<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[helloandreayu的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; helloandreayu]]></copyright><item><title><![CDATA[2021-02-25]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/114107214</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/114107214</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Thu, 25 Feb 2021 22:05:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器人行为的自动优化一直是进化机器人学的目标。通过自动化来解决手头的问题常常会带来新的方法和新的见解。这种方法遇到的一个常见问题是，当这种优化在模拟环境中发生时，在现实世界中实现时，优化的策略会受到现实差距的影响。这往往导致次优的行为，如果它在所有的工作。本文研究了利用俯视摄像机光学流场的发散性对四旋翼微型飞行器进行快速安全着陆机动的神经控制器的自动优化。优化策略表明，分段线性控制方案比常用的简单线性控制方案更有效，这是人类设计者尚未考虑的。此外，通过在真实世界车辆上的仿真测试，我们展示了在控制器的输入和输]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2021-02-25]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/114106516</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/114106516</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Thu, 25 Feb 2021 21:09:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[**
Robust Nonlinear Control-based Trajectory Tracking for Quadrotors under Uncertainty简读笔记
**
摘要 ：
本文提出了一种改进的上升的反馈控制策略，用于速度变换、不确定性和有扰动的四旋翼无人机的轨迹跟踪。
introduction：
四转子控制的初步研究集中在使用经典控制技术（如比例积分微分PID[3]、[4]、比例微分（PD）[5]和线性二次调节器（LQR）[6]）将工作点周围的非线性四转子动力学线性化。在文献[3]]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/103057515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/103057515</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Wed, 13 Nov 2019 21:17:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自链接: https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html.

梯度下降是参数更新最常用一种方法。
更新的参数是更新目标函数中的参数。
目标函数有时也被称为代价函数，是假设函数与真值构成的函数
假设函数根据学习任务制定
学习任务可以分为回归和分类
上述链接中以最简单的线性回归为例，假设函数为简单的线性函数（其实假设函数可以很复杂，这里只是为了便于理解，所...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现grabcut算法进行物体分割]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/103023942</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/103023942</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Tue, 12 Nov 2019 20:47:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[GrabCut算法进行物体分割GrabCut算法原理python实现GrabCut算法
GrabCut算法原理
（1）在图片中定义含有（一个或多个）物体的矩形。
（2）矩形外外的区域被自动认为是背景。
（3）对于用户定义的矩形区域,可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域。
（4)用高斯混合模型（Gaussians Mixture Model,GMM）来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Opencv3计算机视觉》Python语言实现-第七章 目标检测与目标识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102573137</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102573137</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Tue, 15 Oct 2019 20:31:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[目标检测与识别技术：
梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）
图像金字塔(image pyramid)
滑动窗口(sliding window)
HOG描述符
HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的。
关于图像直方图的理解: https://blog.youkuaiyun.com/qq_38701868/article/details/89215881.
HOG将图...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Opencv3计算机视觉》Python语言实现-第六章特征检测算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102570905</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102570905</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Tue, 15 Oct 2019 18:55:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[6.1特征检测算法
Opencv中常见的特征检测和提取算法有：
Harris：该算法用于检测角点
SIFT:该算法用于检测斑点
SURF：该算法用于检测斑点
FAST：该算法用于检测角点
BRIEF：该算法用于检测斑点
ORB：该算法代表方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法
特征的定义：特征就是有意义的图像区域。例如，角点及高密度区域、边缘、斑点等。
检测角点特征
connerHar...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Opencv3计算机视觉》Python语言实现-第三章Canny算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102568226</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102568226</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Tue, 15 Oct 2019 15:59:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[Canny算法的python实现代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(“D:\picture\1.jpg”, 0)
cv2.imwrite(“canny.jpg”, cv2.Canny(img, 200, 300))
cv2.imshow(“canny”, cv2.imread(“canny.jpg”))
cv2.waitKey()
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ValueError: Could not find a format to read the specified file in mode ‘i‘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102495584</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/helloandreayu/article/details/102495584</guid><author>helloandreayu</author><pubDate>Fri, 11 Oct 2019 10:05:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[报错：ValueError: Could not find a format to read the specified file in mode 'i’的解决方法
报错：AttributeError: ‘JpegImageFile’ object has no attribute 'shape’的解决方法
读取图片的三种方式
方式一：
import scipy.misc
img=scipy.mi...]]></description><category></category></item></channel></rss>