keras中提取每一層的系數 建立一個keras模型 返回所有層的權重系數，並保存成numpy array 得到具體某一層的權重系數 對於BN層，layer.get_weights()返回一個list，為[gamma, beta, mean, std]四個array ...

3D點雲特征描述與提取是點雲信息處理中最基礎也是最關鍵的一部分，點雲的識別。分割，重采樣，配准曲面重建等處理大部分算法，都嚴重依賴特征描述與提取的結果。從尺度上來分，一般分為局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法線等幾何形狀特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都屬於3D點雲特征描述與提取的范疇 ...

點特征直方圖（PFH）描述子 正如點特征表示法所示，表面法線和曲率估計是某個點周圍的幾何特征基本表示法。雖然計算非常快速容易，但是無法獲得太多信息，因為它們只使用很少的幾個參數值來近似表示一 ...

快速點特征直方圖(FPFH)描述子 已知點雲P中有n個點，那么它的點特征直方圖（PFH）的理論計算復雜度是，其中k是點雲P中每個點p計算特征向量時考慮的鄰域數量。對於實時應用或接近實時應用中，密集點 ...

如何從一個深度圖像（range image）中提取NARF特征 代碼解析narf_feature_extraction.cpp 編譯運行./narf_feature_extraction -m 這將自動生成一個呈矩形的點雲，檢測的特征點處在角落處，參數-m是必要的，因為矩形周圍 ...

@ 目錄 從深度圖像中提取邊界（從前景跨越到背景的位置定義為邊界): 物體邊界：這是物體的最外層和陰影邊界的可見點集. 陰影邊界：毗鄰於遮擋的背景上的點集（遮擋和背景的交界） Veil點集，在被遮擋物邊界和陰影邊界之間的內插點 它們是有激光雷達獲取的3D距離 ...

最近開始動手做實驗，之前寫了一個小實驗利用到了PCL庫中的索引； 現在在寫利用PCL中的RegionGrowing類來分割生成面片，無論是迭代生成還是進行提取都需要用到pcl庫中定義的索引， 雖然搞的不是太明白，還是想寫下來來記錄自己的思路。 先看一下PCL是如何定義 ...

1. 安裝庫 pip install python_speech_features 2. 代碼： #!/usr/bin/env python from python_speech_featur ...