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上传的是Visual Studio的C++项目文件，其中一共有10个参数，cameraMatrix对应相机内参，本应是3*3矩阵，但是0可以忽略。distCoeffs对应径向畸变与切向畸变。这10个参数通过MATLAB的标定工具箱cameraCalibrator得到。

在实际采样中，有时候不太容易做到使采样率正好为被采频率的整数倍，而且谱线又不太密集时，可以使用上述方法校正

MODTRAN4 大气校正模型，通过输入相关参数，能够得到表观反射率，及表观辐亮度等信息。

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mtcnn对齐facenet部署 项目简介 本项目参考了bubbliiiing的和两个工程，在此对作者表示感谢！ 这两个工程都是keras模型，所提供的模型文件都只有权重没有网络结构，我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件。某个原始先只有权重的模型文件pnet.h5 ，生成包含网络结构和权重的模型文件PNET.h5 。接着用keras2onnx工具把它（ PNET.h5 ）转换成onnx模型pnet.onnx ，其他胶水部分的逻辑没什么变化。具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件。 另外我还尝试了将keras h5模型转成tensorflow pb模型，具体代码请参考h5_to_pb.py文件。需要注意的是：每个tensorflow PB请模型单独执行h5_to_pb.py脚本生成。 （每次修改weight_file参数） 如果你想简单地测试一下mt