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RSS订阅原创 NerfStudio安装及第一个场景重建
我的GPU是2080TI还是可以用的，大概20MINs后，就训练完成了，我导出mesh和点云，发现一团乱点，后面发现要把--use_bounding_box True加上就可以了。Pytorch要求2.0.1之后的,文档推荐cuda11.7配置torch2.0.1,cuda118配置torch2.1.2。NerfStudio文档是写在windows和linux上安装，本文记录Linux安装的过程，且我的cuda是11.7。以上成功则环境安装成功了，接下来开始训练第一个场景啦!安装tiny-cuda-nn。
2024-02-27 16:59:35
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原创 java cmd java.exe中输入java正常，但是输入javac.exe 提示说javac不是内部或者外部命令...
windows系统在配置环境变量时，应该是JAVA_HOME=D:\developer_tools\Java\jdk1.8.0_321而不是JAVA_HOME=D:\developer_tools\Java\jdk1.8.0_321；不要再多加一个分号了！！！
2022-02-20 09:54:29
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原创 Cmakelist 将头文件进行编译
include_directories ("${PROJECT_SOURCE_DIR}/include")之后就可以在Cpp 文件中直接用include 中的头文件了#include "all_include_files.h"
2021-05-17 15:41:26
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原创 三维点云：PCA（下）open3d
三维点云之PCA应用下在三维点云上的应用主成分方向降维求解点云的法向量拟合平面AABB框点云匹配在三维点云上的应用PCA 是有损的数据压缩方式，它常用于对高维数据进行降维，也就是把高维数据投影到方差大的几个主方向上，方便数据分析。让数据集在某个基上的投影值(也是在这个基上的坐标值)越分散，方差越大，这个基保留的信息也就越多主成分方向# 功能：计算PCA的函数# 输入：# data：点云，NX3的矩阵# correlation：区分np的cov和corrcoef，不输入时默认
2021-02-07 13:32:40
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原创 三维点云 PCA(上)
三维点云之PCA应用PCAPCA定义PCA属性与作用PCA的实现步骤将原始数据按列组成 n 行 m 列矩阵 X；将 X 的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；求出协方差矩阵 1m∗XXT\frac{1}{m}*XX^Tm1∗XXT；求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前 k 行组成矩阵 P；Y=PX 即为降维到 k 维后的数据。PCAPCA定义PCA（Principal Component Analysis）主成分分析；主成分：可以理解
2021-02-04 22:40:19
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原创 特征值分解和奇异值分解
这里写目录标题特征值分解和奇异值分解比较相同处不同处特征值分解特征值、特征向量特征值分解特征值分解例子奇异值分解奇异值分解奇异值分解两种方法奇异值分解例子特征值分解和奇异值分解比较相同处提取一个矩阵的重要特征不同处面向的矩阵不同，特征值分解是面向对称矩阵；奇异值分解是任意矩阵都可以特征值分解特征值、特征向量向量形式：Av=λvAv=\lambda vAv=λv几何意义：矩阵A与向量v相乘等于对向量进行一个线性变换（旋转和拉伸）：但这里只是进行了拉伸，拉伸的情况用λ\lamb
2021-02-04 20:21:09
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原创 Opencv+python(五）过滤器
图像平滑处理均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波想要滤波的程度大一些，就需要把核的大小弄大一些；中值滤波和高斯滤波好像处理时稍好均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N给像素值的均值5*5 的模糊程度< 10*10的模糊程度o=cv2.imread("image\\lenaNoise.png")r=cv2.blur(o,(5,5))方框滤波cv2.boxFilter(原始图像,目标图像深度，核大小，normalize属性)目标图像深度=-1，则深度和原始图像一致normalize属
2020-09-13 14:59:59
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原创 Opencv+python(四）类型转换+几何变换+阈值分割
Opencv+python图像处理基础4类型转换几何变换缩放缩放：指定大小缩放：按比例缩放使用fx,fy图像旋转图像平移图像旋转仿射变换阈值分割类型转换1）原始图像->灰度图像b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2GRAY)2）BGR->RGBb=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2RGB)3）GRAY->BGR转换时，B=G=Rb=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_GRAY2BGR)几何变换首先了解什
