17.图像矫正程序。matelabe就可以运行，一个很简单的图像校正的程序，适合初学者。实现立体像对的矫正，并将匹配点显示出来事先输入相机内外参数，进行校正，是第一幅图的照片。所以后面校正的加载有问题。 后面显示都是第一个图的视差图。

STM32F407IGT6单片机GPIO流水灯实验KEIL MDK uVision5.17工程软件源码: int main(void) { uint8_t count=0; /* 复位所有外设，初始化Flash接口和系统滴答定时器 */ HAL_Init(); /* 配置系统时钟 */ SystemClock_Config(); /* 板载LED初始化 */ LED_GPIO_Init(); /* 无限循环 */ while (1) { switch(count) { /* 调用LED灯控制函数方法控制LED灯 */ case 0: LEDx_StateSet(LED1 | LED2 | LED3,LED_OFF); break; case 1: LEDx_StateSet(LED1,LED_ON); break; case 2: LEDx_StateSet(LED1,LED_OFF); LEDx_StateSet(LED2,LED_ON); break; /* 使用宏定义方法控制LED灯 */ case 3: LED2_OFF; LED3_ON; break; case 4: LED3_OFF; LED2_ON; break; case 5: LED2_OFF; LED1_ON; break; case 6: LED1_ON; LED2_ON; LED3_ON; break; } /* 延时一段时间 */ HAL_Delay(1000); /* 计数增加1 */ count++; /* 重新开始计数 */ if(count==7)count=0; } }

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PredRNN：时空预测学习的递归神经网络 时空序列的预测性学习旨在通过从历史情境中学习来生成未来的图像，其中视觉动态被认为具有可通过成分子系统学习的模块化结构。 NeurIPS 2017的第一个版本 此存储库首先包含PredRNN （2017）的PyTorch实现[ ]，这是一个循环网络，具有一对以几乎独立的过渡方式运行的存储单元，最后形成了复杂环境的统一表示。 具体而言，除了LSTM的原始存储单元外，该网络还具有锯齿形存储流，该存储流以自下而上和自上而下的方式在所有层中传播，从而使学习到的RNN级别的视觉动态能够进行通信。 PredRNN-V2（2021）的新功能 此回购还包括PredRNN-V2 （2021）的实现[]，它在以下两个方面改进了PredRNN。 1.内存解耦 我们发现PredRNN中的一对存储单元包含不良的冗余功能，因此会出现存储解耦损失，从而鼓励他们学习视觉动力学的

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EventBus3.1.1 2017年12月发布最新版。EventBus是一个专门为Android优化的“发布/订阅”模式的事件总线，是一个开源jar包。 官方介绍如下： EventBus... simplifies the communication between components decouples event senders and receivers performs well with Activities, Fragments, and background threads avoids complex and error-prone dependencies and life cycle issues makes your code simpler is fast is tiny (~50k jar) is proven in practice by apps with 100,000,000+ installs has advanced features like delivery threads, subscriber priorities, etc.

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