機器視覺 - 參數計算
一、CMOS像素，解碼分辨率，視場角和讀碼距離的關系
設：
讀碼距離為：S（mm）
水平像素為：N
水平視場角：α
解碼分辨像素：R（像素）
條碼最小模塊大小：X(mil)
S= 0.254NX/2Rtan(α/2) 就是說讀碼距離正比於水平像素和條碼模塊大小，反比於視場角和解碼分辨像素
舉例：10mil的PDF417碼,42°鏡頭,9V022 CMOS,理論能讀多遠 ？ 設:PDF的解碼分辨像素為1.1
S= 0.254NX/2Rtan(α/2)=0.254*752*10/2*1.1*tan21° =403mm
這是理論計算，實際還和光學鏡頭的景深和光照有關。
二、鏡頭畸變率
機器視覺 - 參數計算
相關推薦
機器視覺 - 參數計算
大小 log 畸變 光照 理論 鏡頭畸變 有關 視覺 logs 一、CMOS像素，解碼分辨率，視場角和讀碼距離的關系 設： 讀碼距離為：S（mm） 水平像素為：N 水平視場角：α 解碼分辨像素：R（像素） 條碼最小模塊大小：X(mil) S= 0.
卷積神經網絡中的參數計算
http cnblogs 大學 卷積神經網絡 nbsp images 技術分享 logs 裏的 舉例1： 比如輸入是一個32x32x3的圖像，3表示RGB三通道，每個filter/kernel是5x5x3，一個卷積核產生一個feature map，下圖中，有6個5x5x
01、BUCK電路的參數計算
row ssi creator fault sin iso say test express 案例：設計一個Buck電路，滿足如下性能指標要求：一、性能指標要求??1、輸入電壓??2、輸出電壓??3、輸出電壓紋波??4、電流紋波??5、開關頻率??二、需要計算的參數??三、
遠心鏡頭參數計算
計算公式 4.4 href prime 沒有 靈敏度 快速 範圍 如果 景深，在光學攝影中是一個很重要參數，它的大小決定著清晰圖像範圍。在遠心光學成像中，景深也是一個經常被提及的參數，它的大小取決於鏡頭倍率、光圈數、波長、像素大小、客戶使用的邊緣提取算法靈敏度。對於大多數遠
【機器學習】隨機森林 Random Forest 得到模型後，評估參數重要性
img eas 一個 increase 裏的 sum 示例 增加 機器 在得出random forest 模型後，評估參數重要性 importance（） 示例如下 特征重要性評價標準 %IncMSE 是 increase in MSE。就是對每一個變量 比如 X1
DeepLearning tutorial（2）機器學習算法在訓練過程中保存參數
read com true article detail spec ear ase 例如 我是小白，說的不是很好，請原諒 @author：wepon @blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43169019
寫一個函數計算但參數為n（n很大）時的值1-2+3-4+5-6+7……+n。（考慮程序執行效率）
參數 color n) col sys class n-1 == code 1 private static void jisuan(int n) { 2 int sum=0; 3 if(n%2==0){ 4 sum=-(n/2)
單目視覺SLAM:采用逆深度參數化的方法求取深度信息的過程
ive 魯棒性 圖片 lte 有著 研究 tla 一次 攝像機 一種實時的單目視覺SLAM改進算法 該算法采用一個攝像頭作為外部傳感器來提取機器人行進過程中周圍環境的特征信息，用實時性良好的FAST提取環境特征點，結合逆深度參數化進行特征點非延時初始化，用壓縮擴展卡爾曼濾波
異步電機矢量控制中和參數自檢有關的計算(務必進一步整理)
digg 參考 structure 程序 right share itl 使用 tar 異步電機矢量控制中和參數自檢有關的計算(務必進一步整理) 2017-04-05 23:20 122人閱讀 評論(0) 收藏 舉報 分類： 算法（39） 高壓變頻（36）
機器學習：模型性能評估與參數調優
rom 集中 進行 groups 然而 val k-fold 證明 strong 模型性能評估的常用指標 真陽性（True Positive，TP）：指被分類器正確分類的正例數據 真陰性（True Negative，TN）：指被分類器正確分類的負例數據 假陽性（False
數組作為參數傳遞的時候，被調用的函數內無法計算出數組的大小
數組 bsp return images 傳遞 方法 %d alt span 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 int ff (int c[])//被調用的函數 4 { 5
[轉] caffe視覺層Vision Layers 及參數
左右 solver base html 上下 配置文件 inner output bar 視覺層包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等層。 1、Convolution層： 就
GIS開發之計算四參數，七參數
html ges ima png 原理 根據 .cn 個人 htm 一、四參數 想要通過控制點計算四參數，首先需要知道四參數的相關原理，推薦這篇文章： http://www.docin.com/p-1197326043.html 根據上面的計算公式，使用最小二乘法
[機器學習]模型評價參數，準確率，召回率，F1-score
就是 ddl .com gpo sci 擔心 height 數據 -s 很久很久以前，我還是有個建築夢的大二少年，有一天，講圖的老師看了眼我的設計圖，說：“我覺得你這個設計做得很緊張”，當時我就崩潰，對緊張不緊張這樣的評價標準理解無能。多年後我終於明白老師當年的意思，然鵝已
機器學習之路: python 線性回歸LinearRegression, 隨機參數回歸SGDRegressor 預測波士頓房價
誤差 差異 ces color square 均方誤差 rep score 處理 python3學習使用api 線性回歸，和 隨機參數回歸 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 1 from skle
機器學習系列(12)_XGBoost參數調優完全指南（附Python代碼）
row cti tar libraries 叠代 數據科學家 值範圍 邏輯回歸 doc https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396 轉： 原文地址：Complete Guide to Paramet
ResNeXt——與 ResNet 相比，相同的參數個數，結果更好：一個 101 層的 ResNeXt 網絡，和 200 層的 ResNet 準確度差不多，但是計算量只有後者的一半
模式 這樣的 cap dfa 不同 dual 重復 ORC 但是 from：https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 論文地址：Aggregated Residual Transformati
雲計算周末班培訓：常用虛擬機參數
虛擬機JVM 虛擬機提供了三種類型參數：標準參數中包括功能和輸出的參數都是很穩定的，很可能在將來的JVM版本中不會改變。你可以用 java 命令（或者是用 java -help）檢索出所有標準參數。 非標準化的參數，在將來的版本中可能會改變。所有的這類參數都以 -X 開始，並且可以用 java -X 來檢索。
【Python】Python 網頁爬蟲 & 文本處理 & 科學計算 & 機器學習 & 數據挖掘兵器譜
round b+ param 有意 做了 你會 lib extra 補充 本文轉載自：https://www.cnblogs.com/colipso/p/4284510.html 好文 mark http://www.52nlp.cn/python-%E7%B
機器學習 LR中的參數叠代公式推導——極大似然和梯度下降
jpg blog 我們 應該 圖片 最大似然 gpo 機器學習實戰 pos 機器學習 LR中的參數叠代公式推導——極大似然和梯度下降 Logistic本質上是一個基於條件概率的判別模型(DiscriminativeModel)。