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摘要： python 的 IDLE 常用快捷键功能： Alt+3 Alt+4 注释、取消注释代码行Alt+/ 自动补全前方出现过的字符 首先重新界定属性的定义：所有在点' . '之后的对象都被称为前者的属性。 类由数据和方法组成。 【1】在python中，不需要为数据属性进行声明，其类似于局部变量，在第一次 阅读全文

摘要： 数据类型：python的数据类型很有限，编译器具有自动识别并确认数据类型的能力，因此不需要用户特别定义。 模块：在一个.py文件中，内部写有处理不同逻辑的函数，我们把这样的一个文件称为模块。模块是python的基本组织方式。 特点： 【1】模块的名称与文件的名称一致； 【2】导入模块的方式有以下三种 阅读全文

摘要： 参考博客：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5051533.html 关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述， 阅读全文

摘要： 翻译自：http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_estimation.php#normal-estimation 线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，以应用产生阴影和其他视觉效果的正确光源 阅读全文

摘要： 参考博客：https://www.cnblogs.com/magic-428/p/9149868.html 1、积分图原理 积分图的每一点（x, y）的值是原图中对应位置的左上角区域的所有值得和：[6] [7] 而且，积分图可以只遍历一次图像即可有效的计算出来，因为积分图每一点的（x, y）值是： 阅读全文

摘要： 参考博客：https://www.cnblogs.com/zeze/p/7053395.html DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它 阅读全文

摘要： 参考博客：https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/70194047 第一种方法叫做密度减法聚类功能：能识别特定尺寸的点云簇集合，通过参数设置期望形状的大小。输入：一片点云输出：是几个聚类完成的点簇和聚类中心点类别不需要提前设定，最终聚 阅读全文

摘要： 参考博客：https://blog.csdn.net/vinceee__/article/details/83044037 参考博客：https://blog.csdn.net/wi162yyxq/article/details/71514423 在BSTree中，节点分割的是一维数轴，那么在二维中 阅读全文

摘要： 根据逆波兰表示法，求表达式的值。 有效的运算符包括 +, -, *, / 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。 说明： 整数除法只保留整数部分。 给定逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。 示例 1： 示例 2： 示例 3： 阅读全文

摘要： 给定一个二维平面，平面上有 n 个点，求最多有多少个点在同一条直线上。 示例 1: 输入: [[1,1],[2,2],[3,3]] 输出: 3 解释: ^ | | o | o | o + > 0 1 2 3 4 示例 2: 输入: [[1,1],[3,2],[5,3],[4,1],[2,3],[1, 阅读全文