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摘要: python的正则表达式使用起来非常的方便,基本思路就是编译规则,匹配字符串,输出字符串 参考资料 Python中的正则表达式教程 阅读全文
posted @ 2016-06-30 12:45 horsetail 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ssh 远程链接时出现错误提示 解决办法 接下來在連線一次,會出現 阅读全文
posted @ 2016-06-27 10:58 horsetail 阅读(1534) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Linux显示在Windows编辑过的中文就会显示乱码是由于两个操作系统使用的编码不同所致。Linux下使用的编码是utf8,而Windows使用的是gb18030。因此,解决Linux打开txt/cpp/hpp等文件中文乱码方法如下。 方法A(单一文件设置) 1. 打开终端,进入到文件所在目录. 阅读全文
posted @ 2016-06-24 16:31 horsetail 阅读(6933) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这\(^{[1]}\)是一篇关于如何使用高维度特征在人脸验证中的文章,作者以主要LBP为例子,论述了高维特征和验证性能存在着正相关的关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高。由于那时候没有用DeepLearning在LAWF上测试精度就能达到很高的精度95+%,受到了很多人的关注。而有些开源库已经实 阅读全文
posted @ 2016-06-22 11:24 horsetail 阅读(1736) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 欧拉角和四元数都可以用来描述物体的姿态。欧拉角的万向节死锁理解稍微奇怪。四元数原理的理解较为复杂。欧拉角和四元数之间可以做转换。这里收集了若干资料已做备忘。 万向节死锁(Gimbal Lock) : 欧拉角中的万向节死锁(Gimbal Lock)是一个重点和难点,理解了它对理解为何使用四元数替代欧拉 阅读全文
posted @ 2016-06-02 18:03 horsetail 阅读(8343) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 懒得手写了,直接上图慢慢看吧。 阅读全文
posted @ 2016-05-04 18:59 horsetail 阅读(8166) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 利用Landmarks进行人脸对齐裁剪是人脸检测中重要的一个步骤。效果如下图所示: 基本思路为: a.人脸检测 人脸的检测不必多说了,基本Cascade的方式已经很不错了,或者用基于HOG/FHOG的SVM/DPM等。这些在OpenCV,DLIB都有。 b.在检测到的人脸上进行Landmarks检测 阅读全文
posted @ 2016-04-27 13:29 horsetail 阅读(24490) 评论(4) 推荐(1) 编辑
摘要: cv_bridge默认依赖的oencv版本是2.4.8,如果安装了新的opencv版本,比如2.4.11,那么在编译cv_bridge时候会提示无法找到opencv 2.4.8.so的库。 为解决这个问题,必须要先把旧版本的cv_bridge卸载掉: 然后下载新版本的cv_bridge: 将里面的c 阅读全文
posted @ 2016-04-08 09:52 horsetail 阅读(9410) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 两台机器同时运行过程中,对于ROS的tf变换,其要求两台机器的时钟要保持一致。 1、查询时间 首先通过以下命令,看两台机器时钟是否有差异。在本机上,查看远程master的机器时间: 例如 或者在终端直接输入date命令可以查询本机的时间: 2、安装chrony 执行如下命令: 3、配置 然后编辑配置 阅读全文
posted @ 2016-03-20 16:17 horsetail 阅读(1573) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、运行环境配置 2、安装skeltrack 3、ROS和Skeltrack对接 有位作者写了一个-skeltrack开源包,地址:https://github.com/jmerdich/ros-skeltrack.git 但是运行不起来,无法跟踪,需要修改下输入的图像参数,不用异步的方式,用同步的 阅读全文
posted @ 2016-03-18 13:15 horsetail 阅读(1100) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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