作者：小灰灰 编辑：学姐三维人脸的必备入门就要看Yao Feng写的https://github.com/YadiraF/face3d 这个代码主要介绍了3D人脸的一些功能，处理网格数据，生成3D人脸，从单张二维人脸图片重建三维图像，face3D是个非常轻量化的，而且都是用numpy写的。下载代码：git clone https://github.com/YadiraF/face3d
cd fa
一.解决的问题1.卷积神经网络(CNNs)是一种能够直接作用于原始输入的深度学习模型，从而实现了特征构建过程自动化。 2.这些模型目前仅限于处理2D输入。在这篇论文中，我们开发了一个新颖的3D CNN动作识别模型。 3.该模型通过三维卷积从空间和时间两方面提取有限元数据，从而捕获多个相邻帧的运动信息。所建立的模型从输入帧中生成多个信息通道，通过对各通道的信息进行融合得到最终的特征表示。将所建立的模
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2024-09-27 14:33:53
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三维卷积（Convolutions over volumes）假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的 3×3 的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是 3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、蓝三个通道。给
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2024-09-11 11:30:14
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三维立体图的原理： 我们之所以有一双眼睛， 是因为这样能看到物体的空间位置，而不是象照片一样平面的感觉。原理是左、右眼看到的图像并不相同， 之间细微的差别被大脑识别，用经验即可判断物体的空间位置。 在五、六十年代的欧美国家曾经流行看一种“立体镜”。实际这种镜子能使左眼和右眼分别看到两张照片，这两张照片是用两部照像机，置于双眼的位置拍摄所得。在人们用立体镜看去时，就会呈现立体感觉。 这中
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2024-05-06 15:23:17
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绘制三维图：mplot3d工具包提供了点、线、等值线、曲面和所有其他基本组件以及三维旋转缩放的三维绘图。1.散点的三维数据图from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d #需要从mplot3d模块中导入axes 3D类型impo
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2023-07-05 23:02:22
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首先提醒注意，以下两个函数的区别：ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面和ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #绘点##1、绘制3D曲面图# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Se
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2024-08-05 18:19:25
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CODE:import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig) # 建立三维立体坐标系
# X,Y value
X=np.arange(-4,4,0.25)
Y=np.arange(-4,4,0.2
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2023-06-29 12:13:00
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三维数据处理在 Python 中变得越来越重要，尤其是在数据科学、计算机视觉、和虚拟现实等领域。有效的三维数据可视化和处理能够帮助分析和展示具有复杂结构的数据。本文将逐步介绍如何进行三维数据处理的环境准备、集成步骤、配置详细解析，实战应用，排错指南，以及生态扩展。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些必要的依赖包来处理三维数据。这里列出了主要的依赖以及它们的版本兼容性：
| 依赖包
当我们谈论3DCS软件时，我们指的是一种强大的三维建模与仿真解决方案。这款软件具备高度的灵活性和易用性，使其在多个行业领域得到广泛应用。为了更好地了解这款软件的授权机制和使用方法，本文将详细介绍如何获取3DCS软件的使用许可。一、3DCS软件的特点和优势三维建模功能强大：3DCS软件具备强大的三维建模功能，可以轻松创建复杂的几何体、曲面和实体。通过使用先进的建模工具，用户可以根据实际需求进行精细的
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2024-06-21 13:37:59
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a=[1 2 3];b=[1 2];
>>c=conv(a,b)
c=
1 4 7 6
就是相当于两个多项式相乘，展开以后再合并，之后的得到的系数就是conv得到的结果。c是系数。
(1*x^2+2*x+3*1)(1*x+2*1)=1*x^3+4*x^2+7*x+6*1;
deconv可以看成是相除得到的系数。q为系数，r为余数。
最近在做控制算法实现的时候，对于其中参杂的各种差分、卷
U-Net复现0. 本文内容1. 原数据集跑通2. 环境配置3. 自己数据集复现4. 其他 0. 本文内容Github 上U-Net原数据集跑通环境配置（pytorch[cpu,gpu]）自己数据集复现其他1. 原数据集跑通github地址 下载程序。下载下来不包含数据集 从其他博主捞到的含数据集的包，提取码：oi6e ，包含一个汽车数据集和细胞数据集。程序是GitHub下载下来的程序。运行直接
