ncc专题
SLAM_极线搜索最佳匹配特征点_NCC
目录 1. 需求 2. 代码实现 思路 代码 极线搜索 NCC的实现 双线性插值 1. 需求 输入: 参考图像ref, 当前图像curr, 当前图像相对于参考图像的位姿T_C_R, 参考图像的深度图depth和深度方差图depth_cov, 输入参考图像ref上的一个像素点坐标pt_ref, 求解: 在当前图像上的最佳匹配点pt_curr 2. 代码实现 思路
NCC低代码平台走过的坑(持续更新)
1、忘记超级管理员或系统管理员密码 update sm_super_user set password='U_U++--V93f182df06984208361b9689a94416ec' where admcode ='root'; update sm_super_user set password='U_U++--V316a223e0a2381c992955a97f5734f8f'
【图像隐写】基于matlab GUI DWT+DCT+PBFO改进图像水印隐藏提取（含PSNR、NCC、IF）【含Matlab源码 081期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
基于idea的YonBuilder Premium开发者工具(原NCC开发插件)使用说明
1 插件安装 1.1、添加自定义插件存储库：打开设置窗口，添加自定义插件存储库路径：https://nccdev.yonyou.com/ide/idea/latest/updatePlugin.xml 1.2、安装插件：在 Marketplace 中搜索 YonBuilder Premium开发者工具 点击安装。 2 Home配置–此功能是安装插件后必须首先使用的 2.1、点击H
台湾NCC认证所需资料和注意事项
NCC全称为National Communications Commission，为台湾通讯传播委员会，为台湾通讯传播发展而设立，主要负责频率管理、电波检测、网络域名和网址和相关国际交流合作。通信信息类设备在台湾市场流通和使用必须办理台湾NCC认证。 台湾NCC认证审验合格标签式样 CC：为固定字码，用以区别报关进口之器材种类。 XX：表验证机关（构）：以英文字母表示。 x
NCC Group技术Leader：怎样提高Docker与微服务的安全
译者 周元昊 Aaron Grattafiori在美国西雅图举办的DockerCon 2016上发表了“金色门票：Docker与高安全性的微服务”的演讲。其中主要对运行基于容器的安全微服务方案建议：启用用户命名空间、配置应用特定的AppArmor、SELinux及seccomp白名单、加固宿主系统（包括运行一个满足要求的最小操作系统）、限制宿主机的访问以及考虑加入网络安全策略。 身为NCC Gr
NCC中实现单点登录服务发布
NCC中实现单点登录服务发布 前言 本文档旨在从方案，能力，及开发方式几个方面，对单点登录进行讲解 相关资料 百度网盘 社区资料 概念介绍 单点登录（Single Sign On），简称为 SSO，是比较流行的企业业务整合的解决方案之一。SSO的定义是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。 单点机制：NC后台实现单点采用类auto2机制，通过用户，
ncc匹配（四，相关系数绝对值小于等于1的证明）
相关系数公式p=E(ab)/sqrt(Ea^2*Eb^2)，|p|<=1这个公式用样本(我们搞机器视觉图像处理的，就用图像)展开： a和b变量都只有一项，则相关系数公式=E(ab)/sqrt(Ea^2Eb^2)=xy/sqrt(x^2*Y^2)=1 a和b变量都只有二项，则相关系数公式=E(ab)/sqrt(Ea^2Eb^2)=（xy+x1y1）/（sqrt(x^2+x1^2)*sqrt(y^
NC、NC65、NCC富客户端附件在线预览插件
NC附件目前只支持下载，不支持在线查看 通过二开实现NC的附件可以在线预览 支持的格式包含：doc, docx, xls, xlsx, ppt, pptx, pdf和txt等。
Halcon基于相关性的模板匹配create_ncc_model
Halcon基于相关性的模板匹配 基于相关性的模板匹配也是一种基于灰度特征的匹配方法。该方法使用一种基于行向量的归一化互相关匹配法，在检测图像中匹配模板图像。与基于灰度值的匹配相比，该方法速度快得多，并且能够适应线性光照变化。与基于形状的模板匹配相比，该方法能适用于有大量纹理的模板，支持有轻微形变的搜索，能弥补形状模板在某些方面的不足。 使用基于相关性的匹配有如下步骤。 （1）从参考图像上选择检
【人工智能】NCC S1 5.6Tops高算力神经网络计算卡
基于AI专用的APiM架构，无需外部缓存的模块化深度神经网络学习加速器，用于高性能边缘计算领域，可作为基于视觉的深度学习运算和AI算法加速。外形小巧，极低功耗，拥有着强劲算力，配套完整易用的模型训练工具、网络训练模型实例，搭配专业硬件平台，可快速应用于人工智能行业中。 5.6Tops强劲算力 NCC S1基于AI嵌入式神经网络处理器（NPU），拥有28000个并行神经计算核，
OpenCV C++ 图像处理实战 ——《基于NCC多角度多目标匹配》
OpenCV C++ 图像处理实战 ——《基于NCC多角度多目标匹配》 一、结果演示二、NCC模板匹配2.1、OpenCV matchTemplate2.2、多角度2.3、多目标2.4、NMS非极大值抑制 三、代码实现3.1 制作模板3.1 单目标匹配3.1.1 模板图像旋转3.1.2 旋转目标坐标 3.2 多目标匹配3.2.1 制作模板3.2.2 NMS3.2.3 多目标匹配结果 四、源
NCC业务和通知消息配置
NCC业务和通知消息配置 ·目录 NCC业务和通知消息配置业务和通知类消息1、注册消息类型2、注册消息模板3、注册业务消息配置信息4、代码实现5、业务函数字段的设置6、消息设置已读/未读和删除方法1：用平台封装好的接口代码处理定位消息 方法2：直接调用底层接口代码处理参数解释 7、业务消息发送与页面跳转原理消息发送原理消息跳转原理通知消息的跳转业务消息的跳转 业务和通知
双目立体匹配算法--归一化互相关（NCC）详解和代码实现（python）
原理： 对于原始的图像内任意一个像素点 ( p x , p y ) (p_x,p_y) (px,py)构建一个 n × n n\times n n×n的邻域作为匹配窗口。然后对于目标相素位置 ( p x + d , p y ) (p_x+d, p_y) (px+d,py)同样构建一个 n × n n\times n n×n大小的匹配窗口，对两个窗口进行相似度度量，注意这里的 d d d有
【ncc高级版架构简述】
1、底层还是之前的nc的结构 2、页面请求到后端的一个流程 后端发出ajax请求，数据以JSON的形式传输到后端、有一个Diapatch分发器，把请求分发到Action中 这里后端中的web层相当于MVC中的Controler 这里会做json转换，进行解析。 这里有一个service、还有一个NCservice。 nc cloud可以定义自己的一个接口a, ，nccloud
【NCC】之一：从Pearson相关系数到模板匹配的NCC方法
文章目录 <center> NCC(Normalized Cross Correlation)1.**Pearson相关系数**2.**协方差 covariance**3. **方差 variance**4.模板匹配中的NCC方法5.实现过程6.测试结果7.部分核心源码NCC.cpp NCC(Normalized Cross Correlation) 从Pearson相关