首先，我们现在物体的准焦距离是≈0.75m ，如果光圈值定在f /22时，最近有效拍摄距离的物体清晰距离为0.4m，而最远的有效拍摄距离的物体清晰距离为无穷远（红色标记）；如果光圈值定在f/8时，最近有效拍摄距离的物体清晰距离为≈0.56m，而最远的有效拍摄距离的物体清晰距离≈1.2m（绿色标记）。如此运用，我们就可以在对物体准焦之后，定下了要拍摄的曝光光圈值，我们就可以通过景深标尺来知道我们将
1. 概述先看两个例子，拍摄花、昆虫等照片时，背景拍的比较模糊，突出被拍物。但当拍摄纪念照、风景等照片时，却会把背景拍摄得和被拍对象一样清晰。这两者就是不同景深。前者为浅景深，拍摄聚焦到被拍物上，只能拍清一小段距离，被拍物前后的景色都被虚化，清晰范围较小。而后者为大景深，清晰范围较大。 浅景深大景深 景深(depth of field)定义：摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过「合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的」。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随
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2023-12-12 22:59:45
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PDR (Pedestrian Dead Reckoning)行人航位推算算法是利用加速度计、磁力计、陀螺仪等多种传感器数据进行处理。对行人行走的步数、步长、方向进行测量和统计，推算出步行者行走轨迹，和位置等信息。 作者本身不是搞PDR (Pedestrian Dead Reckoning)行人航位推算这个方向了，最近有门课了解了一些知识，做了个小的课程作业，这里分享给大家，进行讨论。基本思路行人
# Python波段融合算法
## 简介
波段融合算法是一种将多个波段的图像融合成一幅综合图像的方法。在遥感领域，波段融合算法被广泛应用于图像增强、目标检测和分类等任务中。本文将介绍一种基于Python的波段融合算法，并提供代码示例。
## 波段融合算法概述
波段融合算法的基本原理是将不同波段的图像合并成一幅综合图像，以获得更多的信息。常见的波段融合算法包括直方图匹配、小波变换、主成分分析
原创
2023-11-24 11:11:27
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时空大数据与众包计算学习总结秦浩桐 2016.12在应用课堂课程的学习后，我在学习报告选取童咏昕老师的《时空大数据与众包计算》专题进行总结探究。毫无疑问，无论是时空大数据还是众包计算，这两者的兴起都依赖于技术庞大的互联网使用人数，但这两种技术在获取信息时所侧重的对象又有所不同：时空大数据所依赖的，是数目庞大的移动式智能设备提供的信息；而众包计算需要的则是有特定要求的，需要解决发布者问题的数据。所以
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2024-07-16 21:46:50
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译者：夏夜Pandas 是 Python 中处理数据的首选库，它使用起来很容易，非常灵活，能够处理不同类型和大小的数据，而且它有大量的函数，这让操作数据简直是小菜一碟。在30 秒内，完成你全部的标准数据分析，这就是用pandas进行数据分析产生的“奇迹”。1Pandas 基础之旅用 Python 处理过数据的人大概对 pandas 不陌生。如果想处理行或列排序的格式化数据，大多数情况下，你可以
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2024-06-03 08:52:26
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# 景深融合与Python：探索计算机视觉的未来
景深融合（Depth Fusion）是一种计算机视觉技术，广泛应用于3D重建、虚拟现实、增强现实等领域。它通过结合多幅图像的深度信息，生成一个更为完整和真实的场景。这项技术在许多现代应用中发挥着重要作用，本文将探讨其基本原理，并通过Python代码示例来演示景深融合的实现。
## 景深融合的基本原理
在景深融合中，通常会使用多台摄像头从不同的
摘自：一、模型：① 现有8个小球，对小球进行编号，依次为a、b、c、……、g、h。② 将编号后的8个小球分成三组，分组情况如下： ■ 第一组：[a, b, c] ■ 第二组：[d, e] ■ 第三组：[f, g,
融合系统结构的设计由于应用领域的不同，信息融合的功能模型也不尽相同。历史上出现过很多种融合模型，在实际应用系统中，应用最为广泛的功能模型是 JDL（Joint Directors of Laboratories）模型，如图 5.1 所示。
石显：多传感器信息融合算法设计及仿真——BP 神经网络算法及数据相关性分析zhuanlan.zhihu.com
JDL 信
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2024-01-15 02:43:05
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一、SIFT特征检测尺度不变特征转换(Scale-invariant Feature Transform or SIFT)是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征。该算法在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。SIFT算法具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上