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2024-07-16 08:36:06
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目录一、Python三维绘图介绍二、Python绘制三维图像一、Python三维绘图介绍Python 是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库支持，包括用于绘制三维图像的库。三维图像在数据分析、科学计算和可视化方面具有重要应用。在 Python 中，有多个库可以用于创建和呈现三维图像。1.主要的库及其功能1）MatplotlibMatplotlib 是 Python 中最常用的二维绘图库，但同时它也
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2023-05-31 15:16:35
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3D可视化，就是把复杂抽象的数据信息，以合适的视觉元素及视角去呈现，方便大家理解、记忆、传递！ 随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。 为满足工作需要，保证机房高效的管理和安全运营，建立一套“可视化、智能化、远程化”的机房数据三维可视化管理系统成为最佳
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2023-11-14 09:32:30
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网上对时序问题的代码详解很少，这里自己整理对CNN和RNN用于时序问题的代码部分记录，便于深入理解代码每步的操作。 本文中涉及的代码：https://github.com/EavanLi/CNN-RNN-TSF-a-toy一、1D-CNN1. Conv1d的接口class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=
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2023-12-09 22:39:26
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三维卷积 (Convolutions Over Volumes)让我们来举个例子：假设你想在这图片中检测特征，不仅仅是对灰色图像（灰度图像），而是对RGB（红绿蓝）图像。因此，一个RGB（红绿蓝）图像的尺寸不会是 6x6，而是 6 x 6 x 3；这里的“3”对应的是颜色的三通道。因此你可以将此看作是三张 6x6 图像的叠加。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积，
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2023-11-06 19:21:04
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一、创建列表，把使用逗号分隔的数据用中括号[ ]括起来即为一个列表，列表也叫数组、list、array；列表里面也可以再套列表，一个列表里面套一个列表，叫二维数组；一个里面套一个列表，里面的列表再套一个列表，这个叫三维数组，套几层就是几维，定义格式如下： 1 list = [] #空列表
2 list1 = ['小白','小黑','小芳','小华','小高'] #普通数组
3 lis
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2023-09-04 13:45:55
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本文资料来自：Python for Data Analysis， Chapter 4文中实例查看地址：http://nbviewer.jupyter.org/github/RZAmber/for_blog/blob/master/learn_numpy.ipynb1. NumPy简介NumPy，Numerical Python简称，是科学计算和数据分析所用的基础包。对于数据分析师，主要关注以下几点
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2023-08-24 13:32:22
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#一、列表和列表操作
stus = ["张柏芝","朱一龙","王凯"] #一维数组
stus2 = [1,2,3,4, ['a','b','c','d'] ] #2维数组
stus3 = [1,2,3,4,['a','b','c','d',['test','dev','pre']]] #三维数组
list = [] #空列表
list = list() #空列表
#取值
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2024-04-07 17:27:57
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最近也算是三维重建入门了，所以回顾一下自己的学习历程。结论：目前图像的三维重建都是于相机模型和三角测量实现的（还有一些其他的方法，因为没看过，就先算了）。三维重建的步骤其实也就是我学习的步骤。第一步主要是图像处理等相关知识的学习，主要包括图像特征（点，线，任意物体）的提取。其中可以自己动手写写代码的，特别是霍夫变换的任意物体的提取，我自己是写了一遍收益匪浅。当然目前的深度学习也可以学习学习，我在学
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2023-10-22 07:28:21
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1.np.reshape，np.transpose和axis在阅读YOLO V1代码过程中，出现了一段代码： self.offset = np.transpose(np.reshape(np.array( #reshape之后再转置，变成7*7*2的三维数组
[np.arange(self.cell_size)] * self.cell_size * self.boxes_per_cell),
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2023-11-27 11:17:13
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