进程 vs. 线程我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。如果用多线
## 使用 iTextPDF 在 PDF 上加密集点 - 教程
### 简介
在这篇教程中，我将教会你如何使用Java的iTextPDF库，在PDF文件上添加水印。在实现这一目标之前，我会逐步介绍整个过程，并提供相应的代码示例。
### 步骤概览
在下面的表格中，我将详细介绍实现这个目标的步骤及其所需的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| ---- | ---- | -----
原创
2023-08-01 10:10:20
377阅读
文章目录python并发编程的三种方式：CPU密集型计算、IO密集型计算多线程、多进程、多协程的对比怎么根据任务选择对应的技术 python并发编程的三种方式：多线程Thread多进程Process多协程CoroutineCPU密集型计算、IO密集型计算在了解以上三者对比之前，我们先来了解一下什么是CPU密集型计算、IO密集型计算CPU密集型计算（CPU-bound）:CPU密集型
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2024-02-27 15:07:59
18阅读
1.点云数据的去噪 在测量数据的过程中，我们往往会不可避免的引入噪声点，点云数据预处理的一个步骤就是除去这些会对结果产生影响的错误的噪声点。 点云数据的去噪方式有很多，不同的点云类型也可以通过分析其具体特征选择适合的去噪方法，如对于扫描线型的点云分布类型，通过拟合曲线求偏差可以很好的过滤掉噪点（
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2023-11-11 16:46:13
192阅读
举个简单例子，给定一个点，如果其他某个点距这个点距离近，密度值就高，反之就远，这个点到其他所有点的密度和求平均
原创
2023-09-07 16:01:26
0阅读
点云深度学习系列之由浅入深--PointNet1. PointNet网络结构及主要模块1.1 Symmetry Function for Unordered Input1.2 Joint Alignment 网络2. PointNet工作原理 随着一些深度传感器的应用，如Kinect,ToF以及激光雷达，获取图像的同时可以得到深度图，进而可以计算出对应图像的点云： 点云是表达3D几何结构的一
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2024-07-27 16:07:04
110阅读
表面法向量是几何表面的重要属性，广泛应用于许多领域，如估计产生阴影和其他视觉效果的光源。给定一个几何曲面，通常可以用垂直于该点的向量来推断该点上法线的方向。然而，由于我们获取的点云数据集代表了真实表面上的一组点样本，因此有两种可能性:利用曲面网格化技术，从获取的点云数据集中获取下垫面，然后从网格中计算曲面法线；使用近似直接从点云数据集推断表面法线。尽管存在许多不同的常规评估方法，但最简单的方法的原
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2023-12-21 23:39:52
320阅读
点云数据中的噪点通常是指那些无意义、不规则的点，它们可能由于传感器的错误测量、环境的干扰等因素造成。在处理点云数据时，需要将这些噪点去除，以提高数据质量和后续处理效果。1 几种常见的点云去噪方法：体素滤波（Voxel Filter）：将点云划分为小立方体，统计每个立方体内点的数量，保留数量大于一定阈值的立方体内的所有点，去除其他点。这种方法可以快速去除离群点和噪点，但也可能会丢失部分细节信息。半径
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2023-10-16 00:52:17
484阅读
>>> def checkIndex(key):
... if not isinstance(key,(int,long)):raise TypeError
... if key<0:raise IndexError
...
