目标 在本章中 我们将学习利用calib3d模块在图像中创建一些3D效果。 基础 这将是一小部分。在上一次相机校准的会话中,你发现了相机矩阵,失真系数等。给定图案图像,我们可以利用以上信息来计算其姿势或物体在空间中的位置,例如其旋转方式, 对于平面物体,我们可以假设Z = 0,这样,问题就变成了如何将相机放置在空间中以查看图案图像。 因此,如果我们知道对象在空间中的位置,则可以在其中绘制一些2D图
目标 在这个部分,我们将学习利用 calib3d 模块在图像中创建一些3D效果。 基础知识 这将是一个小的章节。在上一次相机校准的过程中,您已经找到相机矩阵,失真系数等等。给定一个模式图像,我们可以利用上面的信息来计算它的姿态,或者物体在空间中的位置如何旋转,它是如何移动的等等。对于一个平面物体,我们可以假设 Z = 0,这样现在问题就变成了如何将相机放置在空间中来观看我们的图案图像。所以,如果我
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在大多数情况下,我们处理数据整体分布的估计。 但是当涉及到集中趋势估计时,我们需要一种特定的方式来总结分布。 平均值和中值是常用的估计分布集中趋势的技术。 在我们在上一节中学到的所有图中,我们对整个分布进行了可视化。 现在,让我们讨论一下我们可以用来估计分布集中趋势的图。 酒吧情节 barplot()显示分类变量和连续变量之间的关系。 数据以矩形条表示,条形的长度表示该类别中数据的比例。 条形图表
在前一章中,我们开始开发推断思维的方法。特别是,我们学会了如何使用数据,在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道,某件事情有多大。 例如,在前面的章节中,我们调查了敌人可能拥有的战机数量。在选举年,我们可能想知道有多少选民赞成特定候选人。为了评估目前的经济状况,我们可能会对美国家庭年收入的中位数感兴趣。 在本章中,我们将开发一种估计未知参数的方法。请记住,参数是总体相关的数值。 要弄清参数