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常见的相机标定方式是张正友的棋盘格标定法，即用相机拍摄打印好的棋盘格图图像，将图像传入函数计算出相机的内参数据。 本文讲解的是将相机直接连接电脑，用matlab的相机标定工具箱通过相机实时采集一定数量的棋盘格图像，然后计算获取相机内参。 实现： Win10,64系统 matlab R2016a Step1 打开相机标定工具箱 在《图像处理和计算机视觉》栏 找到相机标定工具： 在弹出的上图中点

1. 背景在机器人的应用中，目标检测是一个重要的课题。深度学习的快速发展，在检测的效果方面对比大多数传统检测算法，都有明显的优势。但是将深度学习模型部署到端侧设备上，实现高效的推理，同样是一个问题很多的领域。 在机器人的主控中，树莓派和Jetson系列单板机被使用较多。这篇blog以树莓派4b为例，展示将深度学习模型部署到低算力平台的方法。 与深度学习在GPU上的推理不同，为了实现高效推理，一般都

文章目录 声明1. 前言2. 开发环境以及工具准备2.1 主机系统2.2 编译工具链3. 构建系统Buildroot3.1 工程配置3.2 构建4. 编译Bootloader和Kernel4.1 编译u-boot4.2 编译Kernel5. 烧录6. 外设和应用程序6.1 镜像打包6.2 编译ESP8089驱动6.3 应用程序开发环境7. 后记本文资源共享参考资料1. 相关信息2. 参考描述声明本

测试环境说明环境参数海思芯片型号Hi3516EV200传感器型号IMX307MPPMPP4.0SDKHi3516EV200_SDK_V1.0.1.1 1.手动曝光时间的设置对手动曝光的控制接口函数为 HI_MPI_ISP_SetExposureAttr 和 HI_MPI_ISP_GetExposureAttr ，它们的说明在《HiISP 开发参考》P199。因为开发板环境为IMX307（无宽动态）

正文在非深度学习领域，热图指的是简单地聚合大量数据，并使用一种渐进的色带来优雅地表现，以直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。【1】在DCNN中，热图有助于了解一张图像的哪一部分让神经网络做出了最终的分类决策。热图的产生有两种方式，一是高斯热图，二是Grad-CAM产生的类激活热图（如下图所示）。 很容易看到，热图可以反映检测目标的位置。 下图【2】所示为高斯热图，图中心高斯值接近1，边缘接近

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在学习过程中，我们可以在图像中绘制一些几何图形，比如矩形，椭圆，线段，填充多边形等，这些函数都挺容易理解，下面简单看一下。 1.矩形，rectangle（） 通过对角线上的两个顶点绘制矩形void rectangle(InputOutputArray img, Rect rec, const Scalar& color, int thickness = 1, i

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朴素贝叶斯算法 贝叶斯定理 贝叶斯定理（Bayes Theorem）也称贝叶斯公式，是关于随机 事件的条件概率的定理 定理内容： 如果随机事件A1 ,A2 ,…,An构成样本空间的一个划分（不重、不 漏），且都有正概率，则 对任何一个事件B（P(B)>0），有 提示： 贝叶斯定理是“由果溯因”的推断，所以计算的是”后验概率” 举例说明： 据天气预报预测，今日下雨(事件A)的概率为5

一、网址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 二、训练自己的数据（检测人头）：1、经过1周训练的效果图，总体上效果还是很OK的，检测精度也比较高： 2、数据准备2.1 标注工具 标注工具在我的其他博客里有说明，这部分跳过，标注的人头的时候注意选择成person即可，方便以后生成训练时使用的.txt文件。 2.2 标注人头 一般规则 - 您的训练数据集应包含您要

文章目录 前言一、技术介绍二、实现途径三、总结前言上篇文章，讲了经典卷积神经网络-resnet，这篇文章通过resnet网络，做一些具体的事情。 一、技术介绍总的来说，第一步首先要加载数据集，对数据进行一些处理，第二步，调整学习率一些参数，训练好resnet网络模型，第三步输入图片或者视频通过训练好的模型，得到结果。 二、实现途径1.加载数据集，对数据进行处理，加载的图片是（N,C,H,W ）对图