2020-09-13 14:36:39
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原创 Opencv+python(三）图像相加
这里写目录标题图像相加图像融合图像相加numpy加法：超过255的，让和与255进行取模计算opencv中add加法：超过255的，直接为255result1=a+bresult2=cv2.add(a,b)图像融合 # -*- coding: utf-8 -*-import cv2a=cv2.imread("E:\\lesson\\image\\add\\boat.bmp")b=cv2.imread("E:\\lesson\\image\\add\\lena.bmp")resu
2020-09-12 18:29:14
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原创 Opencv+python(二）图像处理基础
图像处理基础入门图像是由像素组成像素越多图像越清晰越细腻；像素个数=行×列图像分为二值图像、灰度图像、RGB图像比较常见的操作：RGB转灰度（信息不能掩盖）；灰度转二值像素处理利用Opencv直接进行索引；分为灰度图和彩色图# -*- coding: utf-8 -*-# -*- coding: utf-8 -*-import cv2i=cv2.imread("image\\lena256.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)#请确保当前目录下有灰度图像lena2
2020-09-12 18:02:24
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原创 最简单的pcd 与ply 的互相转换 linux
ply转换pcd 打开终端，输入pcl_ply2pcd -h input.ply output.pcdpcd转换ply打开终端，输入pcl_pcd2ply -h input.pcd output.ply
2020-02-05 18:18:23
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原创 Opencv+python(一）图片处理
0.安装好Opencvpip install opencv-python1.读入图片1)cv2.imread("",显示控制参数，指定显示类型)路径： 要加这个'\\'显示控制参数：cv.IMREAD_UNCHANGED 不改变图片显示cv.IMREAD_GRAYSCALE 图片的灰度显示cv.IMREAD_COLOR 图片有颜色的显示...
2020-01-23 14:06:20
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原创 Ransac 平面方程
void do_ransac(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud){ pcl::PointIndices::Ptr inliers; pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients pcl::SACSegmentation<PointT> seg; //pcl::SACS...
2020-01-18 18:45:01
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原创 Meshlab 模型放缩、点密集
模型放缩1.用Meshlab打开obj、ply等文件2.菜单栏上找到Filters——> Normals,Curvatures and Orientation ——>Transform:scale,Normalize3.把x,y,z从1调到0.5——>apply——>再reload点密集1.用Meshlab打开obj、ply等文件2.菜单栏上找...
2020-01-18 11:50:09
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翻译 双线性插值（超级易懂的）
双线性插值简介在两个方向分别进行一次线性插值（首先在一个方向上使用线性插值，然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的，但是插值总体上不是线性的，而是在采样位置上是二次的。）作用一般用于重新采样图像和纹理。计算四个周围纹理像素的属性（颜色，透明度等）的加权平均值，并将其应用于屏幕像素。（简单来说，我要求一个已知坐标的像素值，先去找他四个周围已...
2019-10-26 14:35:35
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原创 计算机视觉历史回顾与介绍 CS231n李菲菲
计算机视觉历史回顾与介绍生物进化照相暗盒——为了复制我们看到的世界哺乳动物的视觉处理机制是怎样的视觉被简化为由几何形状构成视觉是分层的两个重要的结论近代发展生物进化计算机的历史可以追溯到很早以前，动物拥有视觉的开端动物物种爆发，出现食肉和猎食者，应为眼睛的出现照相暗盒——为了复制我们看到的世界照相暗盒 达芬奇 通过小孔成像的相机复制我们看到的世界包括后面的电影的发明哺乳动物的视...
2019-05-03 11:56:01
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原创 C++中的define #define 与const的区别，我以后坚决站const
今天遇到了一个大坑关于define的define中标准只定义了#和##两种操作。#用来把参数转换成字符串，##则用来连接前后两个参数，把它们变成一个字符串。简而言之就是它不会给你做计算，只是把它当作字符串处理：所以我设置了的#define k 13*17当我在函数中用 56/k时，此时得出的结果是56/13*17所以会得到一个更大的结果，解决方法：const int k=1...
