重建精度在我们将多图像三维重建为模型时，会产生一张xoy平面的网格如图，这样的网格就是有序点云模型的基础。有序点云为了还原实际物体的表面形态，将其重建为了一种“点阵”的形式。我们向z轴的负方向看去，如图：可以看到有序点云就像下棋一样，是呈一行一行，或是一列一列这样排列的。这表明，模型即使是有的地方有点，有的地方没有点，有序点云的每个点依然可以垂直投影到xoy平面精度网格的交点上。这里的表面有序点云
转载
2023-11-23 12:33:46
123阅读
1、单词边界 the cat scattered his food all over the room
正则表达式 cat
匹配结果
cat
cat 用\b 指定单词边界，\b用来匹配一个单词的开始或结尾 the cat scattered his food all over the room
正则表达式 \bcat\b
匹配结果
cat 注意：\b 匹配的是一
转载
2023-09-22 09:06:36
55阅读
想要的操作如题目所示，我的数据格式如下： 我的目的是想将“S生育情况 G 2 P 0 E生育情况”从末尾位置放置到开头位置，也就是变为下面这种情况： 下面上具体的代码： 这里我特意使用了几种pattern去匹配我想要的字符串，我想要匹配的是“|| S生育情况 G 2 P 0 E生育情况”，所以使用了反斜杠“\”来转译竖杠“|”；由于我想匹配的字符串中间的字符是使用空格连接的，所以我使用了“(\s)
转载
2024-04-11 19:37:57
10阅读
# Python格点插值的实现指导
在数据分析和科学计算中，格点插值是一种常见的技术，用于在已知数据点之间估计未知值。作为一名刚入行的小白，您可能会对如何实现“Python格点插值”感到困惑。本篇文章将为您提供一个清晰的流程以及每一步所需使用的代码示例。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现格点插值：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------
原创
2024-09-15 05:02:52
36阅读
在科学计算和工程领域，格点插值是一个重要的技术，广泛应用于气象、地理信息系统（GIS）和其他数值模拟中。如何在离散点之间推测未知数据，通过插值方法生成平滑的曲面，使得近似解更为准确，成为了研究的热门方向。
> “插值是给定的一组离散数据点中，推测出一个或多个点的函数值的过程。” — Wikipedia
对于格点插值问题，我们首先需要设定需求场景模型，假设我们有一组在二维空间 $\mathbb{
此讨论适用于任何维度。对于您的3D案例，我们首先讨论计算几何，以了解区域的一部分为NaN提供griddata。卷中的散点构成凸包;具有以下属性的几何形状：表面总是凸起的(顾名思义)在不违反凸度的情况下，形状的体积是最低的表面(在3d中)被三角化并关闭在常规网格位置内气球中，您已被已知点包围。您可以插入这些位置。在它之外，你必须推断。外推很难。对于如何做到这一点没有一般规则......它是针对特定问
转载
2023-11-10 12:46:48
68阅读
最近在读《python数据分析与挖掘实战（张良均等）》这本书，发现里面有很多很不错的数据分析方法，但是在重新敲代码的过程中，发现原书也有一些错误，不过正好让我重新熟悉了pandas和matplotlib以及numpy的操作。数据的预处理是数据分析过程中非常重要的一部分，具体结构如图所示： 前面两篇文章梳理了用箱线图标注异常值和用拉格朗日插值法进行空白值填充的方法： zakki：箱
转载
2023-09-16 06:31:32
119阅读
# Python 格点插值到格点的实现指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Python中实现格点插值到格点的过程。格点插值是地理信息系统、气象学以及其他需要空间数据分析的领域中常用的技术。我们将通过一个具体的步骤流程进行讲解，包括需要的代码以及相关解释。
## 一、整体流程概览
我们将整个过程拆分为几个主要步骤，以下是步骤的概览表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-30 03:29:05
71阅读
点格棋题目链接：LOJ 3378
题目大意有一个 (n+1)*(m+1) 的格点组成的网格，然后两个人轮流操作，选两个相邻（距离为 1）且没有连边的点对连一个竖直或者水平的线段。 然后如果一个人连线之后一个新的位置的四个边界都有线段了，那这个人就获得一分，并要继续操作。 然后无法操作时结束，然后给你当前的局势，问你从现在开始算分，先手的分减去后手的分的最大值。 保证当前局势满足每个格子的四个边界都
转载
2024-02-27 16:01:07
69阅读
# Python格点插值到格点实现流程
## 1. 概述
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现“格点插值到格点”的功能。格点插值是一种重要的数据处理方法，用于在不规则的数据点上进行插值，以获得更平滑的数据分布。在本例中，我们将使用Python的SciPy库来实现格点插值到格点的过程。
## 2. 实现步骤
下面是实现“格点插值到格点”的流程图。
```mermaid
sequ
原创
2023-11-21 14:58:32
689阅读
1评论
第 6 章节 位置匹配位置匹配: 对文本中特定位置进行匹配.6.1 边界位置匹配用于指定应该在文本中什么地方进行匹配操作.直接来看代码吧!import re
# 测试文本
text = """
The cat scattered his food all over the room.
