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​OA-SLAM：在视觉SLAM中利用物体进行相机重定位

这些模块使用了椭圆/椭球建模框架，并遵循与特征点相同的策略，即物体在帧之间进行跟踪，进行3D估计，插入地图，然后不断进行优化。...我们还考虑了检测框的重叠以及框之间的点匹配。这使我们能够处理不准确或部分的物体检测结果。...物体融合：在某些情况下，地图中的一个物体可能会重复出现，当检测到的物体在几帧内不可见，数据关联无法正确重新匹配它与现有轨迹，并在地图中插入新的物体时，这种情况可能会发生。...实际上它使用词袋描述符来查找相似的关键帧候选项，并寻找点匹配，但当重建地图上的视角与关键帧差异显著时，这种方法经常失败。...鉴于从透视n点（PnP）计算得出的姿态比从物体对应关系得出的姿态更精确，我们的主要想法是通过从2D/3D物体对应关系计算得出的姿态来引导点匹配。

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使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别

我们还需要分别在循环之前初始化两个列表， knownEncodings 和 knownNames。这两个列表将包含数据集中每个人的面部编码和对应名称（第6行和第7行）。 然后开始循环。...稍后在实际的人脸识别步骤中我们需要这些数据。 然后，在第6行和第7行，我们加载并将输入图像转换为rgb颜色通道排序。 然后我们继续检测输入图像中的所有人脸并计算其128维编码 在 第14-16行。...上述代码块中剩余的第8-18行几乎与前一脚本中的行相同，只是这是一个视频帧而不是静态图像。也就是说，我们读取帧 ，预处理，然后检测面部边界框并计算每个边界框的编码。...如果找到匹配项，我们会为数据集中的每个名称计算vote数。然后我们提取最高的vote数，这是与脸匹配的名字。这些与前面讨论过的脚本相同。...在下一个块中，我们对识别的人脸进行循环，然后在人脸周围绘制一个方框，并人脸上方绘制人物的名称： # loop over the recognized faces for ((top, right, bottom

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    DenseTrack，利用视觉语言模型提升密度图个体识别能力 ！

    基于无人机的群体追踪在准确识别和监测空中视角下的物体时面临困难，这主要由于物体体积小且相互之间距离近，导致定位和追踪都变得复杂。...DenseTrack解决了两个关键任务：从密度图中提取详细的外观信息以实现精确的个体识别，并使用这些外观数据纠正运动差异。...这一阶段涉及跨不同帧匹配个体，最终导出个体轨迹如下： Localization 定位是跟踪的基础。由于无人机高空俯视角度下，检测器在识别小物体方面的局限性，建立坚实的跟踪基础至关重要。...为了表述关联问题，采用加权求和的方法来整合这两个指标，如下所示： 在合并矩阵之前，将距离矩阵 乘以 以调整其影响。...在匹配任务中， 中较小的值表示代表同一个体的可能性更高，而 中较大的值则表示代表不同个体的可能性更高。 在获得代价矩阵 后，作者采用匈牙利算法（HA）来利用这两种度量标准确定帧之间的最优匹配。

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    IPython使用学习笔记

    如果对象是一个函数或实例方法，则其docstring也会被现实出来。 使用??还将显示出该函数的源代码。 一些字符串配以通配符(*)即可显示出所有与该通配符表达式相匹配的名称。...并尝试清除其在IPython中的对象上的一切引用 十.基于Qt的富GUI控制台 Ipython团队开发了一个基于Qt框架（其目的是为终端应用程序提供诸如内嵌图片、多行编辑、语法高亮之类的富文本剪辑功能...ctrl+r用于实现部分增量搜索，按下ctrl+r并输入你想搜索的行中的几个字符。按下ctrl+r将会循环搜索历史命令中每一条与输入相符的行。...在这个调试器中，可以执行任意python代码并查看各个栈帧中的一切对象和数据（也就是解释还“留了条生路”的那些）。 默认从最低级开始的（即错误发生的地方）。...但是这并不是一个非常精确的结果，如果你对相同的语句多次执行%time的话，就会发现其结果是会变的。

