09 2019 档案
摘要:1.首先包含的对应的ModelCoefficients.h以及filter中向平面投影的project_inlier.h 2.增加可视化显示的代码 5.通过该滤波将所有的点投影到创建的平面上,并输出结果 注意这里在使用的时候再创建滤波后对象不规范,应该放在程序开始的时候 c++ //5.创建滤波后对
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摘要:pcl1.91 官方文档的位置http://docs.pointclouds.org/1.9.1/group__io.html 1. PCD 数据格式的了解 为什么要使用新的文件格式? PCD文件格式并不意味着彻底改变,而只是为了补充现有的文件格式,该文件格式由于某种原因不支持PCL带给nD点云处理
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摘要:Cmake 是一个跨平台的配置的良好的工具,不同平台之间的代码的共享只需要提供对应的源文件即可。对于pcl 环境配置时候遇到的问题是动态库以及静态库,第三方库众多,这时候通过visual studi去对应的增加 include 路径以及lib 路径以及文件名字不要太繁琐。 可以通过cmake直接去配
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摘要:(1)第三方库做了简单的了解,对于这些开源库的了解有助于更全面的了解PCL这个开源项目。 VTK是以及基于OPENGL封装,,(visualization toolkit)是一个开源的免费软件系统,主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的,它的内核是用C
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摘要:1.Eigen的强大功能介绍 Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库. Eigen目前最新的版本是3.4,除了C++标准库以外,不需要任何其他的依赖包。Eigen使用的CMake建立配置文件和单元测试,并自动安装。如果使用
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摘要:1.Cmake 命令出错问题分析,以下语句报错,cmake是通过系统查找对应的模块的地址的,所以没有找到应该是环境变量错误了。 FIND_PACKAGE( OpenCV 4.0.0 REQUIRED ) 2.重新添加系统环境变量。 3.直接测试对应的程序并对于cmake文件做了修改。 原始Cmake
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摘要:1.以下代码是对于矩阵和像素运算总结 2。直接获取像素内存地址,访问内存地址 单通道的图像的访问第(Row,Col)的像素的灰度值方式 访问单个通道的图像(Row,Col)位置的像素指针为(注意图像矩阵的索引是从(0,0)开始的) uchar * ptr = image.data(图像的指针)+Ro
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摘要:1.最近配置nvidia 以及cuda cudnn环境无意间把以前没踩的坑踩了,记录下备忘。 2.方法1 : 1.首先进入ubuntu(try without install)系统修改对应的dns服务器地址。 修改方式如下 sudo gedit /etc/network/interfaces 在文件
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摘要:1.卸载机器上nvidia 显卡 sudo apt-get purge nvidia* 卸载原有驱 sudo apt-get install autoremove --purge nvidia* 2.禁用系统自带显卡 (1)修改属性 $sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/b
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摘要:1.FileStorage类是一个XML/YAML、JSON 文件存储类,用于包含所需读或者写的文件信息 ,在进行计算时候可以用这样的方式保存结果,以便于后面进行检索。 2. Mat::eye(Height,width,Dtype)创建单位举证 ,Mat::ones(Height,width,Dty
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摘要:以上为VideoCapture类的解析 注意:摄像头访问下一帧所需的时间是根据摄像头的采集速度以及算法时间决定,例如FPS为20,即采集一帧需要50ms,算法处理时间小于10ms,则只需要等到40ms就ok
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摘要:1. int main(int argc,char* argv[])详解 argc记录了用户在运行程序的命令行中输入的参数的个数。 arg[]指向的数组中至少有一个字符指针,即arg[0].他通常指向程序中的可执行文件的文件名。在有些版本的编译器中还包括程序 文件所在的路径。 #include <i
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摘要:opencv作为开源的图像算法库, 1.它已经支持常见的图像算法操作,例如图像的分割,边缘检测,滤波,特征分析等等,此外opencv在目标跟踪。识别。三维重建,以及结构光方面以及很强大, 2.OpenCv 从V3.3版本开始支持调用深度学习模型,例如Caffe, Tensorflow, darkne
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摘要:1. 通过sudo apt安装的cmake g++ 以及git 2设置python的默认版本 echo alias python=python2 >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 3.下载plug插件管理器,具体安装方式参照git https://github.com/ju
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摘要:1.降低scipy版本 python -m pip install scipy==1.2.1 2.pip3 install paddlepaddle
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摘要:pip install tensorboardX
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摘要:pip install torch 1.2.0 torchvision 0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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摘要:1.打开命令行,输入cd +Enter进入c盘的根目录 2.输入cd /d +文件路径,到达文件目录 3 .执行python +.py文件即可以在后台运行,即可
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