小编mem*_*ecs的帖子

我正在研究 OpenCV 2.2 函数cameraCalibration(...)，我注意到一个标志 CV_CALIB_RATIONAL_MODEL 启用了新的径向畸变模型，该模型应该可以更好地与广角镜头配合使用：

这个模型到底来自哪里？我读了一些似乎有某种相关性的论文，但他们采用的模型似乎与 OpenCV 实现的模型有很大不同。

1. 通用相机有理函数镜头畸变模型
2. 多视图几何和镜头畸变的同时线性估计

谁能给我更多关于 opencv 模型漏洞利用的信息以及为什么？

运行子进程将无法正确处理花括号

# Python 2.7.4

import subprocess
subprocess.Popen('ls src/*.cpp',shell=True): 
src/tonemap.cpp src/pch.cpp

subprocess.Popen('ls src/{t,p}*.cpp', shell=True)
ls: cannot access src/{p,t}*.cpp: No such file or directory

相同的程序将在python 2.7.2的不同机器上运行.两个系统都使用bash shell.

你是理由,我该如何解决？

编辑:

直接从命令行调用命令会返回正确的结果:

ls src/{t,p}*.cpp
src/tonamep.cpp src/pch.cpp

是否有一个单行代码可以处理以下情况：

def queryByAttr(attr1,attr2=None):
  if attr2 is None:
    session.query(Foo).filter(Foo.attr1==attr1)
  else:
    session.query(Foo).filter(Foo.attr1==attr1).filter(Foo.attr2==attr2)

给定一个带有多个图的图形，有没有办法确定用鼠标按钮单击了哪个图？

例如

fig = plt.figure()

ax  = fig.add_subplot(121)
ax.imshow(imsp0)

ax = fig.add_subplot(122)
ax.imshow(imsp1)

fig.canvas.mpl_connect("button_press_event",onclick_select)

def onclick_select(event):
  ... do something depending on the clicked subplot

是否可以在两个子集中切片h5py数据集而不将它们实际加载到内存中？例如:

dset = h5py.File("/2tbhd/tst.h5py","r")

X_train = dset['X'][:N/2]
X_test  = dset['X'][N/2:-1]

有很多方法可以展平嵌套列表。我将在这里复制一个解决方案仅供参考：

def flatten(x):
    result = []
    for el in x:
      if hasattr(el, "__iter__") and not isinstance(el, basestring):
        result.extend(flatten(el))
      else:
        result.append(el)
    return result

我感兴趣的是逆运算，它将列表重建为其原始格式。例如：

L = [[array([[  24, -134],[ -67, -207]])], 
     [array([[ 204,  -45],[  99, -118]])], 
     [array([[  43, -154],[-122,  168]]), array([[  33, -110],[ 147,  -26],[ -49, -122]])]]

# flattened version

L_flat = [24, -134, -67, -207, 204, -45, 99, -118, 43, -154, -122, 168, 33, -110, 147, -26, -49, -122]

是否有一种有效的方法来展平、保存索引并重建为其原始格式？

请注意，列表可以是任意深度的，并且可能没有规则的形状，并且将包含不同维度的数组。

当然，flattening 函数也应该改成存储列表的结构和numpy数组的形状。

我试图对numpy数组的某些特定单元格求和+1，但没有慢循环我找不到任何方法：

coords = np.array([[1,2],[1,2],[1,2],[0,0]])
X      = np.zeros((3,3))

for i,j in coords:
  X[i,j] +=1 

导致：

X = [[ 1.  0.  0.]
     [ 0.  0.  3.]
     [ 0.  0.  0.]]

X[coords[:,0],coords[:,1] += 1 退货

X = [[ 1.  0.  0.]
     [ 0.  0.  1.]
     [ 0.  0.  0.]]

有什么帮助吗？

我正在尝试实现以下目标，并且希望使用GNU并行在多个进程上实现。

for i in $(seq 0 3); do
 var=$(printf "%.5d" $i)
 echo test_$var
done

 Output:
--------------------
test_00000
test_00001
test_00002

我尝试了这个，但是它不起作用：

parallel var=$(print "%.5d" {})\; echo test_$var ::: $(seq 0 3)

是否有办法在同情中将未知函数的导数离散化？我想要实现以下目标:

from sympy import *

>>> f = Function('f')
>>> x = Symbol('x')

>>> dfdx = Derivative(f(x),x).somemethod()
>>> print dfdx
    (f(x+1) - f(x-1)) / 2
>>> eq = lambdify((f,x),dfdx)
>>> w = np.array([1,5,7,9])
>>> print eq(w,1)
    -3

给定一个caffe.Net对象，访问特定层的最佳方法是什么？
现在，我只想出了如何遍历它们，这不是很有用：

for i in range(n_layers):
  print net.layers[i].type

我发现OpenCV内存管理非常混乱.我在这里阅读了文档http://opencv.itseez.com/modules/core/doc/intro.html#automatic-memory-management,但我真的认为它没有提供足够的信息来完全理解它.

例如,请考虑以下代码段

Mat_<float> a,b,c;

a = b; // The header of b is copied into a and they share the data
b = c; // Now b refers to c and a != b
b = a + 1; // b still shares data with c and s.t. b = c;

它有意义吗？有人可以解释它背后的想法吗？