line: (434,300) (453,144) (0,0,0),(-0.926698,-1.25853,2.032)

0.781452

----------------------------------------------------

line: (259,104) (472,107) (-1.14799,-1.27092,2.052),(-1.11387,-1.25048,2.019)

0.0198861

----------------------------------------------------

line: (260,108) (486,120) (-1.10865,-1.25048,2.019),(0,0,0)

0.835585

----------------------------------------------------

line: (122,86) (255,202) (-1.23559,-1.26287,2.039),(-0.680211,-1.37621,2.222)

0.283413

----------------------------------------------------

line: (337,207) (421,307) (-0.642403,-1.35701,2.191),(0,0,0)

0.750692

----------------------------------------------------

line: (341,191) (571,134) (-0.717631,-1.32852,2.145),(0,0,0)

0.754976

----------------------------------------------------

line: (280,64) (603,69) (-1.25212,-1.16996,1.889),(0,0,0)

0.856828

----------------------------------------------------

line: (258,51) (601,63) (-1.21531,-1.08078,1.745),(0,0,0)

0.81318

----------------------------------------------------

line: (321,235) (450,298) (-0.476977,-1.33781,2.16),(0,0,0)

0.710148

----------------------------------------------------

line: (336,109) (489,114) (-1.09961,-1.24614,2.012),(0,0,0)

0.830965

----------------------------------------------------

line: (345,202) (453,296) (-0.680211,-1.37621,2.222),(0,0,0)

0.767567

----------------------------------------------------

line: (258,53) (603,65) (-1.23394,-1.10555,1.785),(0,0,0)

0.828378

----------------------------------------------------

line: (331,225) (483,271) (-0.538485,-1.35205,2.183),(0,0,0)

0.727671

----------------------------------------------------

line: (261,102) (473,106) (-1.17046,-1.28393,2.073),(-1.1263,-1.25853,2.032)

0.0254702

----------------------------------------------------

line: (266,62) (549,67) (-1.26188,-1.16996,1.889),(0,0,0)

0.860402

----------------------------------------------------

line: (258,44) (530,53) (-1.17686,-1.02008,1.647),(0,0,0)

0.77871

----------------------------------------------------

line: (337,191) (571,133) (-0.717631,-1.32852,2.145),(0,0,0)

0.754976

----------------------------------------------------

line: (408,201) (568,196) (-0.685955,-1.37621,2.222),(0,0,0)

0.768844

----------------------------------------------------

line: (442,197) (568,193) (-0.703825,-1.3663,2.206),(0,0,0)

0.768463

----------------------------------------------------

line: (262,110) (449,119) (-1.09441,-1.24614,2.012),(-1.04083,-1.23809,1.999)

0.0270892

----------------------------------------------------

line: (204,299) (209,160) (0,0,0),(-0.868367,-1.29693,2.094)

0.780399

----------------------------------------------------

line: (259,42) (534,51) (-1.17602,-1.01203,1.634),(0,0,0)

0.77576

----------------------------------------------------

line: (258,54) (604,66) (-1.24792,-1.12227,1.812),(0,0,0)

0.839166

----------------------------------------------------

line: (393,176) (571,131) (-0.814988,-1.35205,2.183),(0,0,0)

0.789344

----------------------------------------------------

line: (259,107) (488,119) (-1.11387,-1.25048,2.019),(0,0,0)

0.837319

----------------------------------------------------

line: (258,55) (510,63) (-1.25421,-1.13218,1.828),(0,0,0)

0.84482

----------------------------------------------------

line: (260,40) (536,50) (-1.18156,-1.00955,1.63),(0,0,0)

0.777059

----------------------------------------------------

line: (445,69) (601,71) (-1.2238,-1.16625,1.883),(0,0,0)

0.845256

----------------------------------------------------

line: (260,111) (411,119) (-1.08596,-1.24243,2.006),(-1.04083,-1.23809,1.999)

0.0226678

----------------------------------------------------

line: (358,100) (485,104) (-1.19314,-1.29693,2.094),(0,0,0)

0.881137

----------------------------------------------------

line: (306,65) (602,70) (-1.24327,-1.16625,1.883),(0,0,0)

0.85233

----------------------------------------------------

line: (336,207) (413,305) (-0.642403,-1.35701,2.191),(0,0,0)

0.750692

----------------------------------------------------

line: (264,115) (370,118) (-1.06522,-1.24243,2.006),(-1.046,-1.23809,1.999)

0.00985092

----------------------------------------------------

line: (202,318) (208,159) (0,0,0),(-0.870859,-1.2926,2.087)

0.779295

----------------------------------------------------

line: (464,198) (568,195) (-0.700654,-1.37125,2.214),(0,0,0)

0.769944

----------------------------------------------------

line: (356,101) (477,105) (-1.18376,-1.2926,2.087),(-1.13545,-1.26287,2.039)

0.0283616

----------------------------------------------------

line: (299,106) (468,109) (-1.1263,-1.25853,2.032),(-1.09961,-1.24614,2.012)

