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3D-TSDF-Fusion-Python.zip

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简介：
3D-TSDF-Fusion-Python.zip 是一个包含使用Python实现三维时序最短距离体积融合算法源代码的压缩文件包，适用于点云数据处理和三维重建。 3D-tsdf-fusion-python.zip是一个包含Python代码的文件，用于将多个RGB-D图像融合到TSDF体素体积中。3D建模是指使用专门软件创建物理对象的数字模型的过程，它是计算机图形学的一个方面，在视频游戏、3D打印和VR等领域有广泛应用。

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  • 3D-TSDF-Fusion-Python.zip
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    3D-TSDF-Fusion-Python.zip 是一个包含使用Python实现三维时序最短距离体积融合算法源代码的压缩文件包，适用于点云数据处理和三维重建。 3D-tsdf-fusion-python.zip是一个包含Python代码的文件，用于将多个RGB-D图像融合到TSDF体素体积中。3D建模是指使用专门软件创建物理对象的数字模型的过程，它是计算机图形学的一个方面，在视频游戏、3D打印和VR等领域有广泛应用。
     
  • TSDF-Fusion-Python：将多张RGB-D图像合并至TSDF体积的Python代码
    优质
    TSDF-Fusion-Python是一款用于处理RGB-D图像的Python工具包，它能够高效地将多张深度与彩色图融合进单个三维TSDF（带符号距离函数）体积中，便于后续3D建模和场景重建。 这是一个轻量级的Python脚本，可以将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云，在Ubuntu 16.04上进行了测试。 该脚本需要以下库：numpy、opencv-python、scikit-image 和 numba。通过运行命令 `pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba` 可以快速安装这些依赖项。可选的GPU加速则需要NVIDIA GPU，并且可以使用命令 `pip install --user pycuda` 安装相关库。 演示版本将来自7个场景的数据集中的1000张RGB-D图像融合到一个405 x 264 x 289大小的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的速度运行，并输出分辨率约为2cm的3D网格文件mesh.ply。此mesh.ply 文件可以使用各种3D查看器软件进行可视化。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像是16位PNG格式，单位以毫米计。
     
  • MNetSocket-Python.zip
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    MNetSocket-Python是一款使用Python语言开发的网络编程库，简化了TCP和UDP协议的socket编程过程，帮助开发者快速实现网络通信功能。 本项目是一个包含4份Python3代码的小工程，旨在帮助学习基于TCP的套接字通信以及自定义通信协议。该项目包括一个服务端程序和一个客户端程序，并提供一份用于测试分包与粘包处理能力的测试代码。整个项目的编写遵循面向对象的思想，注释清晰简洁，易于理解。
     
  • EWT-Python.zip
    优质
    EWT-Python 是一个包含Python脚本和模块的压缩文件包，用于处理与EWT（经验窗口变换）相关的数据分析任务。此工具集便于信号处理领域的研究人员使用。 经验小波变换EWT的Python实现代码可用于处理心电信号等多种应用场景。
     
  • CIFAR-100-Python.zip
    优质
    CIFAR-100-Python.zip包含了一个用于图像分类研究的数据集Python版本，适用于机器学习和深度学习项目。该数据集涵盖了100个类别、数千张彩色图像。 cifar-100-python 数据集可以免费下载。
     
  • glove-python.zip 文件
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    Glove-python.zip 是一个包含Python实现的GloVe（全局向量）词嵌入工具的压缩文件，用于自然语言处理中的文本表示学习。 在D:\glove-python目录下运行以下命令来安装GloVe的Python包： ``` python setup.py build_ext pip install . ```
     
  • 车牌识别-OpenCV-python.zip
    优质
    本资源包提供基于Python与OpenCV库实现的车牌识别系统代码，适用于计算机视觉项目和车辆监控应用开发。 基于`opencv-python`的车牌识别项目参考了上几位版主的文章，并进行了一定优化，提高了识别准确率。同时，重新设计了一个GUI界面并添加了数据导出功能。
     
  • Identifying Digits Using OpenCV and Python.zip
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    本项目为一个使用Python和OpenCV库进行数字识别的代码包。通过图像处理技术，实现对图片中的数字进行准确提取与辨识。 使用 OpenCV 和 Python 可以实现数字识别功能。首先需要导入所需的库，并加载图像数据；接着可以应用预处理技术如灰度化、二值化以及边缘检测来增强数字特征，使其更易于被算法捕捉到；然后利用模板匹配或机器学习模型（例如支持向量机SVM）训练一个能够准确分类和识别不同数字的模型。最后通过测试图像数据验证其性能并进行必要的调整优化。 在整个过程中需要注意的是要确保所使用的图片中的数字是清晰且均匀分布，这有助于提高最终结果的准确性。此外还可以考虑使用深度学习方法如卷积神经网络CNN来进一步提升识别效果。
     
  • VINS-FUSION-learning: VINS-FUSION 中文注释版详解
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    《VINS-FUSION-learning》是对SLAM算法VINS-Fusion进行深入解析的中文教程，详细解释了代码结构与实现原理，适合研究视觉惯性里程计的读者学习。 VINS-Fusion中文版创新学习资料由港科大老师提供，十分感谢他们的工作贡献。目前仅对前端视觉惯性里程计（VIO）部分进行了注释，并在代码中加入了相关博客、参考文献及其他博文的引用。 VINS-Fusion是一个基于优化的多传感器状态估计器，能够为自主应用如无人机、汽车和AR/VR提供精确的自我定位功能。它是原版算法的一个扩展版本，支持多种视觉惯性传感器类型（单目相机+IMU、双目相机+IMU以及仅使用双目相机）。此外还展示了一个将VINS与GPS融合的小型示例。 特征包括： - 支持多类传感器：如立体声摄像机/单镜头摄像机搭配IMU或单独的立体声摄像机； - 实现在线空间校准（即，调整摄像头和IMU之间的转换关系）； - 在线时间校准（处理相机与IMU之间的时间偏差问题）； - 视觉闭环功能。 值得一提的是，VINS-Fusion曾于2019年1月在开源立体声算法排行榜上占据领先地位。项目作者包括来自香港的曹少祖、潘洁等学者。
     
  • Fusion Compiler User Guide
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    《Fusion Compiler用户指南》为设计工程师提供了详尽的操作手册和最佳实践案例，旨在帮助他们高效地使用Fusion Compiler进行集成电路的设计与验证。 Synopsys EDA工具Fusion Compiler用户指南提供了详细的指导和教程，帮助用户掌握该软件的各项功能和技术细节。这份文档是进行设计自动化流程中不可或缺的参考资料之一。