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超现实 AI与AR 1

AR与VR一直以来是被并列在一起的,很大原因是因为现阶段我们所接触到的AR、VR核心技术基本一致,而且他们的名字很像。 他们都带有很强烈的游戏性质。...VR目前已经在游戏领域得到较为深层次的应用,与其并论的AR却依然处于迷途之中。 就像前面所说的,这是两个完全不同的领域。AR现在依然处于摸石头过河的阶段,大家都在尝试怎样才是真正适合AR的场景。...目前的AR是以在摄像头上贴图像(包括3d和2d)的形式为主。 ? 『目前,无论是AR和是VR都需要通过屏幕来呈现图像,而在未来的视觉技术将摆脱对显示介质的限制,为用户呈现全息的景象。』...就像在沙漠迷路不知道往哪里走才能找到水源,与知道自己只要朝南直走,咬牙坚持1天就能找到绿洲,那感觉是完全不一样的。 先行者自有其值得敬重的地方。 但是这不妨碍我们着重讨论下增强现实到底是增强什么?...二维码某种程度上也可以算是AR了,然后这一排功能都可以算是AR…… 试想一下这样的场景,如果你去一个地方,打开手机,就能看到这个地方的信息补充,这个就是对现实的一个增强。

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1.特征点检测与匹配

: 1.输入图像 2.基于图像的点云生成 3.点云到模型的重建 4.纹理图像的创建与编辑 5.纹理模型 ?...基于深度学习的方法 场景中的人工标记点 图像特征点的基本要求: 1.差异性——可检测 特征点应该呈现出区别于非特征点的明显特征 2.重复性——可匹配 对应同一三维点的特征点应该在不同视角中被重复检测到...SIFT描述子——归一化处理 门限处理—直方图每个方向的梯度幅值不超过0.2 描述子长度归一化 归一化处理提升了特征点光度变化的不变性 SIFT描述子变种:PCA-SIFT/SURF 二进制描述子...描述子形式: 描述向量由N个0或者1组成 N= 128,256,512 生成速度快,匹配效率高,不具有旋转不变性 ?...特征匹配 距离度量 匹配策略 高效匹配 特征匹配验证 问题描述: 计算两幅图中特征描述子的匹配关系 距离度量 ? 匹配策略 最近邻搜索 ?

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    sed与awk处理区间匹配的问题总结---1

    处理区间匹配的问题,可以用sed,也可以用awk....我们需要处理的行,很多情况下是用"pattern"匹配出来的。如果我们需要处理匹配行的前一行或者后一行有什么办法呢?...b",很显然,对于含有"3"的这一行不匹配,所以这个语句不会执行,最后的语句p ,没有执行条件,所以就打印了pattern space中的内容,而pattern space 中的内容本应该是含有"3"的当前行...在“/3/,/6/" 这个范围中的最后一行出现了,对于"/3/n" 命令,显示不匹配,所以匹配到了"b" 这个命令....跳转到lable 为 a 的语句, lable "a"的表示方式为“:a”,其后的一个命令为lable独有的,其他的命令与lable没有关系 4 5 9 [root@www ~]# 本为原创,转载请著名出处

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    【CPP】简单的字符串匹配(1)——BF算法与KMP算法

    这是最简单的蛮力匹配算法。简单说就是一个一个位地去匹配字符串。这次我试试主要把解释写在代码的注释里,感觉这样写方便代码与解释的相互对照(懒)。 ?...当我们第一次匹配时,模式串匹配到1时,我们发现匹配失败了,然后我们看,其实我们只要拿1之前的一个字符和失配的字符匹配一下如果匹配成功就继续匹配,匹配失败就整个模式串可以跳跃前进到失配处了(因为开始的4的字符都是...但是刚才我们为什么要先从1跳回0再跳回开头呢?这便是我们要找到的模式串的自身特典,一个包含下标的数组,我们把它称为next数组。利用这个数组我们可以跳跃移动模式串来匹配。...代码实际上并不长,其中最重要的也是k=next[k];这句,还是一样,多画图,与Find函数相类比会比较容易理解。...链接:http://pan.baidu.com/s/1jH5DuNO 密码:zf46

    1.2K20

    4大类11种常见的时间序列预测方法总结和代码示例

    #AR 4、移动平均模型(MA) 与在回归中使用预测变量的过去值的 AR 模型不同,MA 模型在类似回归的模型中关注过去的预测误差或残差。MA模型的简单数学表示如下: 这里,εt 是白噪声。...5、自回归滑动平均模型 (ARMA) 在 AR 模型中,我们使用变量过去值与过去预测误差或残差的线性组合来预测感兴趣的变量。它结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 模型。...它将 ARIMA 模型与在季节性数据级别执行相同的自回归、差分和移动平均建模的能力相结合。...外生变量的观测值在每个时间步直接包含在模型中,并且与主要内生序列的使用不同的建模方式。...# VAR from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VAR from random import random # contrived dataset

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    python时间序列分析代码_时间序列分析VAR实验报告

    ,这点与数值索引有所不同 pandas还有很多方便的时间序列函数,在后面的实际应用中在进行说明。...模型识别 在前面的分析可知,该序列具有明显的年周期与长期成分。对于年周期成分我们使用窗口为12的移动平进行处理,对于长期趋势成分我们采用1阶差分来进行处理。...-1':].index) log_recover = np.exp(predict_ts) original_ts = ts['1957-1':] 动态预测的均方根误差为:14.6479,与前面样本内拟合的均方根误差相差不大...以我前面项目遇到的问题为例,当时遇到了以下几个典型的问题:1.周期长度不恒定的周期成分,例如每月的1号具有周期性,但每月1号与1号之间的时间间隔是不相等的;2.含有缺失值以及含有记录为0的情况无法进行对数变换...unintegrate, unintegrate_levels) from statsmodels.tsa.vector_ar import util from statsmodels.tsa.ar_model

    1.1K10

    UWP WinUI3 传入 AddHandler 的 RoutedEventHandler 类型与事件所需不匹配将抛出参数异常

    UWP 或 WinUI3 的开发过程中的问题,当开发者调用 AddHandler 时,所需的 Handler 参数类型为 RoutedEventHandler 类型,然而实际上正确类型是需要与所监听事件匹配才能符合预期工作...winerror.h # One or more arguments are invalid # as an HRESULT: Severity: FAILURE (1)...里面还包含几条看似没有用,实际也没有用的信息,分别如下 + [0] {[Description, 不支持此接口 ]} object {System.Collections.DictionaryEntry} + [1]...object {System.Collections.DictionaryEntry} 也就是描述信息里面说的是 不支持此接口 的描述信息,合起来就是:遇到参数错误了,因为底层不支持参数传进来的此接口 但是就是不告诉大家

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    EasyGBS告警记录显示的告警时间与实际的录像和快照时间不匹配问题排查

    某项目现场EasyGBS告警查询页面的告警记录显示的告警时间和实际的录像和快照时间不匹配的情况,具体如下: 首先需要排除显示和数据传输问题,通过排查数据库发现记录的告警时间与实际时间确实存在偏差,因此排除显示数据与数据库一致...发现下端上传的告警事件与录像时间一致。因此判断问题为后端问题。 在将Mysql数据切换为Sqlite后问题消失,因此定位问题为Mysql设置问题。...因为中国时区与UTC时间存在8小时的偏差,如果不设置时区则设置到Mysql的时间会存在8小时的偏差。 我们将时区修改之后,告警时间就会正常显示了,该问题得到解决。

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