写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

对VSLAM和三维重建感兴趣的在计算机视觉life"公众号菜单栏回复"三维视觉"进交流群. 小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云"可远观而不可近看",放大了看就只有一个个稀疏的点了.究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛...基本就和SLAM的作用一样,定位和建图 小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出

DevOps时代的软件过程改进探讨 杨振涛 云加社区 今天 作者:杨振涛,腾讯云TVP 本文从Jenkins,DevOps,云原生等视角探讨了软件过程改进在各个时代的挑战和价值,重新审视了SPI在软件开发和交付的效率和质量提升方面的意义

2019年已经过去,小编为大家整理了这一年以来云加社区发布的 200多篇腾讯干货,点击文章标题即可跳转到原文,请速速收藏哦~ 看腾讯技术: 腾讯成本优化黑科技:整机CPU利用率最高提升至90%: 腾讯科技升级1000天:团战.登月与烟囱革命: “看一看”推荐模型揭秘!微信团队提出实时Look-alike算法,解决推荐系统多样性问题: 10亿级存储挑战!看一看.微信广告.微信支付.小程序都在用的存储系统究竟是怎么扛住的?! 微信扫物上线,全面揭秘扫一扫背后的识物技术! 微信搜一搜正在用的新一代海量

阿里云加Picgo或MPic搭建最豪横的图床 首先解释一下什么是图床,图床其实就是提供图片存储的服务器. 对于自建博客来说,由于各种原因的限制(比如穷...)可能无法购买存储空间比较大的VPS. 而对于markdown来说,因为markdown源文件是纯文本的. 所以无法存储图片类的多媒体文件. 当然像印象笔记等是支持本地图片存储的,这个就另说了. 所以为了解决文章中图片存储的问题,我们可以考虑使用图床的方式,将图片保存在存储服务器上,而在我们的文章中引用图片链接就可以了. 使用图床的优点: 方

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

1. pcread: 输入文件名,返回pointCloud类(用于存储点云).eg: pcloud = pcread(“filename.ply”) 2. pcshow: 输入pointCloud类,展示该点云图.eg: pcshow(pcloud) 3. pcshowpair: 输入两个pointCloud类,一起展示两个点云图.eg: pcshowpair(pcloud1,pcloud2). 4. pcregrigid: ICP算法求取两个点云图之间的转移矩阵,输入两个点云图,返回一个转移矩

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

1.确定参数: Wp 通带截止频率 Ws  阻带截止频率 As  衰减dB Rp   纹波dB 2.根据参数确定理想 频率响应 (M     (Wp + Ws )/2  ) 双边响应 3.选窗 过滤带宽 阻带衰减 4.得出最终响应 时域相乘 频域卷积 5.观察各项参数是否达标(采用归一化后的数据) 衰减 幅频特性 相频 群延时 ?? ··· Ps:观察频率响应的函数 这里a = 1 因为FIR可由差分方程描述 故分母为1 代码: wp =0.2*pi; ws = 0.3*pi; tr_width

定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

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MATLAB仿真过程中,编写MATLAB代码的时候犯了很多错误,做了很多蠢事.记录下自己犯错的点点滴滴,并引以为戒.使用MATLAB版本为2014a,以下内容如有不当还请指正. 1. 仿真开始前清理工作区 工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响,故代码(脚本)开头需要添加如下命令 clc;clear all;close all; 2. 养成良好的变量.函数命名习惯 MATLAB中有很多内置的常量.函数等.写代码的时候不能够随意命名,以防造成不必要的麻烦.譬如在循环时不应该使用i,j变量,在MA

首先要下载安装光盘. Matlab801_MacUnix.iso [root@db-172-16-3-150 mnt]# md5sum /ssd1/Matlab801_MacUnix.iso  0d31a7ff79eaf48c0905f9845fa3e825  /ssd1/Matlab801_MacUnix.iso mount -o loop,ro Matlab801_MacUnix.iso /mnt 光盘内容 :  [root@db-172-16-3-150 ~]# cd /mnt [root