2019-03-26 19:15:30
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原创 Numpy学习
Python安装:Python 在官网下载exe文件后，在环境变量path中加上一个环境变量，然后打开命令处理器cmd，之后进行python的输入.Anaconda 集成开发环境Numpy (矩阵的计算)支持大量的维度数组与矩阵运算NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/...
2019-03-25 11:32:54
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原创 批处理图片改名
@echo offsetlocal enabledelayedexpansionset count=0for /f %%i in ('dir /b *.jpg') do ( set /a count+=1 echo 改名：%%i !count! rename %%i !count!.jpg)将这段代码写在txt文本中，然后改文件名和属性——》ren...
2018-12-07 10:47:26
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转载 NMS——卷积网络改进实现
本文介绍了用卷积神经网络改进传统NMS的方法，文章来源于2016ICLR《A CONVNET FOR NON-MAXIMUM SUPPRESSION》，该文章状态为正在审核。1-传统的NMS2-NMS-ConvNet2-1 映射制作score map2-2 制作IOU层2-3 网络解析2-4 输出及Loss未完待续1-传统的NMSNMS，非极大值抑制，在很多计算机视觉问题中有...
2018-11-19 15:25:20
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转载 端到端的学习end-to-end learning （理解）
传统的机器学习的流程是由多个独立的模块组成，每一个独立的任务其结果的好坏都会影响到下一个步骤，从而影响到整个训练的结果，这个是非端到端的而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相比较会得到一个误差，这个误差会在模型中的每一层传递（反向传播），每一层的表示都会根据这个误差来做调整，直到模型收敛或达到预期的效果才结束，这是端到端的。两者相比，端到端...
2018-10-31 12:00:24
920
原创 分类和回归的区别（在CNN中）
两者的本质相同，分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量——连续——回归定性——离散——分类用于回归：最后一层有m个神经元，每个神经元输出一个标量，m个神经元的输出可以看作向量V，现全部连到一个神经元上，则这个神经元的输出为wx+b,是一个连续值，可以处理回归问题用于分类：现在把这m个神经元连接到N个神经元，就有N组w值不同的wv+b,同理，可以归一化（softmax）变成N个类上...
2018-10-31 11:54:40
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原创 Spring中什么时候用@Resource，什么时候用@service
Spring中什么时候用@Resource，什么时候用@service当你需要定义某个类为一个bean，则在这个类的类名前一行使用@Service("XXX"),就相当于讲这个类定义为一个bean，bean名称为XXX;当需要在某个类中定义一个属性，并且该属性是一个已存在的bean，要为该属性赋值或注入时在该属性上一行使用@Resource(name="xxx")，相当于为该属性注入一个名称为...
2018-10-20 17:29:31
300
转载 @component 与其他标签
1、@controller 控制器（注入服务）用于标注控制层，相当于struts中的action层2、@service 服务（注入dao）用于标注服务层，主要用来进行业务的逻辑处理3、@repository（实现dao访问）用于标注数据访问层，也可以说用于标注数据访问组件，即DAO组件.4、@component@Component：当对组件的层次难以定位的时候使用这个注解...
2018-10-20 17:26:24
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转载 Spring IOC概念
Spring IOC:Spring的IOC容器是实现了控制反转思想模式的一个载体。SpringIOC容器可以在对象生成或初始化时就直接将数据注入到对象中,如果对象A的属性是另一个对象B,还可以将这个对象B的引用注入到注入到A的数据域中.如果在初始化对象A的时候,对象B还没有进行初始化,而A又需要对象B作为自己的属性,那么就会用一种递归的方式进行注入,这样就可以把对象的依赖关系清晰有序的...
