一、BeautifulSoup概述BeautifulSoup是python的一个库，用于接收一个HTML或XML字符串并对其进行格式化，然后使用提供的方法快速查找指定元素。使用BeautifulSoup需要先安装，安装了python后直接在cmd窗口通过pip3 install BeautifulSoup即可。BeautifulSoup还需要配合使用解析器对字符串进行解析，主要的几种解析
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2023-06-19 10:28:52
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CV_EXPORTS_W bool
solvePnP( InputArray objectPoints,- 世界坐标系下的控制点的坐标，vector<Point3f>的数据类型在这里可以使用InputArray imagePoints,- 在图像坐标系下对应的控制点的坐标。vector<Point2f>在这里可以使用 I
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2019-01-24 19:58:00
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一、准备工作1.下载VS首先到官网下载对应版本的Visual Studio，这里我下载的是VS2015版的。下载完后，按照一般方法安装即可！2.下载OpenCV同样，在OpenCV官网在下对应版本的opencv。这里我下载的是opencv3.1版本的。下载完后，将文件解压。注意要记住解压到的路径，后面环境配置过程中需要用到。比如我解压到的路径是：C:\opencv\opencv，解压完成后，即安装
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2024-04-03 13:27:05
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参考：https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c基于PNP (Perspective-n-Point)方法的相机位置求解如果场景的三维结构已知，利用多个控制点在三维场景中的坐标及其在图像中的透视投影坐标即可求解出摄像机坐标系与表示三维场景结构的世界坐标系之间的绝对位姿关系，包括绝对平移向量t以及旋转矩阵R，该类求解方法统称为N点透视位姿求解（Perspective
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2024-02-23 20:51:22
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通过本套课程,可以学到: 1.opencv的基本操作 2.两个案例,目标追踪&人脸识别 对重点内容,我会提示,包括我再准备这套课程过程中遇到的坑点! 最后代码我会放到git上,章节顺序一致:https://github.com/justinge/opencv_tutorial.git系列文章目录第1章 Opencv 图像基础 和 argparse模块 第2章 Opencv 读取、保存图片和
官方文档对该函数的介绍：bool cv::solvePnP(InputArray objectPoints,InputArray imagePoints,InputArray cameraMatrix,InputArray distCoeffs,OutputArray rvec,OutputArray tvec,bool useExtrinsicGuess = false,int flags =
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2021-09-29 09:54:00
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原博客：http://blog.csdn.net/abc20002929/article/details/8520063之所以写：场景：给定物体3D点集与对应的图像2D点集，之后进行姿态计算(即求旋转与位移矩阵)。在翻阅opencv api时看到这2个函数输出都是旋转与位移，故做简单分析并记录于此。官方解释：solvePnP(http://docs.open
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2021-12-22 11:21:08
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原博客：://blog.csdn.net/abc20002929/article/details/8520063之所以写：场景：给定物体3D点集与对应的图像2D点集，之后进行姿态计算(即求旋转与位移矩阵)。在翻阅opencv api时看到这2个函数输出都是旋转与位移，故做简单分析并记录于此。官方解释：solvePnP(://docs.open
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2022-04-11 13:32:27
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本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。 在遥感应用中，我们经常需要对某一景遥感影像中的全部像元的像素值进行平均值求取——这一操作很好实现，基于ArcMap软件或者简单的Python代码就可以实现；但有时候，我们会需要结合同一地区、不同时相的多景遥感影像，求取每一个像元在全部时相中像素值的平均值——这一需求的实现较之前者就
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2024-06-06 11:58:36
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简介OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。示例代码说明官网的页面虽然很土，但是示例代码还是很良心的：
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2024-04-10 21:53:11
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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基本思路：(1)对所有的样本进行demean处理。(2)梯度上升法求系数。注意：和线性回归不同点。 每次求一个单位向量；初始化w不能为0向量；不能使用sklearn进行标准化了。(3)批量和随机梯度同样适用梯度上升法。(4) 第一主成分和后续主成分。先将数据进行改变，将数据在第一主分上的分量去掉。在新的数据上求第二主成分。这是循环往复过程。一、P
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2023-08-31 20:43:16
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看这个算法之前，最好先看下匈牙利算法，KM算法 是建立在匈牙利算法基础上实现的对于这个算法最有误区的地方，个人感觉还是在 X 集合 -d 和 Y 集合 + d之后 还要进行操作，再加上 深搜递归操作 ，理解容易产生误区，在这里我给出一组模板的测试数据来帮助初学者理解注意观察： visx[],visy[],lx[],ly[],linky[],在调用中的变化：3 4
梯度下降法梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了算
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2023-05-26 11:06:34
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InfoMap算法了解InfoMap算法之前，需要先了解最小熵原理最小熵原理是一个无监督学习的原理，“熵”就是学习成本，而降低学习成本是我们的不懈追求，所以通过“最小化学习成本”就能够无监督地学习出很多符合我们认知的结果，这就是最小熵原理的基本理念。编码的最短平均长度就是信息熵，这其实也是无损压缩的能力极限，我们通过寻找更佳的方案去逼近这个极限，这便是最小熵。假如我们有这么一个任务，要求我们在短时
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2024-08-12 13:35:27
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一、算法的导入1.1 算法的概念算法是解决问题的一种思想或方法如果 a+b+c=1000，且 a ** 2+b ** 2=c ** 2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合?第一种方式import time
start_time = time.time()
for a in range(0,1001):
for b in range(0,1001):
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2024-02-03 05:35:30
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