muzitianfu的博客

原创 3D CV 论文调研

3D论文调研Introduction本文对3D的分类，分割，检测任务进行了调研。在调研的论文中，主要使用的是3D点云数据，因为其包含的信息更多，使得检测，分类，分割等任务的结果更好。也因此大多数方法围绕如何更好的提取点云数据特征而展开。这些方法可以大致分为两类，一类是将点云数据通过投影或者体素化等变换，然后利用卷积神经网络进行特征提取，另一类是直接提取点云数据的特征，这里提取的特征包括每个点云数据自身的数据特征，以及点云与点云之间相对位置等信息特征，然后通过下采样等方式提取出全局特征。第一类方法由于点云

原创 Opencv和PIL Image图片坐标系

Opencv和PIL Image图片坐标系前言在使用图像标记工具，如labelme和labelImg时，我们可能有时候想将标记或者框定的区域给提取出来，这是我们可以使用不同的图像处理库，如opencv和PIL。问题使用labelme标注时，我们获得的json文件中会包含标记点的坐标，这个坐标是以图像的左下角为坐标原点。这时使用的图像处理库读取图像如果是以左上角为坐标原点就会出现问题。解决可以使用跟标注工具相同坐标系的图像处理库，如PIL是跟labelme一样，都是以左下角为坐标原点，

原创 pytorch使用清华源安装（anaconda3）

原创 matplotlib.axe.draw_artist加快图像及其他如文本、矩形框等的显示

matplotlib.axe.draw_artist加快图像及其他如文本、矩形框等的显示IntromethodIntro最近在弄一个软件的图像的显示部分，多帧图像在经过处理之后要马上显示出来，开始单纯的使用matplotlib.axe.draw()方法显示图像，总感觉图像的显示很慢，于是想使用各种办法加速图像的显示。method这里只讲述使用draw_artist()方法。通过查阅官网给出...