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    初识行为识别

    在机器学习，深度学习推动下，训练数据需求很大。对于分类模型，训练数据越多，分类器的准确度会在一定程度上更精确。行为识别可以说就是在这基础上演变出来的一个研究分支。那么什么是行为识别呢？...对于得到的图片，我们可以对其进行特征提取，比如常用的特征提取方法有Haar，Hog等，它们在结合具体的分类器比如adaboost，svm等可以对图片中相关特征精确提取达到一定准确度。...直到20年代末期，关于行为识别的研究也是寥寥可数，当时的研究人员通过采集大量的实验数据进行分析和研究，训练并构建模型，然后匹配模型和行为序列，最终达到行为理解的目的。...Two-Stream的思想是是基于视频帧图像，其表示的是静态信息和对视频序列中每两帧计算密集光流得到的光流序列，该序列表示的是时序信息，然后利用相关深度网络对它们分别训练出一个模型，在各自网络产生结果后...利用双流CNN网络分别基于RGB图像和由视频得到的光流序列各自训练一个模型，这两个模型分别对动作进行判断，最后将两这训练结果进行融合，在UCF-101数据库上准确率达到88%，在HMDB51行为数据库达到

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    论文翻译 | 多鱼眼相机的全景SLAM

    ,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成...(仅根据匹配的地图点计算当前帧的精确位姿) 图3(b): 局部地图优化和平差(根据局部共视关键帧优化位姿与局部地图点) 图3(c): 本质图优化(用于检测闭环后，对全局关键帧的位姿进行调整) 图3(...该相机由五个鱼眼相机组成, 覆盖水平360°场景, 一个相机指向上方, 底部一行显示了展开和缝合的全景图像....控制点的像素坐标是在两个相邻的全景关键帧上手动测量的, 3D坐标是用SLAM姿态三角测量的, 并且计算它们与地面真实情况之间的距离, 如表6所示....第一次中断发生在万柳路序列(图14中的顶行)进入隧道时, 此时突然的亮度变化导致特征匹配困难.我们预先计算了伽玛非线性响应曲线, 并校准了图像的光度偏差.

    1.7K20

    ffplay文档

    流指定符用于精确指定给定选项所属的流。 流说明符是通常附加到选项名称并通过冒号与其分隔的字符串。例如，-codec:a:1 ac3包含a:1与第二音频流匹配的 流说明符。...如果使用 additional_stream_specifier，则它匹配两个都是程序一部分并与additional_stream_specifier匹配的流。...#stream_id or i:stream_id 通过流ID匹配流（例如，MPEG-TS容器中的PID）。 m:key[:value] 使用具有指定值的元数据标记键匹配流。...将第二个实例缩混为2个通道，并使用编解码器aac进行编码。使用输出流的绝对索引为其指定128k的比特率。...使用此选项可为所有主时钟源启用帧丢弃-noframedrop 禁用它。 -infbuf 不要限制输入缓冲区大小，尽快从输入中读取尽可能多的数据。

    2.6K10

    ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

    图中每个节点代表一个关键帧，如果两个关键帧都能同时观测到地图云点中至少15个点，则这两个关键帧之间用一条边线相连，我们用权重θ表示两个关键帧能共同观测到的云点数量 为了矫正闭环回路，我们像论文[6]那样做位姿图优化...当一个关键帧通过筛选程序删除时，数据库也会相应更新。 由于关键帧之间可能会存在视图上的重叠，因此检索数据库时，可能返回的结果不止一个高分值的关键帧。...然而，论文没有给出足够的细节说明如何获得这些结果的，因此我们没有办法复现它。 C、基于TUM RGB-D标准数据库的重定位 我们在TUM RGB-D数据集上进行了两组重定位实验。...结论和讨论 A、结论 本文中，我们提出了一个新的单目SLAM系统，并详细介绍了其组成模块，最后基于公共数据库对其性能进行了全方位的测试。...3）姿势计算出的两个关键帧之间的相对Sim（3）变换。

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    Linux基础——正则表达式

    ，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来....反检索，只显示不匹配的行 8、精确匹配：\ 例如在抽取字符串“ 48”，返回结果包含诸如 484 和483 等包含“48”的其他字符串，实际上应精确抽取只包含 48 的各行。...使用 grep 抽取精确匹配的一种有效方式是在抽取字符串后加\>。...注： 1.awk后面接两个单引号并加上大括号 {} 来设定想要对数据进行的处理动作 2.awk工作流程是这样的：先执行BEGING，然后读取文件，读入有\n换行符分割的一条记录，然后将记录按指定的域分隔符划分域...显示所有账户的记录，并带有其记录号，并在 END 部分打印输入文件名 ? 除了awk 的内置变量，awk 还可以自定义变量 例 7：统计/etc/passwd 的账户人数 ?

