PCL中NARF关键点提取代码

时间: 2023-11-02 15:06:16 浏览: 27
以下是使用PCL库中的NARF算法提取关键点的示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/range_image_border_extractor.h> #include <pcl/keypoints/narf_keypoint.h> int main(int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud); // 创建RangeImage pcl::RangeImage rangeImage; pcl::RangeImageBorderExtractor borderExtractor; borderExtractor.setRadiusSearch(0.5); // 设置搜索半径 borderExtractor.setInputCloud(cloud); borderExtractor.compute(rangeImage); // 计算RangeImage // 创建NARF关键点提取器 pcl::PointCloud<int>::Ptr keypointIndices(new pcl::PointCloud<int>); pcl::NarfKeypoint<pcl::PointXYZ> narf; narf.setRangeImage(&rangeImage); narf.getParameters().support_size = 0.5; // 设置支持区域大小 narf.compute(*keypointIndices); // 计算关键点 // 输出关键点数量 std::cout << "Found " << keypointIndices->size() << " keypoints." << std::endl; return 0; } ``` 在这个示例中,我们首先加载了一个点云文件,然后创建了一个RangeImage。接下来,我们使用RangeImageBorderExtractor算法计算了RangeImage。然后,我们创建了一个NARF关键点提取器,并设置了支持区域大小。最后,我们使用NARF算法计算关键点,并输出结果。 需要注意的是,这个示例只是一个简单的演示,实际使用时需要根据具体情况调整参数。

