点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样. 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云. 新点云即为下采样后的点云. 这里使用斯坦福兔子作为测试点云. 小兔子pcd下载地址. 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pcshow(pc); pc_point = pc.Location; xlimit = pc.XLimits; yl

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所

阿里云下Linux服务器安装Mysql.mongodb 一.MySQL的安装和配置 1.安装rpm包 rpm -Uvh http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 2.安装mysql yum -y install mysql-community-server 3.加入开机启动(就是电脑启动的时候,自动启动MySQL服务) systemctl enable mysqld 4.启动MySQL服务进程 system

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高

1. np.random_choice(array, len)  进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数 数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 # 2 进行数据的下采样 negtive_len = len(data[data.Class==1]) negtive_index = data[data.Class==1].index # 获得正常样本的数据便签

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

1.卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

注:这篇文章参考网络,有些称呼都变了,比如阿里云上的现在是弹性ip 包括阿里云在内的很多云环境,因为不支持浮动IP广受诟病.目前阿里云在VPC网络下发布了HAVIP,能够实现arp宣告IP.这样也就让自己搭建HA成为了可能,有幸拿到了内测权限体验了一下.(classical网络依然不支持) 测试环境: 1 2 3 4 5 6 VPC:192.168.1.0/24 ECS: nginx1:192.168.1.1 nginx2:192.168.1.2 HAVIP:192.168.1.3 绑定到hav

本文将介绍如何给腾讯云上的 Ubuntu Server 12.04 LTS 64位主机安装 node 及 nginx,并简单配置反向代理. 笔者在整个安装过程中遇到不少麻烦(不赘述),如果你希望少踩坑,可以按本文的步骤进行安装部署. 一. 新版 nodejs 安装 这里强烈推荐使用 nvm (Node版本管理器),其它方式的安装或多或少都有些问题. 具体步骤如下: 1. 通过 git 指令下载nvm 执行指令如下,我们把nvm下载到 /root/git/ 中去(记得要先安装 git): [roo

阿里云服务器相信大家越来越熟悉,刚开始接触,将基本的java软件安装做点记录: 1.配置阿里云的yum仓库: 获取仓库配置 wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 修改Linux默认的yum配置 将Centos-7.repo中的内容拷贝到/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo文件中.(注意对源文件进行备份)   2.JDK的安装和配置 yum安装方式 yum:是一个自动安装RPM软件包的工具,自动在网络上下载

很久不搭理自己的网站了,几天突然发现启动程序总是被killed, 于是查看了系统日志 vi /var/log/messages 发现出现 kernel: Out of memory: Kill process 这意味着整个系统的内存已经不足,如果不杀死进程的话,就会导致系统的崩溃. Aug 15 13:05:48 izm5earhdmowvut444lz7hz kernel: Out of memory: Kill process 8292 (java) score 150 or sacrifi

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

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什么是Redis? Redis是一个可以持久化的缓存框架,支持分布式缓存,简单易用.类似的框架还有memcached,是一个Key-Value形式存储的缓存框架.   可以作为缓存的框架有: EHCache MongoDB 更偏向存储,而不是缓存 Redis 更偏向于缓存,而非存储 Memcached Redis的安装和配置 1.先安装gcc yum -y install gcc redis的安装和使用步骤 https://redis.io/download   步骤: 一.安装  wget h

1. 首先这台服务器是别人给到手的服务器, 所有环境跟我讲是全新的, 然后我开始配置tomcat; 开始安装sql 2008 r22. r1安装好之后, 本机内部怎么访问都行( . 和 127.0.0.1 怎么玩都行), 就是通过IP地址访问 , 就直接报错    error 40, 错误代码: 533. 搜索网上所有的回复, 全部都是tcp/ip设置等等, 一系列配置,都说的非常好, 非常详细, 也学了不少知识, 但不是我想要的, 因为他们没有解决我的问题;4. 无所谓了, 反正tomcat也

1. pcread: 输入文件名,返回pointCloud类(用于存储点云).eg: pcloud = pcread(“filename.ply”) 2. pcshow: 输入pointCloud类,展示该点云图.eg: pcshow(pcloud) 3. pcshowpair: 输入两个pointCloud类,一起展示两个点云图.eg: pcshowpair(pcloud1,pcloud2). 4. pcregrigid: ICP算法求取两个点云图之间的转移矩阵,输入两个点云图,返回一个转移矩