快速计算梯度的魔法--反向传播算法一、实验介绍1.1 实验内容第一次实验最后我们说了，我们已经学习了深度学习中的模型model（神经网络）、衡量模型性能的损失函数和使损失函数减小的学习算法learn（梯度下降算法），还了解了训练数据data的一些概念。但是还没有解决梯度下降算法中如何求损失函数梯度的问题。本次实验课，我们就来学习一个能够快速计算梯度的算法--反向传播算法（backpropogate
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2024-04-26 20:21:11
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计算深度图的实际距离是计算机视觉领域中的一个重要课题，常被用于三维重建与场景理解。在本文中，我们将从多个方面探讨如何使用 Python 来实现这一功能，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展。
### 版本对比
在不同版本的 Python 实现中，我们需要分析各版本的兼容性以及适应场景的优劣。以下是兼容性分析的图示。
```mermaid
quadrantChar
结构光编码：在3D 的深度获取上，最为常见的方法是类似于双目匹配获取深度的方法，双目匹配完全基于图像处理技术，通过寻找两个图像中的相同的特征点得到匹配点，从而得到深度值；完全基于图像匹配的方法有很大的困难，匹配的精度和正确性很难保证；因此出现了结构光技术用来解决匹配问题。同普通的双目测距相比： 普通的双目测距中，光源是环境光或者白光这种没有经过编码的光源，图像识别完全取决于被拍摄的物体本身的特征点
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2023-11-06 21:45:27
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目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术 ，深度图像的边缘检测技术 ，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其
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2024-05-19 10:29:03
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有人容易把视差图跟深度图搞混，一切还是要从这个公式说起：Z=f*B/d Z是深度，B是双目相机的光心间距（基线长度），f是相机焦距，d就是视差（左右相机对应特征像素坐标差值）。 而我们说的视差图就是灰度图的灰度值为d的时候，想转化为Z就变成了深度图，所以这是个并不复杂的问题。 代码里fx是内参的值，x方向的焦距，baseline是基线长。 这里要注意深度图的类型，不同图像类型的尺度范围是不一样的，
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2023-11-20 09:29:08
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原标题：Python如何计算编辑距离？算法原理大家好，欢迎来到 Crossin的编程教室 ！在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离。编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。通常来说，编辑距离越小，两个文本的相似性越大。这里的编辑操作主要包括三种：插入：将一个字符插入某个字符串；删除：将字符串中的某个字符删除；替换：将字符串中的某个字符替
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2023-08-02 19:57:56
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本章将对Python各种科学计算API和工具箱的特性与能力进行全面的介 绍。除了介绍基础知识，我们还会针对每个API演示一些示例程序。由 于符号计算是计算机数学中一个比较特殊的领域，因此我们在SymPy那 一节中安排了一个小节单独介绍计算机代数系统的基础知识。 本章将介绍的主题如下： 用NumPy和SciPy做科学数值计算 用SymPy做符号计算 计算机代数系统 SymPy及其模块介绍 SymPy
## Python 深度图转化为距离
在计算机视觉和机器人领域，深度图是一个重要的概念。它将每一个像素点的深度信息转化为距离信息，使得我们能对三维空间进行理解。然而，将深度图转化为实际距离并不是一件简单的事情，本文将通过一个实际的例子来讲解如何在 Python 中实现这一过程。
### 深度图的原理
深度图是一种图像类型，其中每一个像素的值代表了从摄像头到场景中某一对象表面的距离。通常情况下
0x00 前言在这篇文章中，我们选择了过去几周Unity官方社区交流群以及UUG社区群中比较有代表性的几个问题，总结在这里和大家进行分享。主要涵盖了** StreamingAssets、Profiler、Playable、Particle、Spine、Launcher、Scripting 、Shader、 Shader Graph**等领域，其中会着重介绍一下是用一个workaround的方式在S
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2024-04-28 16:54:56
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前段时间玩塞尔达传说荒野之息，其中释放三大技能的场景扫描效果很实用，其中涉及到一个深度图的原理及应用，下面我们先了解一下深度图的意义。 我们知道渲染流程中顶点变换过程，其中建模到世界到视口到裁剪到ndc这几个空间变换过程中，在视口空间就产生了z值，也就是顶点到camera的距离值，而这个z值在ndc空间中则变成了包含
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2023-10-11 08:57:33
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双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些