前段时间弄个流量统计相关的东西,请求展示图片时根据请求的IP进行 md5 签名生成点击链接的验证参数,结果发现一个莫名其妙的问题 发现点击日志中有一小部分点击的IP居然不一致,如果是开放给别人用可能存在作弊的情况,但目前就只有自己的流量在跑,自己没作弊啊,很奇怪. 折腾了好半天,多次测试后才发现原来是移动浏览器默认的云加速功能造成的 这个功能将使页面的部分请求通过浏览器的云服务器代理请求,所以导致展示和点击的IP不一致,目前没什么解决办法,只能取消IP签名验证了. 另外在 android 上修改

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:李想 随着人工智能以及比特币的火热,GPU云服务的使用场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行.目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯云的"自定义监控"服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控. 1.GPU云服务创建 腾讯云GPU云服务器的创建可以参考下面官网的文档,采用云市场提供的GPU服务器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序.

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:黄文俊,腾讯云高级产品经理,曾经历过企业级存储.企业级容器平台等产品的架构与开发,对容器.微服务.无服务器.DevOps等都有浓厚兴趣. 由 腾讯云serverless团队 发布在 云+社区 本文整理自1月20日腾讯云微服务架构交流会. Serverless是一个比较新的概念,2017年开始在行业内兴起,边缘计算则是一个更新的技术.那么Serverless在边缘计算中能产生的什么样的效果.产品以及形态并推进出来在大家面前呢?今天来为大

4月14日,由云加社区举办的TVP&腾讯云技术交流日云开发专场,暨"腾讯云-云开发圆桌论坛"在北京.深圳两地同步举行. 当天下午,一场主题为"基于大前端和node开发模式下的Serverless发展前景探讨"的高峰对话成为全场焦点,包括猫眼娱乐商业平台前端负责人王克淼.京东Taro团队负责人李伟涛.转转前端公共支撑负责人王澍.Laybox合伙人李明.Node js CTC成员张秋怡等26位前端领域大佬参与交流,北京和深圳两地的主持人则分别由云开发高级产品经理

本文由云+社区发表 作者:邵宗文,2009年加入腾讯,现为腾讯云数据库专家产品经理.之前曾负责为OMG事业群构建数据库平台,部署,规划及运维支持,为腾讯网,新闻客户端,快报,视频,财经,体育等提供了稳定的服务.06-09年曾任新浪数据库专家,数据库平台主管,有非常丰富的海量大数据经验. 下方视频为邵宗文在未来大会演讲实录.每个行业对数据库有不一样的要求,云上数据库通过智能化运维,数据会越来越多,准确度也越来越高,模型也会越来越精准.腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求?一起来听听吧. 数据库S

本文由腾讯云数据库发表 注:本文摘自2018年11月22日腾讯云数据库CynosDB新品发布会的演讲实录.随着互联网信息的发展,大家也对云这个词汇也不是特别陌生了,作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云,依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀,我们推出了高性能.低成本.安全可靠的整体数据服务解决方案.并且随着客户数据日益增长,也做了相关的调研和分析,推出了腾讯云新一代自研数据库.我这里先卖一个关子,由我们这边的技术嘉宾给大家揭晓我们相关的数据库内容. ----------我是分割线-------- 大家

本文由云+社区发表 作者:技术沙龙 All in 云+时代,数据库的高可用性.按需付费.按需扩展等属性解放了大批开发者.腾讯发布的自研数据库CynosDB作为国内首款同时兼容MySQL和PG的云原生数据库在业内引发热议,还不够了解TA?那么本期分享你一定不能错过! 本期云+社区技术沙龙将全方位解读CynosDB,揭秘技术内幕,解读兼容两大主流开源数据库的一主多读架构.高可用架构及快速恢复实现.可计算智能存储和分布式存储. 点击这里,免费报名参加活动! 此文已由腾讯云+社区在各渠道发布 获取更多新