0.0147114

----------------------------------------------------

line: (347,191) (470,163) (-0.717631,-1.32852,2.145),(-0.866778,-1.31923,2.13)

0.0747182

----------------------------------------------------

line: (258,43) (532,52) (-1.17538,-1.01512,1.639),(0,0,0)

0.776529

----------------------------------------------------

line: (203,257) (206,157) (0,0,0),(-0.875734,-1.28393,2.073)

0.777074

----------------------------------------------------

line: (308,108) (490,117) (-1.10865,-1.25048,2.019),(0,0,0)

0.835585

----------------------------------------------------

line: (259,52) (602,64) (-1.22467,-1.09316,1.765),(0,0,0)

0.820797

----------------------------------------------------

line: (362,187) (531,145) (-0.734636,-1.31923,2.13),(0,0,0)

0.754992

----------------------------------------------------

line: (348,103) (457,105) (-1.15723,-1.27525,2.059),(-1.13545,-1.26287,2.039)

0.012529

----------------------------------------------------

line: (260,105) (471,108) (-1.13545,-1.26287,2.039),(-1.10865,-1.25048,2.019)

0.0147595

----------------------------------------------------

line: (267,112) (404,119) (-1.08077,-1.24243,2.006),(-1.04083,-1.23809,1.999)

0.0200885

----------------------------------------------------

line: (265,108) (467,118) (-1.10865,-1.25048,2.019),(-1.046,-1.23809,1.999)

0.0319339

----------------------------------------------------

line: (299,108) (440,115) (-1.10865,-1.25048,2.019),(-1.06522,-1.24243,2.006)

0.0220881

----------------------------------------------------

realsense数据分析的更多相关文章

  1. 基于realsense的深度数据分析工具

  2. 基于RealSense的坐姿检测技术

    计算机的飞速普及,让人们将越来越多的工作放在计算机上去完成,各行各业,尤其是程序开发人员.文字工作者,在计算机上的工作时间越来越长,这种情况下不良的坐姿对颈肩腰椎都会产生很大影响,容易导致多种疾病的发 ...

  3. 利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总

    一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ...

  4. 利用Python进行数据分析(10) pandas基础: 处理缺失数据

      数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理 ...

  5. 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

    pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...

  6. 利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

    概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为a ...

  7. 利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算

    pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索 ...

  8. 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

    一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 ...

  9. 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

    一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...

随机推荐

  1. Linux学习之八-配置FTP连接Linux服务器

    配置ftp连接Linux服务器 通过配置ftp服务器,可以实现局域网内共享文件,甚至不同用户具有不同权限,需要的工具有Windows平台ftp客户端FileZilla(免费开源) 下载地址:https ...

  2. 【Java 基础 实验-抽象类应用的练习】(抽象类Employee被SalariedEmployee和HourEmployee继承 , 遍历,Scanner 输出)

    笔记总结: 1.Employee为抽象类,两个子类进行继承, public abstract double earning();两个子类分别实现 2.Employee[] emps[i].toStri ...

  3. Hibernate初探之单表映射——第二章：Hibernate进阶

    第二章:Hibernate进阶 1.hibernate.cfg.xml常用配置 2.session 简介 3.transaction简介 4.session详解 5.对象关系映射常用配置 1.hibe ...

  4. 软件测试第二周个人作业：WordCount

    github地址:https:/github.com/muzhailong/wc.git 第一次写博客很不容易,也算是一个好的开始吧. 1.   个人作业要求 作业简述:根据WordCount的需求描 ...

  5. Angular4的dom事件

    Angular4的dom事件 差值表达式和属性绑定其实是一样的(例) <!-- 这两个是一样的效果,使用哪个都可以 --> <img src="{{imgUrl}}&quo ...

  6. linux学习-添加多个硬盘和lvm配置

    原文 一般,服务器会有多个硬盘,一块硬盘分区安装操作系统,另外多块硬盘分区做存储使用.现在测试添加多块硬盘分区,使用lvm进行实现动态磁盘分配. 1.新增硬盘查看 fdisk -l 可以看到新增的两块 ...

  7. combogrid下拉方法封装

    //html <input id="addxxxxx" name="xxxxxx" style="width:380px;height:36px ...

  8. windows builder里面的可伸缩面板

    使用 org.eclipse.wb.core.controls.flyout.FlyoutControlComposite.FlyoutControlComposite类 构造方法中传入的prefer ...

  9. 如何使用python异常---runtimeError方法

    RuntimeError def ilove(name): if name=='陈培昌': print('i love {0}'.format(name)) elif name == '程劲': pr ...

  10. adb端口被自己占用，或者用adb连不上模拟器最终解决办法

    1.下载360手机助手 2.找一个安卓手机连接上电脑,安装驱动 3.手机助手可以连接手机 4.拔掉手机开启模拟器以后都可以用adb连接模拟器了 找到占用端口的程序,禁止其运行 1.首先找到占用5037 ...