原创 手勢識別(三)使用PCA尋找手的主方向:PCA的原理和實現

爲了確定指尖方向,首先將手的3D點雲進行PCA,再在主方向上找最前點。 1、PCA原理: PCA 算法提供了一種壓縮數據的方式。我們也可以將 PCA 視爲學習數據表示的無監督學習算法。這種表示基於上述簡單表示的兩個標準。 PCA 學習一種

原创 PCL(一)PCL安裝與3D點雲meshlab顯示

PCL起初是ROS(Robot Operating System)下由來自於慕尼黑大學(TUM - Technische Universität München)和斯坦福大學(Stanford University)Radu博士等人維護和

原创 單攝像頭三維建模:像素座標,深度圖座標與世界座標之間的轉換

深度攝像機深度圖包含x,y(像素座標)和z(深度值),已知相機內參下可與以相機光心爲原點建立的世界座標相互轉換 : 原理見 https://blog.csdn.net/waeceo/article/details/50580607代碼如下

原创 3D手勢識別(一)順/逆時針畫圈判斷

檢測動作:單手指畫圈,需要判斷畫圈方向和圈數。       步驟:(1)取得3D圖像序列最前點;             (2)將最前點投影在2D平面上;             (3)中值濾波和平滑處理;             (4

原创 3D手勢識別(二)左右滑動判斷

檢測目標:檢測手左右滑動狀態,手沿x方向滑動,z軸爲深度方向,y、z方向相對穩定 步驟: 一、圖像識別檢測手,取得手的最前點 二、數據處理:中值濾波、平滑處理和卡爾曼濾波; 三、判斷x方向角速度/速度是否超過閾值範圍,檢測移動方向; 四、

原创 多攝像機標定和去畸變

Table of Contents 1、kalibr多攝像機標定 1.1 系統安裝,環境配置:實測Ubuntu 16.04 1.2 多攝像機標定  2、OpenCV雙目標定  3、Matlab多攝像機標定  4、利用標定矩陣去畸變 進行攝

原创 人臉識別之疲勞檢測(二)閾值法、KNN分類和K-means聚類

Table of Contents 1、均值法 2、中值法 3、KNN 4、K-means 結合上一節在獲得人眼特徵點後需要對睜眼閉眼狀態做出判斷,方法的選擇需要經驗結合公平的評價方法,使用大量測試集得到不同方法下的精確度並做出比較: 1

原创 雙目三維重建

應用場景: 雙目測距的精度和基線長度(兩臺相機之間的距離)有關,兩臺相機布放的距離越遠,測距精度越高。 但問題是:往往在實際應用中,相機的布放空間是有限的,最多也只有幾米或幾十米的基線長度,這就導致雙目測距在遠距離條件下的精度大打折扣。

原创 深度學習小模型常用方法

Table of Contents 1、distilling蒸餾 2、pruning剪枝 2.1 深度學習減枝背景 2.2 常用剪枝方法 2.2.1神經元和連接剪枝 2.2.2卷積核剪枝 3、quantization量化 爲了使常用深度學

原创 程序員每天需要多少代碼量

1、這是我看到過比較經典的形容了:“用代碼行數來衡量編程的進度,就如同用重量來衡量飛機的製造進度。”—— 比爾·蓋茨 “Measuring programming progress by lines of code is like mea

原创 Windows用戶認證系統之Gina、CP和pGina簡介(一)

目錄   1、Windows NT/2000/XP的交互式登錄方式 2、Windows Vista/7及以上版本的操作系統 3、pGina框架 1、Windows NT/2000/XP的交互式登錄方式 是通過Winlogon可執行模塊GI

原创 Windows下軟件的卸載和防卸載

相信使用過Windows系統的童鞋都有過軟件卸載的煩惱:或者你不小心點了一個圖片,電腦莫名其妙的多出來了一個軟件;安裝了一個exe,結果桌面被n個exe佔滿……尤其是當你想卸載這些討厭的軟件的時候,各種卸不掉卸不完,還有全家桶系列…… 這