问题。
点云配准的目标是根据原始点云和目标点云，通过配准求出变换矩阵，即旋转矩阵R和平移矩阵T，并计算误差，来比较匹配结果。...主要有以下几种比较 基于局部特征描述子（PFH、FPFH、3Dsc，Shot等等）； icp配准 ； 基于概率分布 （NDT）； 配准的一般步骤： 提取关键点 特征描述 一致性估计（以上可以概括为粗配准...） 精配准 误差分析 注意：配准中，由于不同点云数据集的特性，需要提取不同关键点。...粗配准 ?...PCL点云配准（1） PCL点云配准（2） 8,3D Point Cloud Registration for Localization using a Deep Neural Network Auto-Encoder
5、被测系统经过系统测试，达到系统测试准出标准，可以停止测试。 6、被测系统经过系统测试，并已产出系统测试总结报告，可以停止测试。...软件测试恢复标准 1、重大bug被解决或程序通过重新修正； 2、优先级更高的任务已经被完成； 3、软件项目被调整后重新启动，测试任务应随之启动； 测试准出标准 ?...注：标有“否”的准出标准，需经由测试部经理、项目经理或PMO等授权部门评审才可准出。
点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位，从而达到两块点云自动配准的效果，其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换...，以得到整体的数据模型，问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R（旋转矩阵）和T（平移向量），使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小，，目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准，。...PCL中有单独的配准模块，实现了配准相关的基础数据结构，和经典的配准算法如ICP。...PCL中实现配准算法以及相关的概念 两两配准的简介：一对点云数据集的配准问题是两两配准（pairwise registration 或 pair-wise registration）.通常通过应用一个估计得到的表示平移和选装的...（4）假设数据是有噪声，出去对配准有影响的错误的对应点对 （5）利用剩余的正确的对应关系来估算刚体变换，完整配准。
（1）正态分布变换进行配准（normal Distributions Transform） 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换，正态分布变换算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型...，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配，因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法比较快， 对于代码的解析 /*使用正态分布变换进行配准的实验 。...include #include #include //NDT(正态分布)配准类头文件...cloud_tr, 20, 180, 20); viewer.addPointCloud (cloud_tr, cloud_tr_color_h, "cloud_tr_v1", v1); // ICP配准后的点云为红色
未来，将自然语言融入模仿学习可以减少自主机器人所需的编程，实现人与机器人之间的自然交互。...作者 | Mariano Phielipp 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 用人类日常交流所说的自然语言指令去命令机械臂执行任务是一个很大的挑战。...在未来，将非结构化的自然语言融入到模仿学习中可以减少自主机器人对编程的需求，实现人与机器人之间的自然交互。这项创新可能会让自动化机器人在医疗保健、零售、制造和食品等行业的使用更上一层楼。...在不需要编程的情况下，人们只需要提供一组可以转换为函数式或概率表示的演示就好。然而，这种方法的局限性在于必须仔细设计状态表示来确保所有必要信息是可用的。...总的来说，这个模型对来自新参与者的新自然语言命令反应良好。 由此看来，自然语言指令可以在未来为机器学习和机器人开辟新的应用。
今天将分享自动非刚性组织学图像配准之传统非刚性配准方法完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...ANHIR2019挑战重点是比较自动非线性配准方法对来自相同组织样本但用不同生物标记物染色的一组大图像的准确性和速度。在ANHIR2019挑战中，使用手动注释的地标来评估配准准确性。...3、然后先使用刚性配准进行粗略配准，将source和target图像进行平移和旋转，保证两者对应的前景区域有重叠区域。...4、然后再使用非刚性变换配准进行精细配准，将source和target的前景区域进行样条插值，保证两者对应的前景区域有最多重叠区域。 5、最后将待配准的图像再采样到target图像大小。...6、source图像配准到target图像结果。 代码实现可以参考这篇文章µ-RegPro2023——前列腺 MR 超声配准挑战之传统非刚性配准方法。
遇到这种问题的时候，我们就需要对数据进行坐标转换和地图配准操作。...3地图配准 下面我们讲解一下如何对jpg图片进行配准。...P.S.我们若要完成对一幅地图的配准，至少需要在地图上均匀地选择4个点（即四个角）才能保证较为准确地完成配准工作。...点击Georeferencing工具栏，会出现如下所示的选项栏： 其中：黄色框选项为在原图中更新配准；蓝色框选项为重新生成一幅新的地图数据进行配准。...完成配准后，我们就会发现原本两幅并不叠置的数据会叠置在一起： 至此，我们就完成了数据坐标转换及地图配准操作。
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