最近对双目视觉的应用挺感兴趣的，之前又完成了双目的标定，刚好可以把数据拿过来使用，继续做相关实验，实验里的代码很多都是参考大神的，这里也分享下这些链接：由于opencv用的版本是2.4.13，使用上跟3.0以上版本还是有所区别的，2.4.13可参考3.0以上版本StereoBM等定义为纯虚类，不能直接实例化，可参考下面简单说下视觉差的原理：其中，Tx为两相机光心间的距离，P(Xc,Yc,Zc)为左
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2023-12-04 15:11:35
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用Python挖掘该不该使用花呗？怎么使用比较合理？基于蒙特卡洛原理（使用随机数来解决计算问题），建立收入支出模型进行测算： 1.假设月薪1w，每个月平均奖金1500 2.当月全部花费都由花呗支付，当当月花呗欠款大于当月可支出收入时，就宣布“吃土” 3.现预设120个月（十年），如果十年都没有吃上土，就代表有了花呗随心浪基本思路： 1.每月净收入模型 2.每月支出模型 3.每月花呗还款情况模拟 4
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2023-12-15 04:49:48
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# Python 双目视觉的基本概念与实现
双目视觉是模拟人类双眼视觉的一种计算机视觉技术，主要用于深度感知和三维重建。其核心理念是通过两个摄像头获取不同视角的图像，然后利用这些图像之间的差异来计算物体距离和三维坐标。本文将通过Python为大家展示如何实现基本的双目视觉。
## 基本原理
在双目视觉中，每个摄像头捕获的图像会产生视差。视差是指同一物体在两幅图像中的位置差。根据视差，我们可以
使用Python和Numpy进行波士顿房价预测任务–详解 目录：一、数据处理（1）读入数据（2）数据形状变换（3）数据集划分（4）数据归一化处理（5）封装成load data函数 二、模型设计三、训练配置四、训练过程（1）梯度下降法- 使用Numpy进行梯度计算（2）确定损失函数更小的点（3）随机梯度下降法波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家
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2023-12-28 04:49:17
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本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第13章的数据——《财政收入影响因素分析及预测模型》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括： 1）探索了灰色预测的原理 2）画出预测结果图3）由于书中使用的是AdaptiveLasso，但是没有找到该函数，所以采用了其他变量选择模型1 挖掘背景及目标&nb
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2024-04-21 15:07:44
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基于双目深度估计的深度学习技术研究英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation
论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.025350.摘要从彩色图像中估计深度是一个长期存在的不适定问题(ill-posed problem)，其已经在计算机视觉、图形学和机器学习领域中
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2023-11-06 11:01:24
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起因：1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分，而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现。同时考虑了性能和效率。因此，学习使用opencv接口是非常重要的。2. 但对一个工具使用到一定程度后，有时候需要进行内置算法的改进，此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译。 双目深度估计传统算法流程：A. 固定相机对（严格固定！），制作高精度棋盘格，挑选合
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2023-06-12 21:25:00
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通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.pyimport numpy as np
import cv2
#双目相机参数
class stereoCameral(object):
def __init__(self):
#左相机内参数
self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 1
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2023-07-03 17:47:56
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作者：白杨
Date：2020-06-14 线扫相机精度高、速度快、抗干扰能力强，适用于连续性产品的在线检测。针对产品的测量，要获得产品边界的精确坐标，需对检测目标进行图像坐标系u-v到世界坐标系x-y-z的转化，如下图所示： 图 1 相机成像分布示意图 目前相机的标定主要有Tsai标定法和张氏标定法，这两种方法需要拍摄
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2024-06-28 07:34:04
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一. 整体思路和问题转化. 图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理，书中Z的公式如下： 在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般总是设成毫米，当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级，d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去，z的量纲与T相同 图2, 双摄像头模型立体视图 图2解释了双摄像头获取空间中某点三维坐标的