相关推荐

以下是使用PCL库的narf关键点提取代码示例: cpp #include <iostream> #include #include #include #include int main (int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud (new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile ("test_pcd.pcd", *cloud); // 这里的文件路径和文件名需要根据实际情况修改 // 生成深度图像 float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; pcl::RangeImage::Ptr range_image (new pcl::RangeImage); pcl::RangeImageBorderExtractor range_image_border_extractor; range_image_border_extractor.setMinRange (0.0f); range_image_border_extractor.setBorderPolicy (pcl::RangeImageBorderExtractor::BORDER_POLICY_MIRROR); range_image->createFromPointCloud (*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad (360.0f), pcl::deg2rad (180.0f), Eigen::Affine3f (Eigen::Translation3f ((*cloud).sensor_origin_[0], (*cloud).sensor_origin_[1], (*cloud).sensor_origin_[2])) * Eigen::Affine3f ((*cloud).sensor_orientation_), range_image_border_extractor); // 生成NARF关键点 pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage (range_image); narf_keypoint_detector.getParameters ().support_size = support_size; pcl::PointCloud::Ptr narf_keypoints (new pcl::PointCloud); narf_keypoint_detector.compute (*narf_keypoints); // 输出NARF关键点数量 std::cout << "Number of NARF keypoints: " << narf_keypoints->size () << std::endl; // 可以将关键点保存为PCD格式文件进行可视化 pcl::io::savePCDFileASCII ("narf_keypoints.pcd", *narf_keypoints); return 0; } 该代码首先从文件中加载点云数据,然后生成深度图像,并使用NARF算法提取关键点。最后,将关键点保存为PCD格式文件进行可视化。在代码中,support_size参数用于设置NARF算法的支持半径大小,可以根据需要进行调整。
以下是使用PCL库进行NARF关键点提取的示例代码: c++ #include <iostream> #include #include int main(int argc, char** argv) { if(argc != 2) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " cloud.pcd" << std::endl; return -1; } pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile(argv[1], *cloud); pcl::PointCloud::Ptr narfs(new pcl::PointCloud); pcl::RangeImage range_image; pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame = pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; Eigen::Affine3f scene_sensor_pose(Eigen::Affine3f::Identity()); range_image.createFromPointCloud(*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad(360.0f), pcl::deg2rad(180.0f), scene_sensor_pose, coordinate_frame, support_size, support_size/2.0f); pcl::PointCloud::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud); pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage(&range_image); narf_keypoint_detector.getParameters().support_size = support_size; narf_keypoint_detector.compute(*keypoints); pcl::NarfDescriptor narf_descriptor(&range_image, &narf_keypoint_detector); narf_descriptor.getParameters().support_size = support_size; narf_descriptor.getParameters().rotation_invariant = true; narf_descriptor.compute(*narfs); boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("NARF Keypoints")); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); viewer->addPointCloud(cloud, "cloud"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud"); viewer->addPointCloud(keypoints, "keypoints"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 5, "keypoints"); viewer->spin(); return 0; } 该代码加载点云数据后,使用 pcl::RangeImage 对其进行预处理,然后使用 pcl::NarfKeypoint 进行关键点提取,最终使用 pcl::NarfDescriptor 计算NARF描述符。提取出的关键点和原始点云数据一起显示在可视化窗口中。
在PCL中,可以使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类实现基于汉明距离的特征匹配,并获取匹配点对。下面是一个简单的C++代码示例,用于计算两个点云之间的汉明距离特征匹配,并获取匹配点对: cpp #include #include #include #include typedef pcl::PFHSignature125 FeatureT; typedef pcl::PointCloud<FeatureT> FeatureCloudT; int main() { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 计算点云的PFH描述子 pcl::PFHEstimation estimator; pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(cloud1); estimator.setInputCloud(cloud1); estimator.setInputNormals(normals); estimator.setSearchMethod(tree); FeatureCloudT::Ptr cloud1_features(new FeatureCloudT); estimator.compute(*cloud1_features); // 定义特征匹配器 pcl::registration::CorrespondenceEstimation<FeatureT, FeatureT> matcher; matcher.setInputSource(cloud1_features); matcher.setInputTarget(cloud2_features); pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); // 设置匹配参数 matcher.setSearchMethodTarget(tree); matcher.setKSearch(10); // 执行特征匹配 matcher.determineReciprocalCorrespondences(*correspondences); // 获取匹配点对 for (auto& correspondence : *correspondences) { int index1 = correspondence.index_query; int index2 = correspondence.index_match; // TODO: 处理匹配点对 } return 0; } 在上述代码中,首先使用pcl::PFHEstimation类计算点云的PFH描述子,然后使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类进行特征匹配,并获取匹配点对。其中,determineReciprocalCorrespondences函数返回匹配结果,保存在correspondences指针中。可以使用index_query和index_match成员变量获取匹配点对的索引。 需要注意的是,在实际应用中,通常需要对汉明距离进行归一化处理,以便将其转换为相似度分数。可以使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类的setEuclideanFitnessEpsilon函数设置匹配器的归一化距离阈值,以控制匹配精度。
