文章目录1.相机成像模型⚪世界坐标系→相机坐标系：刚体变换⚪相机坐标系→图像坐标系：透视投影⚪图像坐标系→像素坐标系：仿射变换⚪相机成像模型2.相机畸变⚪径向畸变⚪离心畸变⚪透镜畸变⚪畸变模型3.相机的标定4.张正友标定法⚪求解内参矩阵与外参矩阵的积⚪求解内参矩阵⚪求解外参矩阵⚪求解畸变参数⚪非线性优化5.使用**opencv-python**库标定相机⚪cv2库中的标定相关函数⚪
出StableDiffusion的公司也出语言大模型了，效果还挺好。本周三，StableLM的发布引来了科技圈的关注。StabilityAI是近期势头正盛的创业公司，因为开源的AI画图工具StableDiffusion而饱受好评。在周三的发布中，该公司宣布其语言大模型现已可供开发人员在GitHub上使用和改编。与业内标杆ChatGPT一样，StableLM旨在高效地生成文本和代码。它在名为Pile的开源数据集的更大版本上进行训练，其中包含来自各种来源的信息，包括维基百科、StackExchange和PubMed，共22个数据集，容量达到825GB，1.5万亿个token。StabilityAI
cv2对应库是OpenCV，官网下载链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv最好下载对应python版本的，通过pip命令安装可能会出现版本过高或者过低的问题，导致importcv2没问题，但是内部函数无法调用。如果不想下载到本地，也可以通过命令安装：pipinstallopencv-python==4.5.5 --user-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple上述对应python版本是3.7~3.11。另附最简单的安装方法：pipinstallopencv-python-ihtt
我正在尝试使用OpenCV中的人物检测功能:cv::HOGDescriptorhog;hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());std::vectorfound;hog.detectMultiScale(noMask,found,0.2,cv::Size(8,8),cv::Size(16,16),1.05,2);但我得到以下断言:OpenCVError:Assertionfailed(img.type()==CV_8U||img.type()==CV_8UC3)incomputeGradient,
AI画图1.midjourney的介绍于注册使用2.playgroundAI画图3.算法学习4.参考博文1.midjourney的介绍于注册使用midjourney归属于discord是一个聊天室网站，生成图片就像跟人聊天一样，输入描述词，然后点击发送即可生成。首先进入midjourney的官网，选择jointheneta。然后一步步注册，顺便下载一个桌面app，之后随便进入一个房间，在对话框里输入正确语句，就可以得到图像。新人有25次免费使用次数.==/imagine==2.playgroundAI画图playgroundai完全满足个人免费需求，进playgroundai官网注册账号，然后
导言：我一直受惠于很多网络上图文并茂的优秀英文技术文，这些文章不仅便于理解也便于回顾，因为很多时候再次见到图就能回想起当时学会的复杂概念，所谓千言万语不及一张图。MyEncyclopedia公众号会每次一个概念逐渐建立起主流AI领域（CV，NLP，RL，GNN）最直观最形象的概念和技术，并整理成知识网。文章首发于公众号https://mp.weixin.qq.com/s/u39urFx_q0Z9Yb4BNv-ZUQ我们将讨论FastR-CNN论文（上图中的浅蓝色矩形）中描述的原始RoI池化。该过程有第二个和第三个版本，称为RoIAlign和RoIWarp。RoI（感兴趣区域）是什么？RoI（感
【Opencv–adaptiveThreshold】自适应阈值图像二值化文章目录【Opencv--adaptiveThreshold】自适应阈值图像二值化1.介绍2.adaptiveThreshold函数2.1函数调用2.2补充说明3.代码示例4.效果4.1原图（ori.img）4.2处理后5.参考1.介绍在这里cv2.threshold函数介绍了普通的opencv图像阈值处理函数。但threshold的图像阈值处理对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图
参考：课程：学堂在线的清华训练营《驭风计划：培养人工智能青年人才》（满分作业）代码：sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning:Show,Attend,andTell|aPyTorchTutorialtoImageCaptioning(github.com)paper:《Show,AttendandTellNeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention》需要的理论知识：LSTMBLEUResnet-101COCO数据集Attentionbeam算法理论知识也可以参考博客：MonteCarlo详解
参考：动手学ROS2分析原因：undefinedreferenceto'cv::Mat::Mat()'原因在于g++找不到库文件，解决方法就是我们帮助它定位到库文件的位置，并通过-L参数指定库目录，-l（小写L）指定库的名字。解决方法：在执行命令时添加后缀参数g++main_map.cpp-L/home/wcx/opencv-4.6.0/build/install/lib-lopencv_core-lopencv_imgproc-lopencv_highgui
前面一个帖子我们学习了画基本的PCA图形，但是是二维的，今天我们学习绘制三维的，因为在有些paper中看到作者放的是三维的，其实也挺好看的。主成分的计算方法上一个帖子讲过了，就不多讲了。计算过主成分后，自己提取一下前面3个PC就成了。这个是我们今天的测试数据。其实绘制3维图形的包也很多，我们先测试一个R里面经常用的scatter3D。先绘制基本的三维PCA图。scatter3D(x=plot.data$DC_1,y=plot.data$DC_3,z=plot.data$DC_2, xlab="DC_1", #设置x,y,z坐标轴的名称 ylab="DC_3", zlab