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2023-08-16 17:10:42
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双目视觉测距系统软硬件设计1、 简介随着计算机技术和光电技术的发展，机器视觉技术应运而生。在图像处理技术领域中，有一种采用 CCD摄像机作为图像传感器采集数据的非接触式测量方法，这种方法具有精度高、速度快、成本低等诸多优点，在三维测量方面具有广泛的应用前景。双目测距技术运用两个摄像头对同一场景进行拍摄，从而产生图像视差，然后通过该视差建立物体距离测量模型，从而实现景物距离的实时计算。2、机器视觉应
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2024-09-10 06:27:50
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1.计算摄影计算摄影，就是将计算和摄影相结合，传统的单反摄影，比较注重元器件的设计，尤其是镜头以及传感器，而现在的手机摄影，对算法的运用可以说是发挥到了极致。研究的就是如何突破传统摄影的限制，应用相应的算法去更好，更加生动的捕捉，表示，呈现我们的现实世界。2.LUV坐标&CIELUV坐标RGB颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管、彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动
引自：Depth在kinect中经常被翻译为深度图，指的是图像到摄像头的距离，这些距离数据能让机器知道物理距离有多远。kinect通过两个红外摄像头来实现这个功能的。在这个例子里，就实现了深度图的提取和现实功能。下面我们来研究下这个例子的代码，让我们对kinect for windows的开发包有个粗浅的认识。代码结构：主要的代码是DepthBasic.cpp，这个代码实现了深度图的读取另外一个主
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2024-05-17 18:22:44
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左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。主要分四个部分讲解：摄像机标定（包括内参和外参）双目图像的校正（包括畸变校正和立体校正）立体匹配算法获取视差图，以及深度图利用视差图，或者深度图进行虚拟视点的合成---------------------------
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2024-05-29 08:51:25
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1.介绍 在大部分传统机器学习场景里，我们先经过特征工程等方法得到特征表示，然后选用一个机器学习算法进行训练。在训练过程中，表示事物的特征是固定的。后来嘛，后来深度学习就崛起了。深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是——深度学习能够自动提取特征。如果你是从 DNN 开始了解深度学习，你会对 “深度学习能够自动提取特征” 很迷茫。但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的，你就会很自然地理解 “深度
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2023-11-27 11:03:17
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论文分享（1）0.摘要近年来，高质量深度图信息越来越多地应用在多媒体应用中。由于深度传感器以及传感技术的限制，事实上，获得的深度图经常为低分辨率的，而且有很多的空洞。在这篇论文中，我们受3D场景的表面法线和3D场景与摄像机距离的几何关系启发，发现法线图可以为深度图的重建提供更多的空间几何约束。因为深度图是一种携带空间信息的特殊图像，所以我们称深度图为2.5D图像。为了探究这个特性，我们提出了一个原
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2024-03-01 16:06:48
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mark
我们正在定义一种新的机器学习方法，专注于一种新的范式 -- Data Fabric。
在上一篇文章中，我们对机器学习给出了新的定义:
机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的洞察(insight)的过程，它使用的算法能够发现这些洞察(insight)，而无需专门为此编写程序，从而创建模型来解决特定(或多个)问题。 理解这
目录：（一）图像的深度和图像的通道 （1）图像的深度 （2）图像的通道（二）自定义一张多通道的图片（1）zeros 函数（2）ones 函数（三）自定义一张单通道的图片（四）像素操作（1）numpy操作数组（2）调用库函数（五）opnecv 利用getTickCount()和getTickFrequency()计算执行时间 &nbs
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2023-05-23 19:38:49
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# Python生成深度图教程
## 一、整体流程
为了生成深度图，我们需要经历以下几个步骤：
```mermaid
classDiagram
生成深度图 --> 安装库: 安装必要的库
安装库 --> 导入库: 导入所需的库
导入库 --> 读取图像: 读取输入的图像
读取图像 --> 生成深度图: 使用深度学习模型生成深度图
```
## 二、具体步骤及
原创
2024-02-18 07:30:30
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