2018-10-20 16:15:01
256
转载 bean
总述理论核心：在spring中，所有的对象都会被spring核心容器管理。一切对象统称为Bean。Spring容器可通过XML配置文件或者注解去管理这堆Bean。总述理论核心：在spring中，所有的对象都会被spring核心容器管理。一切对象统称为Bean。Spring容器可通过XML配置文件或者注解去管理这堆Bean。...
2018-10-20 14:23:06
111
原创 ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
就是在命名的时候用了关键字，英文翻译：错误1064（42000）：您的SQL语法有错误; 查看与您的手册相对应的手册解决办法：改名字用``反单引号
2018-09-19 20:45:36
4436
原创 java中各类型的默认值与关于java中的char类型的一些看法
当变量作为作为类成员使用时，java才确保给定其初始值，防止程序运行时错误；对于局部变量不适用。java 基本数据类型的默认值：boolean false char 空byte (byte)0short (short)0int 0long ...
2018-09-15 16:08:17
890
原创 ny06喷水装置（一）
喷水装置（一）时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：3输入第一行m表示有m组测试数据每一组测试数据的第一行有一个整数数n，n表示共有n个喷水装置，随后的一行，有n个实数ri，ri表示该喷水装置能覆盖的圆的半径。输出输出所用装置的个数样例输入252 3.2 4 4.5 6 101 2 3 1 2 1.2 3 1.1 1 2样...
2018-09-13 13:18:43
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原创 Tensorflow交叉熵(第二天）
1.交叉熵：一般用来求目标与预测值之间的差距2.信息量与时间发生的概率的函数关系符合（I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))）可见该函数符合我们对信息量的直觉3.用熵去表示所有的信息量的期望，就是拿-log(p(xi))*p(xi)的总和4.相对熵：p分布（真实）q分布（预测）DKL值越小，表示q分布和p分布越接近5.交叉熵：去评估label和pr...
2018-09-12 16:35:52
112
转载 Tensorflow（第一天）
tensor是tensorflow基础的一个概念——张量。 Tensorflow用到了数据流图，数据流图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph）。Tensorflow里的数据用到的都是tensor，所以谷歌起名为tensorflow。 下面介绍张量几个比较重要的概念张量的维度（秩）：Rank/Order Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张...
2018-09-12 16:25:09
149
原创 ny13 Fibonacci数
Fibonacci数时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：1输入第一行是一个整数m(m<5)表示共有m组测试数据每次测试数据只有一行，且只有一个整形数n(n<20)输出对每组输入n，输出第n个Fibonacci数样例输入3135样例输出125描述无穷数列1，1，2，3，5，8，13，21，34，...
2018-09-08 12:17:03
159
原创 ny11 奇偶数分离
奇偶数分离时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：1输入第一行有一个整数i（2<=i<30)表示有 i 组测试数据；每组有一个整型偶数n。输出第一行输出所有的奇数第二行输出所有的偶数样例输入21014样例输出1 3 5 7 9 2 4 6 8 10 1 3 5 7 9 11 13 2 4 6 8 10...
2018-09-08 10:55:40
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原创 ny02 括号配对问题
1.队列（先进先出）Queuequeue 模板类的定义在<queue>头文件中。所以需要写上 #include<queue>定义queue 对象的示例代码如下：queue<int> q1;queue<double> q2;queue 的基本操作有：入队，如例：q.push(x); 将x 接到队列的末端。出队，如例：q.pop()...
2018-09-07 18:11:43
145
原创 ny04 ASCII码排序 C++
ASCII码排序时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：2输入第一行输入一个数N,表示有N组测试数据。后面的N行输入多组数据，每组输入数据都是占一行，有三个字符组成，之间无空格。输出对于每组输入数据，输出一行，字符中间用一个空格分开。样例输入2qweasd样例输出e q wa d s描述输入三个字符（可以重复）后，...
2018-09-06 18:15:08
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转载 Python（十一）numpy.arange()
转载来源：https://blog.csdn.net/u011649885/article/details/76851291 np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况 1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。 2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。 3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数...
2018-08-30 09:17:48
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