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2023-10-17 21:56:30
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引言同样Opencv+Python实现双目相机的标定，单目标定详见1 cv2.stereoCalibrate 函数介绍调用方法
stereoCalibrate(objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R=None, T=N
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2023-12-14 19:11:52
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实验二 计算器设计（一）实验内容设计并完成一个完整的应用程序，完成加减乘除模等运算，功能多多益善。考核基本语法、判定语句、循环语句、逻辑运算等知识点（二）实验要求创建工程项目，使用Python语言实现具体的操作运算，并完成程序调试和运行，代码托管到码云。注：在华为ECS服务器(OpenOuler系统)和物理机(Windows/Linux系统)上使用VIM、IDLE、Pycharm等工具编
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2023-12-27 17:35:02
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原本这个文章是打算转载别人的，在经历过各个教程都失败后（1.要不然是前后不对应，估计是随便复制一下，2.要么是讲解很不清楚，没有讲解怎么使用参数），决定自己写一下。记录一下，尽量会非常详细0.前期准备准备棋盘格必须实际打印出来哦，你用别人的标定图片怎么可能反映你自己的摄像头特征呢。准备标定图片 利用opencv读取你自己的摄像头，按下s键进行截图，分别保存在left文件夹和right文件夹有可能需
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2023-11-07 12:07:09
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PRINCE是Project In Controlled Environment（受控环境下的项目管理）的简称。 PRINCE2描述了如何以一种逻辑性的、有组织的方法，按照明确的步骤对项目进行管理。它不是一种工具也不是一种技巧，而是结构化的项目管理流程。这也是为什么它容易被调整和升级，适用于所有类型的项目和情况。本一篇主要介绍P2的风险与变更管理的道与术。 第八章、风险-风险预算：风险预
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2023-11-20 01:48:10
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在项目经理做一个项目的时候，预算往往是很重要的，首先可以保证企业的效益，在项目进行中，人机料法环每一个环节都会影响项目的成本，而预算做得好，在很大程度上保证了企业的效益。其次可以控制项目的风险，项目预算做得好，在项目的启动规划执行收尾等过程中都有计划，所以在项目各个环节出现问题后，都有应对计划，那么就可以避免很多风险。同时项目预算做得好，有助于合理利用资源，在一个项目中，需要使用很多资源，而制定合
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2023-12-18 22:14:53
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预算管理是主要应用于企事业单位的预算管理工作，主要分为年度预算管理，月预算管理，费用报销（预算外预算内），科目管理等四大模块。基础数据设置》科目管理一级名称，二级名称，二级代码等管理可从财务系统导出科目内容信息按照系统Excel科目模板导入系统内，注意多级部门导入都以一级部门为准 二,年度预算申请 》工作流（流程中心） 年度预算申请 编写一级科目 二级科目 预算金额等 科目系统自动
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2023-11-11 11:58:37
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# Python 预算系统实现教程
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用 Python 实现一个简单的预算系统。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成整个过程。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 设计数据库表 --> 编写代码 --> 测试代码 --> 完善系统
```
### 步骤表格
| 步骤 | 描述
原创
2024-03-05 03:42:25
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主要有6步： 第 1 步 计算出各活动所需的成本（包括应急储备）； 第 2 步 汇总得出工作包的成本（包括应急储备）； 第 3 步 汇总各个工作包，得到控制账户的成本（包括应急储备）； 第 4 步 汇总各个控制账户，得到项目的成本（包括应急储备）； 第 5 步 对成本汇总的结果（包括应急储备）进行验证和调整，经批准后形 成项目成本基准； 第 6 步 增加一定的管理储备，得出项目预算。在自下而上汇总
## 双目深度 python 实现流程
### 流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[加载图像]
B --> C[计算视差图]
C --> D[计算深度图]
D --> E[显示结果]
```
### 具体步骤及代码示例：
1. 准备工作：首先，我们需要安装好相应的库，主要涉及到 OpenCV 和 Nu
原创
2023-09-08 09:22:37
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# 双目视觉中的深度估计
在计算机视觉和机器人技术中，深度估计是一个关键领域，它帮助计算机理解和解析三维环境。双目视觉是实现深度估计的一种常见方法，它通过两个摄像头获取同一场景的不同视角，从而推导出对象的距离信息。本文将探讨双目视觉中的深度估计原理，并展示相关的 Python 代码示例。
## 什么是双目视觉？
双目视觉是模仿人类视觉系统的一种技术，通过两个眼睛（或摄像头）同时捕捉场景来获取