以下是使用 PCL 进行汉明距离特征点匹配的示例代码: cpp pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); // 读入点云数据 pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 特征点提取 pcl::HarrisKeypoint3D harris; pcl::PointCloud::Ptr keypoints1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr keypoints2(new pcl::PointCloud); harris.setInputCloud(cloud1); harris.setNonMaxSupression(true); harris.setRadius(0.05); harris.compute(*keypoints1); harris.setInputCloud(cloud2); harris.compute(*keypoints2); // 描述符计算 pcl::SHOTColorEstimation shot; pcl::PointCloud::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud); shot.setInputCloud(cloud1); shot.setInputNormals(cloud1); shot.setRadiusSearch(0.1); shot.setInputCloud(keypoints1); shot.compute(*descriptors1); shot.setInputCloud(cloud2); shot.setInputNormals(cloud2); shot.setInputCloud(keypoints2); shot.compute(*descriptors2); // 特征点匹配 pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); for (size_t i = 0; i < keypoints1->size(); ++i) { int min_index = -1; float min_distance = std::numeric_limits<float>::max(); for (size_t j = 0; j < keypoints2->size(); ++j) { float distance = pcl::getHammingDistance((*descriptors1)[i].descriptor, (*descriptors2)[j].descriptor); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; min_index = j; } } if (min_index >= 0) { pcl::Correspondence correspondence(i, min_index, min_distance); correspondences->push_back(correspondence); } } // 输出匹配结果 std::cout << "Found " << correspondences->size() << " correspondences." << std::endl; 该代码中使用了 PCL 中的 HarrisKeypoint3D 和 SHOTColorEstimation 进行特征点的提取和描述符的计算,然后使用 getHammingDistance 函数计算汉明距离,并将最小距离的点对作为匹配结果。
在PCL中,可以使用pcl::search::KdTree类实现基于汉明距离的特征匹配。下面是一个简单的C++代码示例,用于计算两个点云之间的汉明距离特征匹配: cpp #include #include #include #include typedef pcl::SHOT352 FeatureT; typedef pcl::PointCloud<FeatureT> FeatureCloudT; int main() { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 计算点云的SHOT描述子 pcl::SHOTEstimation estimator; pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(cloud1); estimator.setInputCloud(cloud1); estimator.setInputNormals(normals); estimator.setSearchMethod(tree); FeatureCloudT::Ptr cloud1_features(new FeatureCloudT); estimator.compute(*cloud1_features); // 定义特征匹配器 pcl::registration::CorrespondenceEstimation<FeatureT, FeatureT> matcher; matcher.setInputSource(cloud1_features); matcher.setInputTarget(cloud2_features); pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); // 设置匹配参数 matcher.setSearchMethodTarget(tree); matcher.setKSearch(10); // 执行特征匹配 matcher.determineReciprocalCorrespondences(*correspondences); return 0; } 在上述代码中,首先使用pcl::SHOTEstimation类计算点云的SHOT描述子,然后使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类进行特征匹配。其中,setSearchMethodTarget函数用于设置匹配器的搜索方法,setKSearch函数用于设置匹配器的最近邻数目,determineReciprocalCorrespondences函数用于执行特征匹配,并返回匹配结果。 需要注意的是,在实际应用中,通常需要对汉明距离进行归一化处理,以便将其转换为相似度分数。可以使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类的setEuclideanFitnessEpsilon函数设置匹配器的归一化距离阈值,以控制匹配精度。
以下是使用PCL库实现特征点匹配汉明距离的示例代码: c++ #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include int main(int argc, char** argv) { // 读入两个点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 计算法向量 pcl::NormalEstimation ne; pcl::PointCloud::Ptr normals1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr normals2(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(cloud1); ne.setInputCloud(cloud1); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.1); ne.compute(*normals1); tree->setInputCloud(cloud2); ne.setInputCloud(cloud2); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.1); ne.compute(*normals2); // 计算FPFH特征 pcl::FPFHEstimation fpfh; pcl::PointCloud::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud); fpfh.setInputCloud(cloud1); fpfh.setInputNormals(normals1); fpfh.setSearchMethod(tree); fpfh.setRadiusSearch(0.5); fpfh.compute(*fpfhs1); fpfh.setInputCloud(cloud2); fpfh.setInputNormals(normals2); fpfh.compute(*fpfhs2); // 创建汉明距离匹配器 pcl::registration::CorrespondenceEstimation est; est.setInputSource(fpfhs1); est.setInputTarget(fpfhs2); pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); est.determineCorrespondences(*correspondences); // 使用RANSAC算法剔除误匹配 pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus rej; pcl::CorrespondencesPtr inliers(new pcl::Correspondences); pcl::registration::TransformationEstimationSVD estSVD; rej.setInputSource(cloud1); rej.setInputTarget(cloud2); rej.setInlierThreshold(0.1); rej.setMaximumIterations(10000); rej.setInputCorrespondences(correspondences); rej.getCorrespondences(*inliers); Eigen::Matrix4f transform = Eigen::Matrix4f::Identity(); estSVD.estimateRigidTransformation(*cloud1, *cloud2, *inliers, transform); return 0; } 需要注意的是,上述代码中的cloud1.pcd和cloud2.pcd为需要匹配的两个点云数据文件,可以根据需要进行修改。同时,也可以根据具体应用场景调整匹配器的阈值和RANSAC算法的参数。
