探索深度信息处理新境界:Depth2HHA-python

探索深度信息处理新境界:Depth2HHA-python

Depth2HHA-pythonUse python3 to convert depth image into hha image项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth2HHA-python

深度感知,无限可能

Depth2HHA-python 是一个用 Python3 实现的高效深度图像编码工具。它借鉴了 s-gupta 在论文《Learning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation》中提出的方法——HHA编码算法。通过该库,你可以将深度图像转换为HHA图像,从而更好地挖掘和利用这些数据中的丰富信息。

简单易用的接口设计

这个项目提供了一个简洁的 getHHA 函数,只需提供相机矩阵(C),深度图像(D)以及可选的原始深度图像(RD)。即使没有原始深度图像,使用相同深度图像作为输入也能得到结果。下面是一段示例代码:

Depth2HHA-pythonUse python3 to convert depth image into hha image项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth2HHA-python

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

软件特色   支持批量文件(或目录)同时修改;   时间精度为毫秒级;   可进行固定时间、随机时间、平均时间、递增时间方式修改;   *模式下可使用规则定义灵活地生成随机时间;   可将不同的时间进行绑定,如可让创建时间与访问时间相同,不受设定影响;   可选择性地修改文件时间项,如只修改创建时间;   时间输入框支持键盘方向键调节,可以快速切换数据段并调数值;   可随时为本工具增加、删除系统菜单项,删除后不留垃圾,增加后能在文件/目录上右键快速打开本工具。 功能介绍   时间设定模式分为普通模式和*模式,普通模式又分为:固定时间、随机、平均、递增模式。   固定时间模式:按指定的时间进行修改   随机时间模式:设定时间段(即两个时间点),并在时间段内生成随机的时间   平均时间模式:设定时间段(即两个时间点),并根据文件的总数分摊时间值(需要注意文件的排序)   递增递减模式:设定起点一时间,再设定递增(或递减)的量和单位,按文件列表顺序逐步递增(或递减)时间   *模式:也称为*随机模式,可设定自定义规则,分别对不同数据段设定变动范围,能更加灵活地生成所需要的随机时间。   时间绑定:时间绑定是指将创建时间、 修改时间、 访问时间之间进行同步绑定,使绑定的时间相同,被绑定的时间不再受时间设定影响,直接引用绑定时间。
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