QCoreApplication a(argc, argv); cv::Mat src=imread(“/home/cdukunlu/Downloads/EuFFJ.jpg”); float data[9]= {161.837869,0.059269,319.778713,0.000000,165.648492,230.424626,0.000000,0.000000,1.000000}; float rectification[9]={1.000000,0.000000,0.000000,0.000000,1.000000,0.000000,0.000000,0.000000,1.000000}; cv::Vec<float,4> k(0.148201,-0.031856,0.012784,-0.003392); cv::Mat F = cv::Mat(3, 3, CV_32FC1, data); cv::Mat R = cv::Mat(3, 3, CV_32FC1, rectification); std::cout<<“Calibrando…”<<std::endl; cv::size=”” size=”{src.cols,” src.rows};=”” cv::mat=”” k(3,=”” 3,=””></std::endl;>::type); K.at(0, 0) = 1307.2807020496643; K.at(0, 1) = 0.0; K.at(0, 2) = 530.3754311563506; K.at(1, 0) = 0.0; K.at(1, . . . Read more
Hola a todos, estoy teniendo dificultades para entender cómo utilizar la salida de sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV. He calibrado mi clasificador binario usando este método y los resultados han mejorado considerablemente. Sin embargo, no estoy seguro de cómo interpretar los resultados. La guía de sklearn indica que, después de la calibración, la salida . . . Read more
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