    4.3K30

    嘀~正则表达式快速上手指南（下篇）

    表达式 \d+\s\w+\s\d+之所以能起作用，是因为精确的模式匹配约束着空格之间的内容。 接下来，我们做和之前相同的 None 值检查。 ?...通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?...The dataframe.head() 函数显示了数据序列的前几行。该函数接受1个参数。一个可选的参数用于定义需要显示的行数， n=3 表示前3行。 也可以精确地查找。...第1步，查找包含字符串"@maktoob"的列 "sender_email" 对应的行索引。请留意我们是如何使用正则表达式来完成这项任务的。 ?

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    Linux三剑客之grep命令详解及相关实例

    因为强调 g 与 d 之间一定要存在两个字节，因此，第 13 行的 god 与第 14 行的 gd 就不会被列出来啦！...如果我想要列出有 oo, ooo, oooo 等等的数据， 也就是说，至少要有两个(含) o 以上，该如何是好？...如果我想要字串开头与结尾都是 g，但是两个 g 之间仅能存在至少一个 o ，亦即是 gog, goog, gooog.... 等等，那该如何？...这个例子中，有#的是注释行（译注：其实这个命令并不准确，包含“#”的行不全是注释行。关于如何精确匹配注释行，可以了解更多的关于正则表达式的内容。）。...4.在搜索字符串前面或者后面显示行号 另外两个选项是-A和-B之间的切换，是用以显示匹配的行以及行号，分别控制在字符串前或字符串后显示的行数。

    1.7K41

    Pandas 秘籍：1~5

    shape属性返回行和列数的两个元素的元组。size属性返回数据帧中元素的总数，它只是行和列数的乘积。ndim属性返回维数，对于所有数据帧，维数均为 2。...这种与偶数技术的联系通常不是学校正式教的。 它不会始终将数字偏向更高端。 这里有必要四舍五入，以使两个数据帧值相等。equals方法确定两个数据帧之间的所有元素和索引是否完全相同，并返回一个布尔值。...，常见的任务是打印出数据帧的前几行，以使用head方法进行手动检查。...管道字符|用于在两个序列的每个值之间创建逻辑or条件。 所有三个条件都必须为True以匹配秘籍要求。 它们每个都与和号字符&组合在一起，后者在每个序列值之间创建逻辑and条件。...当两个传递的数据帧相等时，此方法返回None；否则，将引发错误。 更多 让我们比较掩盖和删除丢失的行与布尔索引之间的速度差异。

    37.6K10

    最新的计算机视觉趋势来自CVPR 2019

    为了创建这样的模型，需要通过移动相机捕获的自然场景的视频序列以及每个图像的精确深度图。创建这样的数据集将是一项挑战。...因为场景是静止的并且只有相机在移动，所以可以使用三角测量技术来构建精确的深度图。本文是一篇非常有趣的读物。它解决了一个复杂的问题，并且在为其创建数据集方面非常有创意。...视频中对象的位置和外观可以在帧与帧之间发生显着变化，并且本文发现使用不同的帧进行注释会显着改变性能，如下所示。 ?...BubbleNet第一帧选择 源代码在Github上开源。 https://github.com/griffbr/BubbleNets BubbleNets模型用于预测两个帧之间的相对性能差异。...实际上，可以构建一个系统来检测面部，识别它们并通过8行代码理解它们的情感。 然而，还存在持续欺骗面部检测以获取非法访问的风险。面部防欺骗旨在防止面部识别系统将假面部识别为真正的用户。