"""
# 正则表达式
REGEXP = r'cat'
# 编译
pattern = re.compile(
转载
2023-08-11 10:12:34
40阅读
## Python格点差值实现流程
### 1. 准备工作
在实现Python格点差值之前，我们需要先安装一些必要的库。请确保你已经安装了以下库：
- NumPy：用于处理多维数组和矩阵的库
- SciPy：用于科学计算和数据分析的库
- Matplotlib：用于绘制图表和可视化数据的库
你可以使用以下命令来安装这些库：
```markdown
pip install numpy
pi
原创
2023-12-08 06:57:54
38阅读
# 使用Python实现格点RMSE（Root Mean Square Error）
RMSE（均方根误差）是评价模型预测精度的重要指标。在地理信息系统和气象学等领域，RMSE常常用于验证不同格点数据的准确性。本文将为刚入行的开发者提供一个简单的“格点RMSE”实现流程，并详细介绍每一步需要的代码。
## 实现流程
下表展示了实现格点RMSE的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-24 06:48:51
67阅读
# 如何实现Python匹配点
## 概述
在Python中，匹配点是指比较两个文本字符串，并找到它们的相同点。这在文本处理、数据分析等领域有着广泛的应用。下面将介绍如何使用Python实现匹配点的过程。
## 流程
首先，我们来看一下整个实现匹配点的流程。可以用一个表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取两个文本字符串 |
| 2 |
原创
2024-05-05 06:10:14
28阅读
Pick定理：如果一个简单多边形(以下称为“多边形”)的每个顶点都是直角坐标平面上的格点，则称该多边形为格点多边形．若一个面积为S的格点多边形，其边界上有a个格点，内部有b个格点，则S＝a/2＋b－1．Pick定理的道理，又能让看清Pick定理的本质．整个解释只需用到一个很浅显的预备知识：“多边形外角和等于一个周角”．  
转载
2023-09-16 13:52:18
413阅读
Python开发之手动实现一维线性插值1.线性插值法介绍2.手动实现线性插值3.案例一：手动实现线性插值4.使用pandas的插值方法实现要求(推荐)5.案例二：对一组数据进行线性插值和SG滤波处理 前言：主要介绍手动实现一维线性插值以及pandas里面的interpolate方法实现线性插值。并结合案例实现一组数据的线性插值和SG滤波处理。 1.线性插值法介绍线性插值法是一种简单的插值方法，
转载
2024-10-03 13:16:39
80阅读
一家之言，仅作分享，如有不合理或需要改进的地方，欢迎各位讨论。前言点云配准的方法有相关性扫描匹配，ICP，以及NDT。前两种在我之前的博客中已经有了简单介绍， 相关性扫描匹配CSM与分支限界多种形式ICP问题的ceres实例应用 这里将对NDT(Normal Distribution Transform)正态分布变化进行介绍。相比于ICP，NDT对比较差的初始值也可以完成更好的估计。一、与ICP、
转载
2023-12-02 16:28:12
105阅读
博弈论。建模
你以为这是道博弈论题目，其实……的确是啊把考场上的思路完整的说一下首先考虑倒推，如果最后一格的数是奇数，会怎么样？以样例为例显然，如果我们走到了最后一格，就只能在上面反复横跳，直到这一列的格子完全消失很容易发现，这样的情况，最后一列就是一个必胜点（这里必胜点定义为先走到这里一定获胜）那么，在这一列的前面m列之内，所有列都是必败点（因为如果走
转载
2023-11-16 17:43:19
701阅读
原论文：《TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration》作者及团队：作者:Heng Yang ,15年清华本科毕业，17年MIT硕士毕业，发文章时为MIT博士生，SPARK实验室， SPARK实验室主页：http://web.mit.edu/sparklab/ SPARK实验室github主页：https://github.com/mi
转载
2023-11-12 11:46:42
168阅读
不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
转载
2024-06-24 10:01:02
78阅读