在PCL中,NNDR特征匹配可以使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类和pcl::registration::CorrespondenceRejectorOneToOne类实现。下面是一个示例代码,用于在两个点云中匹配SURF特征: cpp #include #include #include #include #include #include #include #include typedef pcl::PointXYZ PointT; typedef pcl::Normal NormalT; typedef pcl::SHOT352 DescriptorT; int main(int argc, char **argv) { // 加载两个点云 pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 计算法线 pcl::PointCloud<NormalT>::Ptr normals1(new pcl::PointCloud<NormalT>); pcl::PointCloud<NormalT>::Ptr normals2(new pcl::PointCloud<NormalT>); pcl::NormalEstimation normalEstimator; normalEstimator.setInputCloud(cloud1); normalEstimator.setRadiusSearch(0.01); normalEstimator.compute(*normals1); normalEstimator.setInputCloud(cloud2); normalEstimator.compute(*normals2); // 计算SHOT特征 pcl::PointCloud<DescriptorT>::Ptr features1(new pcl::PointCloud<DescriptorT>); pcl::PointCloud<DescriptorT>::Ptr features2(new pcl::PointCloud<DescriptorT>); pcl::SHOTEstimationOMP shotEstimator; shotEstimator.setInputCloud(cloud1); shotEstimator.setInputNormals(normals1); shotEstimator.setRadiusSearch(0.01); shotEstimator.compute(*features1); shotEstimator.setInputCloud(cloud2); shotEstimator.setInputNormals(normals2); shotEstimator.compute(*features2); // 特征匹配 pcl::registration::CorrespondenceEstimation<DescriptorT, DescriptorT> correspondenceEstimator; correspondenceEstimator.setInputSource(features1); correspondenceEstimator.setInputTarget(features2); pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); correspondenceEstimator.determineCorrespondences(*correspondences); // NNDR匹配 pcl::registration::CorrespondenceRejectorOneToOne correspondenceRejector; correspondenceRejector.setInputCorrespondences(correspondences); correspondenceRejector.setThreshold(0.8); // 设置NNDR阈值 pcl::CorrespondencesPtr filteredCorrespondences(new pcl::Correspondences); correspondenceRejector.getCorrespondences(*filteredCorrespondences); // 可视化匹配结果 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Correspondences"); viewer.addPointCloud(cloud1, "cloud1"); viewer.addPointCloud(cloud2, "cloud2"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1, 0, 0, "cloud1"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0, 1, 0, "cloud2"); for (int i = 0; i < filteredCorrespondences->size(); i++) { int index1 = filteredCorrespondences->at(i).index_query; int index2 = filteredCorrespondences->at(i).index_match; std::stringstream ss; ss << "correspondence_" << i; viewer.addCorrespondence(cloud1, cloud2, index1, index2, ss.str()); } viewer.spin(); return 0; } 该代码中,我们首先加载了两个点云,然后计算了它们的法线和SHOT特征。接着,使用CorrespondenceEstimation类对两个点云的特征进行匹配,并得到了一组初始的匹配对。然后,使用CorrespondenceRejectorOneToOne类对这些匹配对进行NNDR匹配,并得到了一组筛选后的匹配对。最后,我们可以使用PCL可视化工具对匹配结果进行可视化。 需要注意的是,在进行NNDR匹配时,需要根据实际应用场景来调整阈值的取值。如果阈值过大,会导致匹配成功的对数较少;如果阈值过小,会导致误匹配的对数较多。
PCL中使用RANSAC算法剔除误匹配的代码与剔除错误点对的代码类似,只需要将模型类型改为对应的模型类型即可。下面以剔除误匹配的代码为例: cpp #include #include #include #include #include #include #include <vector> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud_source (new pcl::PointCloud ()); pcl::PointCloud::Ptr cloud_target (new pcl::PointCloud ()); pcl::PointCloud::Ptr cloud_source_filtered (new pcl::PointCloud ()); pcl::PointCloud::Ptr cloud_target_filtered (new pcl::PointCloud ()); pcl::PointCloud::Ptr cloud_source_aligned (new pcl::PointCloud ()); // 从文件加载点云数据 pcl::io::loadPCDFile (argv[1], *cloud_source); pcl::io::loadPCDFile (argv[2], *cloud_target); // 筛选掉NaN点 std::vector<int> indices; pcl::removeNaNFromPointCloud (*cloud_source, *cloud_source, indices); pcl::removeNaNFromPointCloud (*cloud_target, *cloud_target, indices); // 下采样 pcl::VoxelGrid grid; grid.setLeafSize (0.01, 0.01, 0.01); grid.setInputCloud (cloud_source); grid.filter (*cloud_source_filtered); grid.setInputCloud (cloud_target); grid.filter (*cloud_target_filtered); pcl::IterativeClosestPoint icp; icp.setInputSource(cloud_source_filtered); icp.setInputTarget(cloud_target_filtered); // 设置RANSAC算法参数 icp.setRANSACOutlierRejectionThreshold(0.01); icp.setTransformationEstimationType(pcl::TransformationEstimationSVD); icp.setMaximumIterations(1000); icp.setTransformationEpsilon(1e-8); // 执行ICP变换 icp.align(*cloud_source_aligned); // 输出变换矩阵 std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl << icp.getFinalTransformation() << std::endl; return (0); } 上述代码中,首先使用pcl::io::loadPCDFile函数从文件加载点云数据。然后使用pcl::removeNaNFromPointCloud函数将点云中的NaN点去除。接下来使用pcl::VoxelGrid函数对点云进行下采样,以加快计算速度。然后创建pcl::IterativeClosestPoint对象,设置输入点云和目标点云。接着设置RANSAC算法的参数,包括剔除阈值和最大迭代次数等。最后调用icp.align函数执行ICP变换,得到变换后的源点云。

