小编Bha*_*der的帖子

我正在实施深度图构建，其代码（在 Python 中）可在此处获得OpenCv Docs - depthMap我成功地获得了深度图，正如他们在文档中显示的给定图像对（左右立体图像）tsukuba_l.png和tsukuba_2.png. 我考虑测试自己的图像对，所以我从我的手机中取出了一对图像，如下所示：

当我运行代码时，我得到了这样的深度图

我尝试使用numDisparities和blocksize，但它无助于获得最佳地图。

我想cv2.StereoBM_create在 Github 的主文件夹中检查 的脚本，但无法在线获取。你能帮我实现一种为我拍摄的自定义图像实现深度图的方法吗？有没有办法让我们可以使用这些参数，或者至少让我获得包含所有 Stereo 相关模块的 GitHub 主模块的链接。谢谢你。

在此处提供的包sklearn- Github/Sklearn中，我们看到linear_model非常适合解决logistic regression机器学习问题的模块。我成功地对数据集实现了这一点，其决策边界可以用直线分隔。但问题是如何实现逻辑回归non-linear models。

我尝试搜索该库（在上面的 guithub 链接中）是否包含任何相关模块，但没有。有没有办法处理sklearn的非线性问题？（除了聚类算法）还有其他库可以帮助非线性回归吗？欢迎提出建议。

我是Pandas的新手,我一直在尝试用Python 2.7做一个散点图,我在.txt文件中的数据集是这样的(逗号分隔)

6.1101,17.592
5.5277,9.1302
8.5186,13.662
7.0032,11.854
5.8598,6.8233
8.3829,11.886
7.4764,4.3483



import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mplt

# Taking Dataset using Pandas

input_data = pd.read_csv('data.txt');
#input_data.head(5)

如何在数据集上没有任何标题的散点图中绘制上述数据？

我在教程和示例中看到,如果数据集具有列标题,则可以绘制散点图.我尝试将x和y作为.txt文件中数据集的两列的标题,并尝试以下代码.

input_data = pd.read_csv('data.txt');
#input_data.head(5)
x_value = input_data[['x']]
y_value = input_data[['y']]

mplt.scatter(x_value, y_value)

但是我仍然会收到错误,如下所示

Traceback (most recent call last):
  File "E:\IIT Madras\Research\Experiments\Machine Learning\Linear Regression\Linear_Regression.py", line 16, in <module>
    y_value = input_data[['y']]
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1791, in __getitem__
    return self._getitem_array(key)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1835, in _getitem_array
    indexer = self.ix._convert_to_indexer(key, axis=1)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1112, …