先了解如何利用python语言实现以平面和标记物进行姿态估计 本实验只是先实现一个简单的小例子。简单来说就是先识别出图像中的参考面，再拍摄一张目标图像，将参考面顶部的3D模型投影到目标图像上。 大致步骤如下： 识别参考平面 在这一步中，我们所需要做的事就是提取参考图像和目标图像的sift特征，然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵。 代码如下: #计算特征 sift.process_image('D:输入图片/book_frontal.JPG', 'im0.sift') l0, d0 = sift.read_features_from_file('im0.sift') sift.pro

无标记AR 无标记AR是无需就将3d对象渲染到真实环境中的过程。 依存关系： OpenCV Pygame 脾气暴躁的 Imutils Scikit图片 Matplotlib PyOpenGl 枕头 用法： 使用图像的AR： python arImage.py -s sceneImageName 使用视频的AR： python arImage.py -s sceneVideoName 注意：确保图像或视频存在于imgs文件夹中。 这个怎么运作： 为了在没有标记的情况下渲染3d对象，需要做一些事情： 查找平面对象 特征匹配 查找单应性 计算相机固有矩阵和外部矩阵 绑在一起 1.查找平面对象： 给定场景图像（如果使用视频则为帧），我们必须找到一个平面对象（杂志，纸，书等），将其用于附加3d对象，就像使用标记一样。 似乎与必须依赖标记物一样有局限性，但主要区别在于这些平面物

倒排索引 Elasticsearch通过倒排索引的数据结构来实现全文搜索 在关系数据库系统里，索引是检索数据最有效率的方式。但对于搜索引擎，它并不能满足其特殊要求，比如海量数据下比如百度或者谷歌要搜索百亿级的网页，如果使用类似关系型数据库使用的B+树索引，可想而知其对cpu的计算能力要求得有多高。其次关系型数据库中一般存储的都是结构化的数据，数据格式都是一定的，操作上一般也都是curd等比较简单的操作。 倒排索引区别于正向索引，一般的倒排索引被用来做全文搜索。比如现在有一本10w字的书，单词使用量为3k，我要从中搜索某个词出现的章节，我们该怎么做？ 正排索引：遍历这本书，记录该次出现的章节。我

1、致欢迎词 我将详细讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决，通过这些步骤的操作，让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白，很不幸的没有错过任何的坑，都跳了进去，所以在这里写下经验贴，一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑，另一方面也算是自己的总结与警告。 2、内容大纲 2.1 安装顺序 能够使用Python的安装过程我建议这样：Anaconda-Pycharm Anaconda我建议安装Anaconda3 原因后面会解释 2.2 安装结果 Anaconda是一个科学计算环境，当在电脑上安装好Anaconda3以后，就

一、案例简介 使用 netcat 工具向 9999 端口不断的发送数据，通过 SparkStreaming 读取端口数据并统 计不同单词出现的次数 。 二、netcat操作 1、虚拟机中安装netcat [root@hadoop1 spark]# yum install -y nc 2、启动程序并发送数据 [root@hadoop1 spark]# nc -lk 9999 三、代码实现 1、maven依赖 org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.1.1 2、java代码 object SparkStreamingDemo { def main(arg

3DS心灵写真-附体笔记AR卡（A4纸打印版-5页）： 2011年10月21日任天堂Direct补充发布会上公布的《心灵写真：附体笔记》是由人气恐怖游戏《零》系列原班成员利用AR技术制作的全新恐怖游戏。众所周知，1月是历来的游戏淡季，而这款作品之所以会作为任天堂2012年初发售的游戏之一，已确立了它的主导地位 。

CentOS 7 在vmware中的网络设置 前言：由于工作中需要使用Linux，在虚拟机中装了CentOS7，以作实验之用，安装后使用过程中出现不少问题，主要是网络问题，安装后出现下列几种状况： （1）宿主机网络正常，在虚拟机的centos中无法访问外网。 （2）宿主机可以ping通，且可以使用SSH连接，但无法telnet虚拟机centos的端口。 （3）centos 固定IP问题 （4）防火墙设置问题 经过查阅相关资料及实践，才把网络问题解决，在此记录一下。 一、环境说明 vmware workstation 10 Linunx系统：CentOS7，官网下载地址 二、cen

【资源内容介绍】： 【1】构建点频信号模型； 【2】周期图法估计； 【3】时域加窗后进行周期图法； 【4】AR时域谱估计（基于Burg算法）； 【5】Capon谱估计； 【适应对象】： 雷达专业、信号处理专业学生； 【资源特点】： 编程规范，注释明细； 【使用建议】： 此资源为较基础的时域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。 【关于售后】： 如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。 感谢支持！

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