基于OpenCV的Python人脸识别、检测、框选(遍历目录下所有照片依次识别 视频随时标注) https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/119422635
2021-12-20 11:08:47 722KB cv 计算机视觉 机器学习 Python
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基于OpenCV的Python人脸检测、识别、框选(增加视频随时标注)(指定照片进行识别) 核心 gui_face.py 若API出错 则修改 'ID': '15050553', 'API_KEY': 'rlRrtRL5oRdXGh71jgg1OmyN', 'SECRET_KEY': 'dK5TpuTAZn2nw5eVpspZLmF5Qs1Uu8A1' https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/117464715 基于OpenCV的Python人脸识别、检测、框选(遍历目录下所有照片依次识别 视频随时标注) 最新功能:(遍历目录下所有图像进行识别) https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/119422635
2021-12-20 11:08:45 706KB 计算机视觉 Python OpenCV
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labelImg.exe windows可执行文件,客户端 不需要安装Python环境,即开即用。 图象标注
2021-12-20 10:42:24 36.36MB 深度学习 python 图象标注
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对labelme图像进行标注,并将生成的json文件读取目标框的位置
2021-12-19 19:35:44 145KB 读labelme生成json文件的标注框
工程制图 第八章8-5零件上常见的工艺结构及尺寸标注.doc
2021-12-19 17:02:48 19KB 教育
CAD格式的数据在外业数据采集后的主要成果之一,但是经常遇到要将CAD的标注信息作为GIS地理要素的属性字段,如果数据量比较少,添加对应属性,并且照着地理位置进行手工填写,尚且可以接受,但是大数据量的地理要素要进行属性赋值时,就会耗费大量的人力物力,因此本人开发了一个小工具可自动的将cad标注赋值给arcgis的地理要素。
2021-12-18 23:19:13 60KB CAD标注
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如何将CAD文字标注变为ArcGIS属性
2021-12-18 23:10:51 11KB 如何将CAD文字标注变为ArcG
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PhotoCommenter是一款简单易用的图片标注软件。内置丰富的标注库、图形库。可以方便快捷地对图片添加标注。 详细信息可查看:http://www.laaan.cn/?page_id=1106
2021-12-18 10:14:42 2.21MB 图片 标注 绿色
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halcon深度学习语义分割标注工具V1.0.0.1.rar(更新,绝对没有次数限制,免费!!!) 1、环境:halcon18.11,windows 64bit 2、功能:替代halcon代码式语义分割工具,增强使用方便性 3、记得每次退出标注前要点击‘全保存’按钮 4、如果谁要源码,10元rmb(辛苦费而已),软件有二维码 5、halcon深度学习语义分割标注工具V1.0.0.1
2021-12-18 00:42:34 71.19MB 深度学习 语义分割 halcon
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0qR = (7) 根据幂律谱相位噪声模型 [错误!未找到引用源。,错误!未找到引用源。,错误!未找到引用源。] ,其中 0q 主要用来吸收调相 白噪声和调相闪变噪声,以及模型误差影响。 2 基于哈达玛总方差的噪声参数的确定 85 考虑到铷钟的短期稳定性优于铯钟,GPS Block IIR 卫星上只搭载了 3 台铷钟,Galileo 卫星也将搭载 2 台铷钟和稳定性指标更好的 2 台被动型氢钟,我国自主的导航系统也采用铷 钟,为此,本将主要研究适用于铷钟的 Kalman 滤波方程。根据国外学者的研究,采用哈达 玛总方差分析铷钟的频率稳定性,可以提高平滑时间较长时估值的置信度 [错误!未找到引用源。] 。 基于相位数据的哈达玛总方差可表为 [错误!未找到引用源。,错误!未找到引用源。] 90 [ ]∑ − = +++ −+−− = mN i imimimiy xxxxmN H 3 1 2 232 2 33 )3(6 1 )( τ τσ (7) 式(7)中:平滑因子 m 一般取 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − ≤≤ 3 1 int1 N m ,相邻相位数据的时间间隔为τ , ix 为 钟差数据,N 为钟差数据的个数。 若同时考虑观测噪声中存在的调相白噪声以及状态方程中存在的 3 种调频噪声,则可推 导出如下公式 [错误!未找到引用源。] 。 95 3 32 1 1 2 0 2 120 11 6 1 3 10 )( τττττσ qqqqH y +++= −− (8) 式(8)中: 0q 表示对应于调相白噪声和调相闪变噪声的测量噪声参数。 通过式(5),可得不同采样间隔的哈达玛总方差值,再利用式(6),进行最小二乘平 差,可得 0q 、 1q 、 2q 、 3q 的值。求解出噪声参数后,通过式(5)和式(7)可以求出状态 噪声和测量噪声协方差阵。然后就可以进行基于 Kalman 滤波的钟差参数估计与预报。 100 3 实例分析 为了验证利用 Kalman 滤波进行钟差参数估计与预报的有效性,首先利用 IGS 提供的 2011 年 3 月 6 日-2011 年 4 月 4 日 30 天的,采样间隔为 5min 钟的钟差数据进行卫星钟频率 稳定性分析,选择配备铷钟的 6 号卫星作为研究对象,计算哈达玛总方差。在此基础上计算
2021-12-15 16:58:38 264KB 首发论文
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