这次试验主要实现以平面和标记物进行姿态估计以及增强现实的应用. 一.以平面和标记物进行姿态估计(1)下面演示的是一个简单例子:如何在一副图像上放置一个立方体,原图如下: (2)先提取两幅JPG图像的SIFT特征,然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵,这两个算法前面的博文都有介绍,代码参考<python计算机视觉编程>,按如下运行一般不会有什么问题.代码: # -*- coding: utf-8 -*-from pylab import *from PIL import Image #…

https://blog.csdn.net/smstong/article/details/50290327 实际照相步骤 1 布置场景和调整照相机位置 3 选择镜头对焦Focus 4 按下快门 5 在电脑窗口中欣赏图片 OpenGL的相机模型 0 确定胶片位置 1 确立场景世界坐标系 2 在世界坐标系中确定相机位置与方向 3 在世界坐标系中建立物理世界模型 4 视图变换与模型变换的抉择 5 在照相机坐标系中确定可视范围对焦投影变换 6 调用glBegin glEnd拍照 OpenGL相机模型与…

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f…

Django 模型类的Meta是一个内部类,它用于定义一些Django模型类的行为特性.下面对此作一总结: abstract      这个属性是定义当前的模型类是不是一个抽象类.所谓抽象类是不会相应数据库表的.一般我们用它来归纳一些公共属性字段,然后继承它的子类能够继承这些字段. 比方以下的代码中Human是一个抽象类.Employee是一个继承了Human的子类,那么在执行syncdb命令时,不会生成Human表.可是会生成一个Employee表,它包括了Human中继承来的字段.以后假设再…

缘由 之前写socket的CS模型代码,都是利用最原始的多线程方式.服务端是主线程,接到客户端的连接请求就从线程池中获取一个线程去处理整个socket连接的所有操作,虽然在连接数较短的情况下没有什么影响,但是当连接数很大的情况下,线程的切换和线程池的大小问题就明显起来了. 问题 应该存在一种方式可以让一个线程去处理多个连接,在连接有事情做的时候才过去处理,不然的话线程就挂起,让线程的利用率更高,于是后来学习了select以及epoll.在这里我重点总结一下select select的原理 sel…

gensim是python下一个极易上手的主题模型程序库(topic model),网址在:http://radimrehurek.com/gensim/index.html 安装过程较为繁琐,参考http://radimrehurek.com/gensim/install.html 中的步骤. 我本机用的python2.7,需安装setuptools或者pip,然后通过这2个工具安装numpy和scipy,因为gensim里面依赖科学/数值计算.其中scipy还需要安装BLAS和LAPACK这…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这…

1.Python彻底分离了对象和引用,可以认为内存中的对象都是不可修改的,每次修改引用,相当于在堆上重新创建一个对象,引用指向新对象. 2.对于数值和字符串,修改意味着引用指向一个新对象. 3.集合中的元素都是引用.考虑元组,元组中的引用不能增加删除,也不能修改引用的指向.但是元组本身也是个引用,可以指向另一个元组. 4.考虑列表,列表中的引用可以增加删除,也可以修改引用的指向.列表本身也是个引用,也可以指向另一个列表. 5.考虑字典,字典的key不能修改指向,value可以修改指向.字典本身也…

这篇博客是本人借鉴一些大神的博客并结合自己的学习过程写下的. 事件驱动模型 事件驱动模型是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定.它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时,不断从队列里取出事件,根据不同的事件,调用不同的函数,然后通过使用回调机制来触发相应的处理. IO多路复用 阻塞IO(blocking IO) 当用户进程调用了recvfrom时,kernel就开始准备数据.在此期间对于network io来说,很多时候完整的数据在一开始还没有到达,这个时候kernel就要等待足够…

数据模型(译)   image.png 1 对象(object).类型(type)和值(value) python中所有的数据都是通过对象(object)或者对象之间的关系来表示 每个对象(object)都有ID.类型(type)和数值(value) 一旦对象创建,它的ID便固定不变,可以理解成对象存放在内存中的地址:is操作就是比较两个对象的ID,而id()函数则是返回对象ID的整数表达式 对象的类型(type)决定了对象的行为,以及决定对象可能的值(value):type()函数返回对象的类…

IO多路复用 IO多路复用就是我们经常说的select epoll.select和epoll的好处是单个process就可以同时处理多个网络IO.基本原理是select\epoll会不断的轮询所负责的所有socket,当有某个socket数据到达了,就通知用户进程. 下面是流程图: 当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会"监视"所有select负责的socket,当任何一个socket中的数据准备好了,select就会返回.这个时候用户进程再调…

