在Qt Creator上新建一个项目。 右键新项目>>添加库…>>外部库>>选中库文件路径>>下一步，完成，添加到.pro文件中。 然后再在pro文件中手动输入下面代码：INCLUDEPATH += D:\opencv\build\include\
D:\opencv\build\include\opencv\
表面法线是几何体表面的重要属性，在很多领域都有大量应用，例如：在进行光照渲染时产生符合可视习惯的效果时需要表面法线信息才能正常进行，对于一个已知的几何体表面，根据垂直于点表面的矢量，因此推断表面某一点的法线方向通常比较简单。然而，由于我们获取的点云数据集在真实物体的表面表现为一组定点样本，这样就会有两种解决方法：使用曲面重建技术，从获取的点云数据集中得到采样点对应的曲面，然后从曲面模型
# 曲面展平 Python 实现
## 引言
曲面展平是计算机图形学中的一个重要问题，它涉及到将一个曲面模型展平为一个平面模型。在本文中，我们将教会你如何使用 Python 实现曲面展平。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下整个流程。下表展示了实现曲面展平的步骤及其相应的代码实现。
| 步骤 | 代码实现 |
| -------- | -------------- |
| 步骤 1
原创
2024-01-07 11:18:01
319阅读
我有一个代码，从纬度，经度和高程数据创建一个三维地形表面。在我使用的是ax.plot_surface，它创建了一个如下所示的地形表面：我想对数据进行平滑处理以创建更像这样的图片：有没有更好的方法来平滑网格插值？在我的数据按[lat，lon，elev]大小排序(912,3)以下代码import osimport numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import
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2023-07-01 11:53:41
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这是搬来的红酒瓶标签曲面展平+文字识别本文的目标是让计算机从一张简单的照片中读取一瓶红酒上标签文字的
原创
2024-07-31 11:47:10
240阅读
导读本文将详细介绍如何将红酒瓶上的曲面标签展平并做文字识别。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
背景介绍
本文的目标是让计算机从一张简单的照片中读取一瓶红酒上标签文字的内容。因为酒瓶标签上的文本在圆柱体上是扭曲的，我们无法直接提取并识别字符，所以一般都会将曲面标签展平之后再做识别，以提升准确率。
第一部分：传统方法提取标签
以上图为例，先
原创
2022-11-09 12:35:15
968阅读
下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识Haar-likeHaar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv
spark官网的地址：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds理解闭包（closure）Spark的难点之一是在跨集群执行代码时理解变量和方法的范围和生命周期。修改变量范围之外的RDD的操作常常会引起混乱，难以理解。在下面的示例中，我们将查看使
pipenv是请求库作者Kenneth Reitz编写的一个用于创建和管理Python虚拟环境的工具。Pipenv是Python的官方机构推荐的Python的包工具。我们知道，为了管理的Python虚拟环境，通常用得比较多的是的virtualenv和pyenv。但是有人觉得它们还不够好用，不够偷懒。这个人是谁，就是上面的那位。于是他开发了一个pipenv，结合了PIP及的virtualenv的功能
一歪脑袋是二叉树，哈哈，其实我没发现，但是也是用递归，并不优雅的递归，后来受大佬的启发 /* // Definition for a Node. class Node { public int val; public Node prev; public Node next; public Node ...
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2021-08-26 14:18:00
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文章目录一、Numpy1. numpy的介绍2. 数组和列表的区别3. numpy使用python的原因4. Numpy的使用（数组中的用法）① 第一步：导包② 创建一个数组③ 数组的常用属性（1）维度：shape（2）秩：ndim（3）数组元素总个数：size（4）数组的元素类型：dtype（5）每个元素的字节大小:itemsize（6）缓冲区：data二、使用numpy的属性创建数组1. n
神经网络概述神经元模型
以上就是经典的“M-P神经元模型”。在这个模型中，神经元接收来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将于神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。 感知机感知机（Perceptron）是由两层神经元组成，输入层接收外界输出信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，也称为“阈值逻辑单元
一、任务：采用基本的LSTM识别MNIST图片，将其分类成10个数字。 为了使用RNN来分类图片，将每张图片的行看成一个像素序列，因为MNIST图片的大小是28*28像素，所以我们把每一个图像样本看成一行行的序列。因此，共有（28个元素的序列）×（28行），然后每一步输入的序列长度是28，输入的步数是28步。二、LSTM模型： 输入：x(t-1)的大小为
# MySQL 查询结果展平教程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用 MySQL 查询语句将多层嵌套的结果展平。展平是指将嵌套的结果转化为扁平的表格形式，方便查看和分析数据。
## 2. 流程图
下面是整个过程的流程图，用于帮助理解每个步骤的关系和顺序。
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 执行查询语句
op2=>operation: 提取嵌套结果
原创
2023-08-13 11:17:03
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文章目录mysql表类型和存储引擎基本介绍查看所有存储引擎指令存储引擎/表类型特点（表格）细节说明演示MYISAM存储引擎演示MEMORY存储引擎如何选择表的存储引擎修改存储引擎指令MySQL视图（view）思考引出视图视图基本概念视图、基表关系图（韩顺平）视图的基本使用案例演示细节视图实践安全性能灵活案例练习MySQL用户管理Mysql用户其中user表的重要字段说明：用户管理语法案例演示My
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2024-09-04 14:53:18
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鱼眼图像校正算法 2017.11.6 前面讲了关于鱼眼图像等距投影模型的原理。下面先来看看几个算法的仿真效果。 本周主要在上周的基础上完成鱼眼图像校正算法的仿真，上周提出的是基于等距模型的球面投影校正算法。为了完成仿真的任务，先实现了球面透视投影的校正算法，因为等距模型的投影算法本质上实际就是将球面投影的坐标计算换成了可以根据等距模型替代的公式。 为了直观的说明算法的优劣下面分别给出经纬度
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2024-08-11 08:37:52
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RANSAC 算法拟合平面 视觉库为VisionPro1、输入参数 Distance Threshold：对于拟合算法的每次迭代，测量候选平面与每个3D输入点之间的距离。比这个阈值更远的点被认为是离群值。 默认为1 Assurance：这个值必须大于0，并且小于或等于1。 使用这个来平衡工具的执行时间和拟合平面的精度。减少这个值可以降低执行时间，但会使拟合平面不那么准确。建议设置一个超时时间。 算
xFFSET 子句返回另一个包含各数组元素偏移量的列，然后使用 ORDER BY 子句按偏移量对行进行排序。示例SELECT *FROM UNNEST(['foo', 'bar', 'baz', 'qux', '
原创
2023-01-13 05:52:55
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题目：根据降雨量的数据拟合流速余降雨量函数 在水资源工程学中，水库的大小与为了蓄水而拦截的河道中的水流速度密切相关。 对于某些河流来说，这种长时间的历史水流记录很难获得。然而通过容易得到过去若干年间关于降水量的气象资料。鉴于此，推导出流速与降水量之间的关系式往往特别有用。 只要获得那些年份的降水量数据，就可以利用这个关系式计算出水流速度。下表是在被水库拦截的
_.flatten(array) 向上一级展平数组嵌套 <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initia
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2018-06-21 16:49:00
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