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2024-10-06 07:42:54
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# IHS遥感融合算法及其Python实现
## 引言
遥感技术在环境监测、城市规划和农业分析中扮演着重要角色。随着遥感数据的快速增长，如何有效地融合多源遥感数据成为一个亟待解决的课题。IHS（Intensity-Hue-Saturation）遥感融合算法是一种常用的方法。本文将简单介绍IHS算法的原理，及其在Python中的实现，并通过代码示例进行演示。
## IHS算法原理
IHS算法
1，Image Morphing 介绍图像融合简单来说，通过把图像设置为不同的透明度，把两张图像融合为一张图像(一般要求图像需要等尺寸)，公式如下：可以根据这个公式尝试实现一下融合技术，利用 OpenCV 的 cv2.addWeighted() 函数，代码如下：import cv2
import numpy as np
file_path1 = "E:/data_ceshi/1.jpg"
fil
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2023-08-06 12:52:18
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1.图像加法图像加法也有两种方法，第一是调用opencv中的库，第二是通过numpy方法。首先介绍的是opencv中的方法。opencv通过调用cv2.add(img1,img2)来实现对像素值的相加，如果这两点像素值的和大于255，则会被设置成255，这样的效果就是图像会变亮。numpy中则不同，如果像素值的和大于255，则会被对255取模（如果为300，则取模后值为45），因此效果与openc
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2023-08-16 19:39:13
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1.opencv 图像拼接和图像融合技术 2.特征检测和特征匹配方法汇总（基于Opencv） 这两篇博文是我认为含金量非常高的博文，尤其是第一篇。接下来我说我的理解。 刚开始接触的话是很模糊的其实无外乎几点1.特征值匹配 每一张图片都有对应的特征因子，如果想对有重复部分照片进行拼接，（如图1-1），（图1-1）就要提取两张图片相同的特征，值提取之后要将相同的特征点进行匹配（因为之后要将有相同特征点
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2024-02-19 15:20:50
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典型的图像融合方法也是比较简单的图像融合方法，但也是目前应用最广泛的图像融合方法。 目前，常用的颜色模型一种是通常采用的红、黄、绿(RGB)三原色模型。另外一种广泛应用的颜色模型是强度、色调、饱和度(IHS) 颜色模型。IHS颜色模型适合于人的直觉的配色方法，因而成为彩色图像处理最常用的颜色模型。强度表示光谱的整体亮度大小，对应于图像的空间分辨率，色调描述纯色的属性，决定与光谱的主波长，是光谱在质
无论是在区块链刚刚被认识的早期阶段，抑或是经历了多次洗牌的当下阶段，很多人对于区块链的认识依然是不全面的。在很多人的眼中，所谓的区块链，只不过是他们实现暴富梦想的工具，割韭菜，打概念，成为了他们投身到区块链的既定动作。很显然，在这样一种狂热且激进的思想的引领下，区块链的发展进入到了不健康，不理性的发展周期里。 究其原因，对于区块链的本质和内涵缺少一个完整且全面的认识，无疑是一个关键原因所在
作者 | 应知 编辑 | 汽车人研究生进行无人机控制导航时，使用GNSS/Mag/IMU等传感器进行组合导航定位，用于计算无人机的姿态。本文主要介绍ESKF算法在多传感器融合中的应用，详细记录和推导ESKF状态传播方程，并更详细解释观测方程及其物理意义，直观的解释SLAM-IMU状态预测方程的关系，用于算法学习研究。EKF算法过程简单理解：通过I
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2024-05-10 16:03:10
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身为公司的业务人员，你会不会也有这样的困扰。打开大数据量的文件时，会不由自主地在哼出，等待，是漫长的等待~获得数据太麻烦了，每次都要找IT小哥帮忙，太为难社恐人了。只能通过微信、QQ或邮件共享，总是害怕在哪一环节不小心泄露了公司的秘密。我曾经也被这个问题困扰了很久，直到我遇到了Smartbi的Excel融合分析。这是何方神圣？Smartbi的Excel融合分析给你开外挂，让工作如有神助。Smart
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2024-10-17 08:48:55
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# Depth of Field Fusion（景深融合）简介
在数字图像处理中，景深融合（Depth of Field Fusion）是一种常用于合成具有不同焦点的图像的方法。这种技术可以创建深度更大的图像，使得整个场景中的细节都变得更加清晰。这一技术特别适合于微距摄影、风景照以及任何需要同时展示多个深度平面细节的场景。
## 什么是景深融合？
景深是指镜头能够清晰呈现的范围，通常在摄影中
