10 2019 档案
java jts
摘要:来自:UCMapForOpenGIS https://bbs.csdn.net/topics/380204896?list=992863 对比 其实geotools就是基于jts开发的,而geoserver又是调用的geotools。 >>jts algorith >>fasterxml
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gdal test
摘要:https://blog.csdn.net/hb_programmer/article/details/81807699 gdal/ogr是一个光栅和矢量地理空间数据格式的翻译库,由开源地理空间基金会在开源许可下发布。作为一个库,它为所有支持的格式的调用应用程序提供单个光栅抽象数据模型和单个矢量抽象
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GDAL编译
摘要:最新版的gdal:https://github.com/OSGeo/gdal 开始->所有程序->microsoft visual studio 2005(跟据你的版本) -> visual studio Tools -> visutal studio 2005 command prompt (跟据
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点云数据中的三维信息提取pcl
摘要:https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=24702 https://wenku.baidu.com/view/1606c29db1717fd5360cba1aa8114431b80d8e64.html 三维重建 li
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Halcon10.0 + VS2010
摘要:新建一个C++空项目 添加c1.pp 复制example1.cpp的代码 配置include\lib\bin\Linker之后
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Halcon链接库
摘要:halcon.libhalconc.libhalconcpp.libhalconcppxl.libhalconcxl.libhalconx.libhalconxl.libhalconxxl.libhdevenginecpp.libhdevenginecppxl.libhdevenginex.libh
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python调用Opencv库和dlib库
摘要:python是一门胶水语言,可以调用C++编译好的dll库 python调用opencv-imggui.dll文件 https://www.cnblogs.com/zhangxian/articles/4586768.html scikit-learn:https://www.cnblogs.com
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人工智能之基于Opencv与深度学习的计算机视觉实战课程
摘要:https://www.bilibili.com/video/av66375362 imagewatch:https://blog.csdn.net/iracer/article/details/83413877
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汉字识别关键技术与应用
摘要:1. 建立最完整的汉字图像特征库 通过网上抓取和相关汉语字典的搜集,建立最大的汉字字库,并通过图片切割的方法获取不同字体下的汉字图像,提取图像特征(GIST特征和SIFT特征)建立完整的特征库。 2. 特征过滤和SSC算法压缩特征存储,满足低配置移动平台的限制条件 由于汉字数量非常多,汉字字体繁多。
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城市研究中的常见数据类型及其应用场景
摘要:【昨晚直播回放】小伙伴们,昨天晚上进行了第一次直播,有约1500名学员参与直播,直播内容非常干货,评价超高,大家没来得及看直播的一定要再看下,这是回放地址https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1209559803#/learn/l
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OpenCV Sift源码分析
摘要:sift原理图: sift的几个函数: buildGaussianPyramid buildDoGPyramid calcOrientationHist adjustLocalExtrema findScaleSpaceExtrema calcSIFTDescriptor calcDescripto
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OpenCV feature2d
摘要:/*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLI
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sift特征点检测和特征数据库的建立
摘要:类似于ORBSLAM中的ORB.txt数据库。 https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/79063547 ORBvoc.txt是怎么建的有人知道吗如何可以建一个自己的ORBvoc.txt呢 就是怎么建一个自己的ORB词典数据库。。 比如
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ORB an efficient alternative to SIFT or SURF
摘要:AbstractFeature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on
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Histograms of Sparse Codes for Object Detection用于目标检测的稀疏码直方图
摘要:AbstractObject detection has seen huge progress in recent years, much thanks to the heavily-engineered Histograms of Oriented Gradients (HOG) features
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Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints(SIFT) 基于尺度不变关键点的特征描述子——2004年
摘要:Abstract摘要本文提出了一种从图像中提取特征不变性的方法,该方法可用于在对象或场景的不同视图之间进行可靠的匹配(适用场景和任务)。这些特征对图像的尺度和旋转不变性,并且在很大范围的仿射失真、3d视点的变化、噪声的增加和光照的变化中提供了鲁棒的匹配。从某种意义上说,一个单一的特征可以与来自许多图
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基于OpenCV/TensorFlow的手写MNIST文字匹配
摘要:手写文字具有哪些统一特征?用ML和SVM是如何做到的? 检测 特征匹配 文字识别 毕竟汉语言文字奇形怪状,很不好辨认,尤其是手写体,跟英文字母不同。 MNIST一共有哪些库 现实环境更是复杂 有时还只露出半边 哪些是样本集,哪些是目标集,哪些是测试集 基于先验知识的MNIST(先假设。。[概率-SL
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随机游走 点云匹配
摘要:图像匹配和点云匹配的区别和联系 特征点匹配 二维匹配:提取特征点->寻找匹配点->得到匹配关系 立体匹配:一般指双目或多目相机拍出来的图像先进行二维匹配得到匹配关系,根据匹配关系求得视差,然后根据已知结构信息(外参)求得深度,求得三维坐标 点云匹配:是已知目标的三维坐标(世界坐标)求两者之间的外参,
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OpenCV Machine Learning (C++)
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