<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[subchange的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Subtlechange]]></copyright><item><title><![CDATA[RANSAC点云多平面拟合分割]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/123004329</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/123004329</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Fri, 18 Feb 2022 15:36:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[三维点云拟合分割，使用RANSAC提取三维点云中的多个平面。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matplotlib绘图-颜色，字体，刻度，label，tick_label，粗细，图例设置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/119929329</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/119929329</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Thu, 26 Aug 2021 13:31:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[From: subce
Tips
整理一下关于绘图的基本设置，主要包括：

自定义legend
二维图tick的长度和粗细
孪生x轴、y轴
设置二维图边框粗细
给三维图添加边框
设置三维图背景颜色为白色
三维图tick的长度和粗细

Legend
# 自定义legend
lenline1 = mlines.Line2D([], [], color='r', marker='s', linewidth=0.85,
                          markersize=5, label='L]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[typora中图片转base64]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/118604350</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/118604350</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Fri, 09 Jul 2021 13:19:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述
typora 导出 html 的时候不带文档中的图片，不方便个人网站的上传。所以想办法将markdown中的图片转化为base64格式，嵌入到html中，这样就省略的图床的需要，对于图像需要较少的网页，使用很好。
解决办法
将markdown中的图片，按照路径读取并且转为 base64 放到 markdown 的后面，同时修改前面的图片引用。这样typora 在导出html的时候，便自带base64的图片了
如下
![][01]
sxxxxxx
fdfsdgrfg ![][02] cscfdas
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于图像的裂缝分割与裂缝宽度计算（正交骨架线法）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/118523710</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/118523710</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Tue, 06 Jul 2021 16:43:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于图像的混凝土裂缝分割与宽度计算，整条裂缝的宽度计算算法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Delaunay三角网 alpha shape 2D点集边缘线提取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/110674800</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/110674800</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Fri, 04 Dec 2020 23:31:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[Delaunay三角网 alpha shape 2D点集边缘线提取

Delaunay三角网
参考blog:
Scipy
笔记
[Geometry] Alpha Shapes - 原理及我的实现
Alpha Shape
Widyaningrum E , Peters R Y , Lindenbergh R C . Building outline extraction from als point clouds using medial axis transform descriptors[J]. Patt]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Camera Calibration [相机标定-张正友]]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/108898053</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/108898053</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Thu, 01 Oct 2020 23:21:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[From：Blog
1. camera model


XcYcZcX_cY_cZ_cXc​Yc​Zc​ : camera coordinate system
uvuvuv: pixel coordinate system, [dimension in pixel]
xyxyxy: image coordinate system, [dimension in mm]
XYZXYZXYZ: word coordinate system, [dimension in pixel]

2. XYZ⇒XcYcZcX]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Point Cloud]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/107297454</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/107297454</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Sun, 12 Jul 2020 11:57:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[Point Clound


概念
&gt;&gt;  点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）


体素（voxel)  &gt;&gt;  立体像素


深度图（depth map，depth buffer, Z-buffer, Z-buffering 和 Z-depth)
&gt;&gt;  一张2D图片，每个像素都记录了从视点（viewpoint）到遮挡物表面（遮挡物就是阴影生]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[B样条曲线拟合(B_Spline_Approximation)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/107170966</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/107170966</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Mon, 06 Jul 2020 23:44:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[B_Spline_Approximation
B样条曲线的拟合主要是一个LSQ（least squares) 拟合问题，主要思想也是最小二乘法的思想，这与B-Spline曲线插值不同，拟合的曲线是尽量接近数据点，而不是完全通过。主要的方法可以参考cs3621
这里我定义了一个BS_curve类，类中的方法包括数据的参数化(parameterization)，节点(knots)的生成，计算系数Ni,pN_{i,p}Ni,p​，De_Boor算法以及最小二乘拟合(approximation),完整代码如下：

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anaconda环境包管理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/104996585</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Subtlechange/article/details/104996585</guid><author>Subtlechange</author><pubDate>Fri, 20 Mar 2020 19:05:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[Anaconda


创建环境
conda create -n py37 python=3.7


删除环境
conda remove -n py36 --all


激活环境
Windows &gt;&gt;&gt; conda activate py36
Linux &gt;&gt;&gt; source activate py36


退出环境
conda deactivate


显示所有...]]></description><category></category></item></channel></rss>