最新推荐

微信小程序做的考勤打卡项目.zip

微信小程序做的考勤打卡项目

【元胞自动机】基于matlab元胞自动机生命游戏【含Matlab源码 655期】.mp4

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 元胞自动机:病毒仿真、城市规划、交通流、六边形网格六方、气体、人员疏散、森林火灾、生命游戏

0239、1.8 GHz CMOS 有源负载低噪声放大器.rar

全国大学生电子设计竞赛(National Undergraduate Electronics Design Contest)学习资料,试题,解决方案及源码。计划或参加电赛的同学可以用来学习提升和参考

快速的光流检测算法matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

定制linux内核(linux2.6.32)汇编.pdf

定制linux内核(linux2.6.32)汇编.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

图像处理进阶:基于角点的特征匹配

# 1. 图像处理简介 ## 1.1 图像处理概述 图像处理是指利用计算机对图像进行获取、存储、传输、显示和图像信息的自动化获取和处理技术。图像处理的主要任务包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、目标识别与提取等。 ## 1.2 图像处理的应用领域 图像处理广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、安检领域、工业自动化、计算机视觉、数字图书馆、人脸识别、动作捕捉等多个领域。 ## 1.3 图像处理的基本原理 图像处理的基本原理包括数字图像的表示方式、基本的图像处理操作(如灰度变换、空间滤波、频域滤波)、图像分割、特征提取和特征匹配等。图像处理涉及到信号与系统、数字

Cannot resolve class android.support.constraint.ConstraintLayout

如果您在Android Studio中遇到`Cannot resolve class android.support.constraint.ConstraintLayout`的错误,请尝试以下解决方案: 1. 确认您的项目中是否添加了ConstraintLayout库依赖。如果没有,请在您的build.gradle文件中添加以下依赖: ```groovy dependencies { implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:<version>' } ``` 其中`<version>`为您想要

Solaris常用命令_多路径配置.doc

Solaris常用命令_多路径配置.doc

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依