KK
Ну тут усреднение не очень норм будет, т.к. ты будешь терять такой важный компонент, как текстуру
Size: a a a
2020 May 19
KK
А там для улучшения очень важно это
KK
Вообще рекомендую все-таки смотреть в сторону нейроселедочек
KK
Регионально подтереть
P
Ну тут усреднение не очень норм будет, т.к. ты будешь терять такой важный компонент, как текстуру
ну судя из описания (локальное сглаживание) как раз подходит
KK
ну судя из описания (локальное сглаживание) как раз подходит
Ему под задачу не подходит
KK
Он словит хрень на зимних дорогах
P
Он словит хрень на зимних дорогах
в оригинальном посте написано что нужно сглаживать, при этом желательно локально (не все данные использовать, то есть простой фильтр частот не подходит)
KK
в оригинальном посте написано что нужно сглаживать, при этом желательно локально (не все данные использовать, то есть простой фильтр частот не подходит)
Ну вот я сразу говорю про те проблемы, с которыми сам сталкивался
P
а ок
KK
Будет вот такая картинка и он ее сгладит
KK
И там все белое будет
A
А зачем картинку-то сглаживать? Я получаю из всех направлений векторов оптического потока примерное положение Точки схода, но это положение немного дёргается, что мне не на руку. В итоге, если последовательность множество точек M = {(x1, y1), (x2, y2), ...}, card M =~ 30 (сдвигается скользящим окном), судя по которым хотелось бы предсказывать (x31, y31) и как-то связать с тем, что реально получилось. Хм, чем-то фильтр Калмана напоминает
KK
Albyc
А зачем картинку-то сглаживать? Я получаю из всех направлений векторов оптического потока примерное положение Точки схода, но это положение немного дёргается, что мне не на руку. В итоге, если последовательность множество точек M = {(x1, y1), (x2, y2), ...}, card M =~ 30 (сдвигается скользящим окном), судя по которым хотелось бы предсказывать (x31, y31) и как-то связать с тем, что реально получилось. Хм, чем-то фильтр Калмана напоминает
А, ты про это. Тогда да, там скользящего окна по 2 координатам более, чем достаточно
2020 May 20
P
А, ты про это. Тогда да, там скользящего окна по 2 координатам более, чем достаточно
это кажется на mean curvature flow похоже
AT
Albyc
Ну там не всегда амплитуды высокие. Собственно, сама задача - есть оптический поток, который показывает куда сдвинулся транспорта по камере. Я через Быстрое преобразование Хафа нахожу точку схода (точка, лежащая в бесконечности, из которой якобы выходит вся картинка. Грубо говоря, середина горизонта). Но иногда есть всяские артефакты в виде тени, покачиваний самой камеры из-за ям и неровностей и прочее. Хочу вот это дело как-то причесать
А если аккумулятор между фреймами скользящим средним считать? Т.е. аккумулированные значения скользящим средним фильтровать. Мб это что-нибудь даст?
A
А если аккумулятор между фреймами скользящим средним считать? Т.е. аккумулированные значения скользящим средним фильтровать. Мб это что-нибудь даст?
Я так и делаю) Результат хороший получился вроде
AT
Можно ещё придумать как репроекцию этих значений делать. Это устойчивость к тряске улучшит
D
Переслано от Dima
На тестировании решаю задачу. Есть массив чисел. Требуется получить сумму всех возможный
array = [10,1]
10 * 10 => 1010
10 * 1 = 101
1 * 10 = 110
1 * 1 = 11
1010 + 101 + 110 + 11 = 1232
Писал 2 варианта решения с переводом в текст, сложением и обратно в число.
И с использованием first*(10**Math.log10(second))*10 + second.
В обоих случая не хватает времени для прохождение скрытых тестов. Как можно решит эту задачу?
array[i]*array[j] таким образом что array[i]*array[j] является сложением строк чисел и переводом их обратов число. Например.array = [10,1]
10 * 10 => 1010
10 * 1 = 101
1 * 10 = 110
1 * 1 = 11
1010 + 101 + 110 + 11 = 1232
Писал 2 варианта решения с переводом в текст, сложением и обратно в число.
И с использованием first*(10**Math.log10(second))*10 + second.
В обоих случая не хватает времени для прохождение скрытых тестов. Как можно решит эту задачу?
DK
Переслано от Dima
На тестировании решаю задачу. Есть массив чисел. Требуется получить сумму всех возможный
array = [10,1]
10 * 10 => 1010
10 * 1 = 101
1 * 10 = 110
1 * 1 = 11
1010 + 101 + 110 + 11 = 1232
Писал 2 варианта решения с переводом в текст, сложением и обратно в число.
И с использованием first*(10**Math.log10(second))*10 + second.
В обоих случая не хватает времени для прохождение скрытых тестов. Как можно решит эту задачу?
array[i]*array[j] таким образом что array[i]*array[j] является сложением строк чисел и переводом их обратов число. Например.array = [10,1]
10 * 10 => 1010
10 * 1 = 101
1 * 10 = 110
1 * 1 = 11
1010 + 101 + 110 + 11 = 1232
Писал 2 варианта решения с переводом в текст, сложением и обратно в число.
И с использованием first*(10**Math.log10(second))*10 + second.
В обоих случая не хватает времени для прохождение скрытых тестов. Как можно решит эту задачу?
На C++