目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

主要介绍了使用OpenCV获取图像某点的颜色值,并设置某点的颜色，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

数据资产化之路：数据资产的估值与行业实践

mk趋势分析z值计算MATLAB代码，适合直接使用，内含相关原理和说明以及格式示例，直接将数据在Excel中整理好使用MATLAB运行即可得到结果

C# 选择一张图片，鼠标点击后出现此点坐标对应LAB值和RGB值，利用emgucv矩阵实现，简单易懂

基于matlab来实现提取图片的Lab值

给定值为-.... R = 10欧姆，L = 0.4亨利，C = 100uf。 交流峰值电压= 220v。 使用的公式： 有功功率P = V * I *cosφ 无功功率Q = V * I *sinφ 视在功率S = V * I S =√（P ^ 2 + Q ^ 2） 功率因数，cosφ=（有功功率P）/（视在功率S） 我们可以使用任何电阻和电感值。这是一个通用模型。

今天小编就为大家分享一篇Pandas+Matplotlib 箱式图异常值分析示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在昨天关于substring的blog中有如下一段代码： 也许你已经发现，在Python 3中其实有办法只用一行完成函数： 复制代码 代码如下: >>> def isSubstring2(s1,s2):  return True if s2.find(s1)!=-1 else False 但是。。。还可以更简单吗？ 如何更简单使用Python表达条件语句呢，just for fun :slightly_smiling_face: 一种做法是使用列表索引： 复制代码 代码如下: >>> def isSubstring2(s1,s2):  return [False,True][s2.find(s1)!=-1] 原理很简单，布尔值True

逆Preisach模型双线性插值数值实现-References.part2.rar 本帖最后由 lgs2007m 于 2016-7-9 12:51 编辑 之前毕业设计弄了个Preisach迟滞模型GUI，只是参照别人的论文做的，没啥新的东西，分享给需要的人。很少上论坛，可能交流就做不到了，提供我参考的论文给需要的人参考学习吧。 程序源码及参考论文见附件-> 逆Preisach模型双线性插值数值实现.rar 程序参考的论文为： Real-time compensation of hysteresis in a piezoelectric-stack actuator tracking a stochastic reference 该论文的参考文献见附件-> References.part1.rar References.part2.rar References.part3.rar GUI效果图如下： Preisach模型数值实现： Preisach.gif Preisach模型数值实现GIF 逆Preisach模型双线性插值数值实现： Inverse_Preisach.gif 逆Preisach模型双线性插值数值实现GIF