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    shell脚本扩展「建议收藏」

    反检索，只显示不匹配的行 8、精确匹配： 例如在抽取字符串“ 48”，返回结果包含诸如484和483等包含“48”的其他字符串，实际上应精确抽取只包含48的各行。...的第二行前增加“XXXXX”字样的新行 如果要同时新增多行，则每行之间要用反斜杠\来进行新行的添加 4、取代行：c命令 c的后面可以接字符串，这些字符串可以取代n1,n2之间的行 5、打印：p命令...注： 1.awk 后面接两个单引号并加上大括号 {} 来设定想要对数据进行的处理动作 2.awk工作流程是这样的：先执行BEGING，然后读取文件，读入有\n换行符分割的一条记录，然后将记录按指定的域分隔符划分域...，填充域，0则表示所有域,1表示第一个域, 思考题：如何打印所有记录（以/etc/passwd中的内容为例） 例4：搜索/etc/passwd有root关键字的所有行 这种是pattern（模式）的使用示例...） 例6：统计/etc/passwd:文件名，每行的行号，每行的列数，对应的完整行内容: 显示所有账户的记录，并带有其记录号，并在END部分打印输入文件名 除了awk的内置变量，awk还可以自定义变量

    5.8K20

    Power Query 真经 - 第 10 章 - 横向合并数据

    当对比两个数据列表的差异时，人们实际上更关心不匹配的数据而不是匹配的数据（具有讽刺意味的是，在会计领域花了大量的时间来识别匹配的数据，目的只是为了删除它们 ，人们真正关心的是那些不匹配的数据）。...【注意】 如果唯一的目标是识别左表中没有在右表中匹配的记录，就没有必要展开合并的结果。而且可以直接删除右边的列，因为无论如何每条记录都会返回空值。...此时，数据将如图 10-35 所示，“Price” 表的每一行显示在 “Order” 表的相关行上方。...图 10-36 成功复制了 Excel 的 VLOOKUP 函数的功能，并正确获得了近似匹配值 10.5 模糊匹配 到目前为止，本章中介绍的每个连接都要求两个表之间的数据具有某种一致性。...只有在知道其含义并且在更改后应始终查看匹配结果的情况下，才应更改此阈值。 10.5.4 保持模糊匹配的策略 当然，这里的大问题是 “如何维护依赖于模糊匹配的解决方案？”

    4.4K20

    来瞧瞧webp图像强大的预测算法

    通过图像关键帧运算，使用宏块中已解码的像素来绘制图像中未知部分，从而去除冗余数据，实现更高效的压缩。...WebP 编码器四种帧内预测模式： H_PRED（水平预测）：用宏块左边的列 L 的填充块的每一列； V_PRED（垂直预测）：用宏块上边的行 A 的填充宏块的每一行； DC_PRED（DC预测）：用行...A 和列 L 的像素的平均值作为宏块唯一的值来填充宏块； TM_PRED（TrueMotion预测）：除了行 A 和列 L 之外，用宏块上方和左侧的像素P、A（从P开始）中像素块之间的水平差异以列 L...△ WebP 有损压缩预测模式 当图片处理到此处时，还剩下小的残差，通过 FDCT （正向离散余弦变换），让变换后的数据低频部分分布在数据块左上方，而高频部分集中于右下方实现更高效的压缩。...WebP 与主流图片格式功能对比 △ 各图片格式功能对比 如何开启 WebP 图片格式 目前 WebP 图片格式依托于其优异的图片压缩性能以及兼备无损和有损两种压缩算法，在各大网站和 App 得到普及

    2.9K21

    水星Mercury X1轮式人形机器人结合openc算法＆STag标记码视觉系统实现精确抓取！

    然而，尽管现有的人形机器人在特定应用场景中展现出了巨大的潜力，如何进一步提升其操作精度、适应性和多功能性，仍然是机器人技术发展的关键挑战。...接下来，我们将探讨这些技术在实际应用中是如何被集成到机器人中，并展示其在具体任务中的表现。...机器人的摄像头通过OpenCV分析收集到的视觉数据，识别和定位物体。OpenCV的算法使机器人能够识别物体形状、大小和精确坐标，这些信息对于精确抓取和操作至关重要。...mmdirection: 0：左臂 1：右臂功能： 相机和机械臂初始化 obj.camera_open_loop()功能： 显示相机画面obj.stag_identify_loop()功能： 显示相机画面,识别并打印...： 显示相机画面,识别并打印stag码的相机坐标以下是调用camera_detect包的使用代码,非常的干净简洁。

