小编Zoc*_*k77的帖子

我一直在使用cv :: StereoBM,我试图切换到cuda :: StereoBM(使用GPU),但遇到了一个问题,即使使用相同的设置和输入图像,它们看起来完全不同.我在这篇文章中读到,cuda的输入需要与cv :: StereoBM不同地进行修正.具体而言,差异必须在[0,256]范围内.我花了一些时间寻找如何纠正cuda图像的其他例子,但没有结果.使用cv :: StereoBM的输出看起来不错,所以我的图像已正确纠正.有没有办法将一种矫正类型转换为另一种？

如果有人有兴趣,这里是我用来纠正立体声的代码(注意:在我通过这个程序运行之前,我正在整理每个图像以摆脱'镜头效果'):

    #include "opencv2/core/core.hpp"
    #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    //#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"
    #include <stdio.h>

    using namespace cv;
    using namespace std;

    int main(int argc, char* argv[])
    {
        int numBoards = 20;
        int board_w = 9;
        int board_h = 14;

        Size board_sz = Size(board_w, board_h);
        int board_n = board_w*board_h;

        vector<vector<Point3f> > object_points;
        vector<vector<Point2f> > imagePoints1, imagePoints2;
        vector<Point2f> corners1, corners2;

        vector<Point3f> obj;
        for (int j=0; j<board_n; j++)
        {
            obj.push_back(Point3f(j/board_w, j%board_w, 0.0f));
        }

        Mat …

我有一个运行良好的 TF 模型，它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow？它已经经过预训练，所以我只需要通过它运行数据。

我知道 tfcompile （此处为Thread），但设置起来似乎相当复杂。有没有其他选择？

我有一个数据散点图，大部分拟合一条线，但有一些异常值。我一直在使用 numpy polyfit 将一条线拟合到数据中，但它会拾取异常值并给我错误的行输出：

是否有一个函数可以为我提供最适合的线，而不是适合所有数据点的线？

重现代码：

from numpy.polynomial.polynomial import polyfit
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


y = np.array([72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 72, 31, 31, 32, 32, 32, 32, 32, 39, 33, 33, 40, 41, 41, 41, 42, 42, 42, 42, 42, 43, 44, 44, 45, 46, 46, 46, 47, 47, 48, 48, 48, 49, 49, 49, 50, 51, 51, 52, 54, 54, 55, 55, 55, …

我以前在Microsoft Small Basic中编程,可以有这样的数组:

Array[1][1] = "Hello"
Array[1][2] = "Hi"
Array[1][2] = "Hey"

现在,在Javascript中,我知道如何创建单个数组(var Array = New Array())但是有没有像上面那样的数组类型？