>>> class ArithneticSequence:
... def __init__(self,start=0,step=1
点云平滑法线估计点云滤波后为什么还需要平滑？ 小白：师兄，师兄，上次你说的点云滤波我学会啦，下一步怎么把点云变成网格啊？师兄：滤波只是第一步，在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑（smoothing）小白：不是已经滤波了吗？怎么还要平滑啊？滤波和平滑不一样吗？师兄：确实不太一样。我们用RGB-D，激光扫描仪等设备扫描物体，尤其是比较小的物体时，往往会有测量误差。这些误差所造成的不规则数据如果
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2024-05-22 09:13:09
174阅读
为什么进行点云滤波处理： （1） 点云数据密度不规则需要平滑； （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除； （3） 大量数据需要下采样； （4） 噪声数据需要去除；点云数据去噪滤波方法： 双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree、直通滤波、随机采样一致性滤波等；方法定义以及适用性： 1.双边滤波：将距离和空间结构结合去噪，效果较好。只适用于有序点云2.高斯滤波（标准差去噪）：适用于呈正态分布的
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2024-01-04 07:05:55
756阅读
目录
1、常见并发类型
2、同步版本
3、多线程
4、异步IO
5、多进程
6、总结
I/ O密集型： 蓝色框表示程序执行工作的时间，红色框表示等待I/O操作完成的时间。此图没有按比例显示，因为internet上的请求可能比CPU指令要多花费几个数量级的时间，所以你的
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2024-06-07 13:50:29
29阅读
为什么要对点云滤波？一般下面这几种情况需要进行点云滤波处理： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 点云中的噪声点对后续操作的影响比较大。就像盖房子一样，地基有很多瑕疵，如果不加以处理最终可能会导致整个房子坍塌的。不过别担心，PCL中有一个专门的点云滤波模
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2024-03-08 18:12:07
523阅读
# Python轮廓点平滑实现流程
## 引言
在Python中实现轮廓点平滑是一个常见的需求，特别是在图像处理和计算机视觉领域。本文将引导你学习如何使用Python实现轮廓点平滑的过程。
## 步骤概览
下面是实现轮廓点平滑的基本步骤：
1. 导入所需的库
2. 读取图像并进行前期处理
3. 获取图像的轮廓
4. 对轮廓点进行平滑处理
5. 绘制平滑后的轮廓点
## 代码实现
###
原创
2024-01-12 09:08:33
198阅读
我正在尝试使此数据集平滑，并生成一条带有误差线的代表性曲线。粗略地离散了获取数据点的方法。我没有太多编程经验，但是正在尝试学习。我读到高斯滤波器可能是一个不错的选择。任何帮助，将不胜感激。这是一个示例数据集:Time (min) Non-Normalized Shrinkage Normalized Shrinkage200 93 1.021978022202 92 1.010989011204
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2024-07-10 14:19:26
34阅读
1. 引言第一件事情还是先做名词解释，图像平滑到底是个啥？从字面意思理解貌似图像平滑好像是在说图像滑动。emmmmmmmmmmmmmmm。。。。其实半毛钱关系也没有，图像平滑技术通常也被成为图像滤波技术（这个名字看到可能大家会有点感觉）。每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等等。而图像平滑技术或者是图像滤波技术就是用
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2023-12-26 22:05:27
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# Python 点集平滑实现指南
在数据处理和计算机图形学中，点集平滑是一项常见的技术。要实现这一点，首先我们要明确整个流程。以下是实现“Python 点集平滑”的基本步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-07 06:47:25
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在现代计算机视觉应用中，点云数据的去噪是一项挑战性任务。随着3D扫描技术的普及，获取的点云往往受到噪声的影响，因此开展Python对点云去噪的方法和技术显得尤为重要。以下是我针对这一问题的解决过程记录。
### 环境配置
首先，我们需要合理配置Python开发环境。推荐的工具和库包括NumPy、Open3D等。你可以用下面的代码创建一个虚拟环境并安装必要的库。
```shell
# 创建并激
需要滤波的情况（1） 点云数据密度不规则需要平滑（2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除（3） 大量数据需要下采样（4） 噪声数据需要去除对应的方案如下：（1）按照给定的规则限制过滤去除点（2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样PCL点云格式分为有序点云和无序点云针对有序点云提供了双边滤波、高斯滤波、中值滤波等针对无序点云提供了体素栅格、随机采样等1. 直通滤波器
python 数据、曲线平滑处理——方法总结Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑插值法对折线进行平滑曲线处理基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波数据平滑处理——log()和exp()函数问题描述：在寻找曲线的波峰、波谷时，由于数据帧数多的原因，导致生成的曲线图噪声很大，不易寻找规律。如下图：由于高频某些点的波动导致高频曲线非常难看，为了降低噪声干扰，需要对曲线做平滑处理，让
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2023-08-28 09:19:08
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