一.模型的保存,主要是我们在训练完成的时候把训练下来的数据保存下来,这个也就是我们后续需要使用的模型算法.模型的加载,在保存好的模型上面我们通过原生保存好的模型,去计算新的数据,这样不用每次都要去训练,然后才能计算新的值的预测值. 二.代码 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split from sklearn.neighbors…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import validation_curve #模型选择验证曲线validation_curve模型 def test_validation_curve(): ''' 测试 validat…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import learning_curve #模型选择学习曲线learning_curve模型 def test_learning_curve(): ### 加载数据 digits = lo…

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error #模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型 def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0] print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_tr…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.model_selection imp…

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,StratifiedKFold,LeaveOneOut,cross_val_score #模型选择数据集切分train_test_split模型 def test_train_test_split(): X=[[1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,4…

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS…

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS…

分离训练集测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split eg: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) 标准化 (同模型使用方法相同) from sklearn.preprocessing import StandardScaler 归一化(同模型使用方法相同) from sklearn.…

from sklearn.metrics import zero_one_loss,log_loss def test_zero_one_loss(): y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,1,1,0,0] print("zero_one_loss<fraction>:",zero_one_loss(y_true,y_pred,normalize=True)) print("zero_one_loss&…

<Python计算机视觉编程> 基本信息 作者: (美)Jan Erik Solem 译者: 朱文涛 袁勇 丛书名: 图灵程序设计丛书 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115352323 上架时间:2014-6-10 出版日期:2014 年7月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > Python 更多关于>>><Python计算机视觉编程> 编辑推荐 Amazon.com计算机视觉类图书第一名! 专门…

操作符重载 二元运算符 特殊方法 + __add__,__radd__ - __sub__,__rsub__ * __mul__,__rmul__ / __div__,__rdiv__,__truediv__,__rtruediv__ // __floordiv__,__rfloordiv__ % __mod__,__rmod__ ** __pow__,__rpow__ << __lshift__,__rlshift__ >> __rshift__,__rrshift__ &…

表单 GET 和 POST 处理表单时候只会用到GET 和 POST 方法. Django 的登录表单使用POST 方法,在这个方法中浏览器组合表单数据.对它们进行编码以用于传输.将它们发送到服务器然后接收它的响应. 相反,GET 组合提交的数据为一个字符串,然后使用它来生成一个URL.这个URL 将包含数据发送的地址以及数据的键和值.如果你在Django 文档中做一次搜索,你会立即看到这点,此时将生成一个https://docs.djangoproject.com/search/?q=form…

Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegantsyntax and dynamic typing, together with its interpreted nature…

一.类简单介绍 1.介绍 类是Python面向对象程序设计(OOP)的主要工具,类建立使用class语句,通过class定义的对象. 类和模块的差异,类是语句,模块是文件. 类和实例 实例:代表程序领域中具体的元素. 类是生产实例的工厂,实例就像带有“数据"的记录,而类是处理这些记录的“程序”. 类是实例工程,类的属性提供行为(数据以及函数[方法]),所有从类产生的实例都继承该类的属性. 类的一个实例可以通过:实例.属性,实例.方法,获得类的属性和方法调用.类支持继承,当我们对class语句产生…

创建模型 模型对应工程中的应用,一个工程可能包含很多的应用,通过命令 python manage.py startapp myapp 创建一个叫myapp的应用,django会帮助生成以下目录: polls/    __init__.py    admin.py    migrations/        __init__.py    models.py    tests.py    views.py 其中,models.py 中就是实现模型设计的地方. python通过模型的搭建避免直接操作数…

Python几种并发实现方案的性能比较 http://www.elias.cn/Python/PyConcurrency?from=Develop.PyConcurrency python并发编程 http://blog.kenshinx.me/blog/python-concurrency/ Python并发模型 http://www.oschina.net/translate/python-concurrency-model…

精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在此一并送上.这份清单中包括了各不相同的 20 个主题,以及一些资深程序员分享使用 Python 的经验,值得收藏.Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素,包括阅读次数和阅读时长等. 对于 Python 的初学者,我们推荐以下这些课程: REST API:使用 Pyt…

很多时候,我们是基于python进行模型的设计和运行,可是基于python本身的速度问题,使得原生态python代码无法满足生产需求,不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈.这里简单介绍个例子,以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数,然后在将接口通过cpp进行封装,最后以库的形式被python调用. 1 cpp+python 首先,介绍下如何python调用cpp的代码.这里极力推荐pybind11.因为pybind11是一个轻量级,只包含头文件的库,他可以在C++中调用p…