问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

从一张图开始,谈一谈.NET Core和前后端技术的演进之路 邹溪源,李文强,来自长沙.NET技术社区 一张图 2019年3月10日,在长沙.NET 技术社区组织的技术沙龙<.NET Core和前后端分离那些事儿>上,我们曾经试图通过一系列抽丝剥茧的过程来引导大家在这条基于.NET Core的前后端分离有关的技术路线上持续发散,由于各种原因未能成功,因此,技术社区执行主席,李文强同学整理了一张图,并由溪源以专刊的形式来描述他所认为的技术演进之路.  这张图涉及到的知识点,涵盖了目前前后端技术近

作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术, 目前已在自然语言处理, 语音识别, 视频识别等领域取得重要突破, 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用.LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体,它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题,但是它们的内部结构看上去十分复杂,使得初学者很难理解其中的原理所在.本文介绍”三次简化一张图”的方法,对LSTM和GRU的内部结构进行分析.该方法非常通用,适用于所有门控机制的原理分析. 预备知识: RNN RNN (re

本文由 @lonelyrains 出品,转载请注明出处.  文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/46915705 上一步生成标定图參考上一篇文章OpenCV生成标定图. 在生成标定图之后,须要用A4纸打印下来.才干拿到摄像头以下摆弄. 笔者使用的是imagelist图片列表的方式使用标定图.即先用摄像头拍一部分图片,然后再由以下说的校准project校准得到畸变參数--主要原因是还没有搞清楚怎么实时获取这个摄像头(海康威视

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前面我们详细讨论了 Neutron 架构,包括 Neutron Server,Core 和 Service Agent.现在用两张图做个总结.先看第一张: 与 OpenStack 其他服务一样,Neutron 采用的是分布式架构,包括 Neutorn Server.各种 plugin/agent.database 和 message queue. Neutron server 接收 api 请求. plugin/agent 实现请求. database 保存 neutron 网络状态. mess

前面我们讨论了 Instance 的若干操作,有的操作功能比较类似,也有各自的适用场景,现在是时候系统地总结一下了. 如上图所示,我们把对 Instance 的管理按运维工作的场景分为两类:常规操作和故障处理. 常规操作 常规操作中,Launch.Start.Reboot.Shut Off 和 Terminate 都很好理解. 下面几个操作重点回顾一下: Resize通过应用不同的 flavor 调整分配给 instance 的资源. Lock/Unlock可以防止对 instance 的误操作

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上周利用业余的时间看了看Redux,刚开始有点不适应,一下在有了Action.Reducer.Store和Middleware这么多新的概念. 经过一些了解之后,发现Redux的单向数据里的模式还是比较容易理解的,结合着Redux的单向数据流模型,很多概念就比较清晰了. 下面就按照自己的理解整理出了Redux中相关的内容,如果你也刚开始学习Redux,希望能给你一个直观的认识. Action/Reducer/Store 首先,先看看第一张图,图中展示了Redux的单向数据流,以及Action.R

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