cmake引用pybind11

python调用C++用pybind11来封装接口比较方便易用,由于pybind11和python环境有匹配关系,cmake构建工程时先检测python环境,然后导入pybind11环境,这篇博客提供一个参考的cmakelists和一个简单的测试。

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Python保存函数入参到文件,并从文件load再次调用

在部分调试场景下,我们需要保存函数运行的现场,方便直接从函数入口开始调试(而不是从头开始运行整个工程),我们通常会选择把函数入参保存到文件,再次调试时我们从文件运行即可。下面的代码段提供了一个功能,把函数所有入参保存到文件,然后重新从文件load函数入参,并调用函数。泛型入参都打包到字典,保证代码复用。

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香港REITs(一)发展

不动产投资信托(Real Estate Investment Trusts,缩写REITs)又称房托基金、地产信托,于1960年发源于美国,是一种通过发行收益信托凭证/股份汇集资金,由管理人进行房地产投资、经营和管理,并将投资总和收益分配给投资者的证券。

对于投资者而言,REITs由不动产的证券话以及许多投资人的资金募集,使得没有庞大资本的一般投资人也能以降低门槛参与不动产市场,活动不动产市场交易、租金与增值所带来的收益。同时投资人不需要实质持有不动产标的,就可在正确市场交易,因此市场流通性由于不动产。

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Pyside6 Graphview鼠标框选

上一篇博客给了一个QImageView类,其中实现了图片浏览器的基础鼠标操作,在此基础之上,进一步实现鼠标框选的操作。具体实现时,我们先构建一个场景类QImageScene,用于管理场景中的Item,场景中的Item主要有两类,一类是图像,另一类是选择框。对于选择框的操作,我们把鼠标事件定义在QImage Scene类中。

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精细光流估计

这篇博客是论文:High Accuracy Optical Flow Estimation Based Theory for Warp 的笔记,论文为2004年,在2015年EpicFlow方法中引用。

在稠密光流估计中,最后一步往往是将光流图进行Refine和smooth,来确保光流在空间上连续,大部分区域符合刚体运动假设,同时也会处理遮挡,为遮挡区域提供连续的光流值。

在介绍的论文中,建立了一个能量函数,将光流图的优化和优化能量函数联系起来。论文偏向传统,但是也很经典,接下来一起看下做法。

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Biratral Grid与HDRNET论文笔记

这篇博客介绍 Google 近年来在Photography方面一篇具有代表性的论文,Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement

HDRNET的主要特征数数据分成两路,低分辨率偏向high level语义,这一路学习到的是一系列参数(分mesh的3×4 color matrix),学习参数需要的计算资源相对于学习输出图需要的资源更少,移动端部署更加方便。高分辨率一路更偏向low-level引导,学些引导图和参数apply。

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