    14910

    ICCV2019 Oral论文：基于图嵌入的深度图匹配（已开源）

    一方面，过去的图匹配研究工作主要聚焦于如何快速、精确地求解公式（1）。在这篇工作中，作者引入了深度嵌入技术，将公式（1）中NP-难的二次指派问题转化为可以精确求解的线性指派问题。...另一方面，图匹配面临的问题是如何建模相似度，即如何构建相似度矩阵K。传统的图匹配方法通常采用形如公式（2）的高斯核函数建模边特征fij与fab之间的相似度。 ?...在作者提出的跨图卷积算法中，首先输入上一层（k-1层）的特征向量 ? 。随后，第二行中，通过计算两图之间任意两个向量的相似度，构造一个的相似度矩阵 ? 。...第三行对相似度矩阵采用Sinkhorn算法，求解得到一个匹配关系 ? 。这是由k-1层网络的特征预测得到的匹配关系。这个预测得到的匹配关系作 ? 为两个图结构之间跨图更新的权重，在上一层特征 ?...在图 4所示的对比中，排列损失函数的优势被具象地阐述：图 4中，粉红色标注的两个节点（马的左耳）代表真实的匹配关系。右图中，每个节点上方的数字代表模型预测当前节点与左图粉红节点匹配的概率。

    80410

    ICCV2019 Oral论文：基于图嵌入的深度图匹配（已开源）

    一方面，过去的图匹配研究工作主要聚焦于如何快速、精确地求解公式（1）。在这篇工作中，作者引入了深度嵌入技术，将公式（1）中NP-难的二次指派问题转化为可以精确求解的线性指派问题。...另一方面，图匹配面临的问题是如何建模相似度，即如何构建相似度矩阵K。传统的图匹配方法通常采用形如公式（2）的高斯核函数建模边特征fij与fab之间的相似度。 ?...在作者提出的跨图卷积算法中，首先输入上一层（k-1层）的特征向量 ? 。随后，第二行中，通过计算两图之间任意两个向量的相似度，构造一个的相似度矩阵 ? 。...第三行对相似度矩阵采用Sinkhorn算法，求解得到一个匹配关系 ? 。这是由k-1层网络的特征预测得到的匹配关系。这个预测得到的匹配关系作 ? 为两个图结构之间跨图更新的权重，在上一层特征 ?...在图 4所示的对比中，排列损失函数的优势被具象地阐述：图 4中，粉红色标注的两个节点（马的左耳）代表真实的匹配关系。右图中，每个节点上方的数字代表模型预测当前节点与左图粉红节点匹配的概率。

    2.9K21

    非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正

    图3：硬件系统由Livox Horizon激光雷达、RGB摄像机和GNSS惯性模块组成，该系统安装在移动车辆上，用于从真实道路场景中采集数据 利用这套传感器硬件，提出了一个系统框架来估计移动物体的速度并矫正其点云的畸变...在检测中，使用图像检测方法或激光雷达检测方法或两者来识别运动物体。一旦识别出图像中的对象，就会提取并关联相应的点云，分别对点云数据和图像数据进行优化，分别以帧更新率进行三维速度估计和切向速度估计。...这两个速度被概率地融合成一个统一的速度，并作为测量输入卡尔曼滤波（KF）过程，KF过程针对每个跟踪对象运行，以计算其最终速度。使用此速度，可以校正每个移动对象的畸变点云。...采样点i时刻和帧开始时间t0之间的时间ti存在偏差。为了纠正不匹配，对于每个点，获得最接近的 APX velocity vi输出，以转换偏差。...图7：对实际道路数据上的跟踪对象，采用该方法和HOLD方法进行的运动失真校正的清晰度评分 C、 跟踪性能 为了进一步了解所提出的方法如何跟踪对象并及时执行畸变校正，我们查看了图7中的几个跟踪对象和相应的交通场景

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