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  • 匹配点一般通过发现计算或者先图像匹配在通过相机坐标参数变换转化为三维对应关系。。。 #include <iostream> //标准输入输出头文件 #include <pcl/io/pcd_io.h> //I/O操作头文件 #include <pcl/point_types.h> /...

    匹配点一般通过发现计算或者先图像匹配在通过相机坐标参数变换转化为三维对应关系。。。

    
    #include <iostream>                 //标准输入输出头文件
    #include <pcl/io/pcd_io.h>         //I/O操作头文件
    #include <pcl/point_types.h>        //点类型定义头文件
    #include <pcl/registration/icp.h>   //ICP配准类相关头文件
    #include <pcl/registration/correspondence_rejection_sample_consensus.h>
    int main(int argc, char** argv)
    {
    	typedef pcl::PointXYZ Point;
    	//创建两个pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>共享指针,并初始化它们
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    // 随机填充点云
    	cloud_in->width = 300;               //设置点云宽度
    	cloud_in->height = 1;               //设置点云为无序点
    	cloud_in->is_dense = false;
    	cloud_in->points.resize(cloud_in->width * cloud_in->height);
    	for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size(); ++i)
    	{
    		cloud_in->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    		cloud_in->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    		cloud_in->points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    	}
    	std::cout << "Saved " << cloud_in->points.size() << " data points to input:"//打印处点云总数
    		<< std::endl;
    
    	for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size(); ++i) std::cout << "    " <<    //打印处实际坐标
    		cloud_in->points[i].x << " " << cloud_in->points[i].y << " " <<
    		cloud_in->points[i].z << std::endl;
    	*cloud_out = *cloud_in;
    	std::cout << "size:" << cloud_out->points.size() << std::endl;
    
    	//实现一个简单的点云刚体变换,以构造目标点云
    	for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size(); ++i)
    		cloud_out->points[i].x = cloud_in->points[i].x + 0.7f;
    	std::cout << "Transformed " << cloud_in->points.size() << " data points:"
    		<< std::endl;
    	for (size_t i = 0; i < cloud_out->points.size(); ++i)     //打印构造出来的目标点云
    		std::cout << "    " << cloud_out->points[i].x << " " <<
    		cloud_out->points[i].y << " " << cloud_out->points[i].z << std::endl;
    	boost::shared_ptr<pcl::Correspondences> correspondence_all(new pcl::Correspondences);
    	boost::shared_ptr<pcl::Correspondences> correspondence_inlier(new pcl::Correspondences);
    	pcl::Correspondences correspondences;
    	//随机产生匹配点索引
    	for (int i = 0; i < 20; i++)
    	{
    		pcl::Correspondence Correspondence;
    		Correspondence.index_match = i;   //目标点云
    		Correspondence.index_query = i * 3;//源点云
    		correspondences.push_back(Correspondence);
    	}
    	*correspondence_all = correspondences;
    
    
    	pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<Point> ransac;
    	ransac.setInputSource(cloud_in);
    	ransac.setInputTarget(cloud_out);
    	ransac.setMaxIterations(200);
    	ransac.setInlierThreshold(3);
    	ransac.getRemainingCorrespondences(*correspondence_all, *correspondence_inlier);
    
    	std::cout << "ransac前:\n ";
    	for (int i = 0; i < correspondence_inlier->size(); i++)
    	{
    		std::cout << "here are correspondence_inlier " << i << "index_match:" << correspondence_all->at(i).index_match << "index_query" << correspondence_all->at(i).index_query << "\n";
    	}
    
    	std::cout << "ransac后:\n ";
    	for (int i = 0; i < correspondence_inlier->size(); i++)
    	{
    		std::cout << "here are correspondence_inlier " << i << "index_match:" << correspondence_inlier->at(i).index_match << "index_query" << correspondence_inlier->at(i).index_query << "\n";
    	}
    	return (0);
    }
    
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  • 代码说明:模糊查询数据库集合(birthday),模糊匹配查询生日是否为今天 用户的生日日期格式为 1994-07-06 , 当前日期格式为 07-06 , 匹配数据库的月和日,数据库集合如图: 函数代码: // 函数入口...

    代码说明:模糊查询数据库集合(birthday),模糊匹配查询生日是否为今天

    用户的生日日期格式为 1994-07-06 , 当前日期格式为 07-06 , 匹配数据库的月和日,数据库集合如图:

    云函数代码:

    // 云函数入口文件
    const cloud = require('wx-server-sdk')
    const Core = require('@alicloud/pop-core');
    
    cloud.init()
    const db = cloud.database()
    
    function getDate(){
      var date = new Date();
      var year = date.getFullYear();
      var month = date.getMonth() + 1;
      var day = date.getDate();
      if (month < 10) {
          month = "0" + month;
      }
      if (day < 10) {
          day = "0" + day;
      }
      var nowDate = month + "-" + day;
      return nowDate;
    }
    
    // 云函数入口函数
    exports.main = async (event, context) => {
      const wxContext = cloud.getWXContext()
    
      const _ = db.command
      const birthdayArr = await db.collection('birthday').where({
        _date: db.RegExp({
          regexp: getDate(),
          options: 'i',
        })
        }).get().then(res => {
          return res.data;
        })
        
      return  birthdayArr;
      
    }

    返回结果:

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  • 开发数据库匹配之 and 和 or 的配合使用 代码: // 获取成员消息 onMsg2() { let that = this wx.cloud.init({ env: 'gezi-ofhmx' }) const DB = wx.cloud.database() const _ = DB.command; var ...

    云开发数据库匹配之 and 和 or 的配合使用

    代码:

    
    
      // 获取成员消息
      onMsg2() {
        let that = this
    
        wx.cloud.init({
          env: 'gezi-ofhmx'
        })
    
        const DB = wx.cloud.database()
        const _ = DB.command;
        var aa = "1"
        var bb = "2"
    
        DB.collection('message_logging').where(_.and([{
              a: _.eq(aa).or(_.eq(bb))
            },
            {
              b: _.eq(aa).or(_.eq(bb))
            }
          ])).get()
          .then(res => {
            console.log('-------', res)
          })
      },

     

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  • db.collection("rjNews").where({ title: { $regex: '.*' + a + '.*', $options: '1' } rjNews 表名 title 字段名 a 匹配是文字 options 1为不分大小写 ...
        db.collection("rjNews").where({
                  title: {
                    $regex: '.*' + a + '.*',
                    $options: '1'
                  }

    rjNews  表名

    title   字段名

    a  匹配是文字

    options  1为不分大小写

     

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    千次阅读 2021-03-14 20:22:50
    由于苦心钻研了好久才弄明白,所以选择了对知识的收费,货真价实:效果图如下...说一下地图匹配的性质,我这个方法是对点的最近的线进行的几何性质的匹配,也就是说垂直映射到最近的线上,不需要的可以无需购买。 ...
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  • 大数据Spark“蘑菇”行动-第13课Scala模式匹配实战和Spark源码鉴赏
  • 解决方法 参考链接: https://blog.csdn.net/yanchao963852741/article/details/105297519/
  • NLP之文本匹配及语义匹配应用介绍

    万次阅读 多人点赞 2019-07-11 18:11:57
    2、文本匹配方法概述2-1 传统文本匹配方法2-2 主题模型2-3 深度语义匹配模型表示型交互型3、语义匹配应用介绍3-1 短文本-短文本语义匹配3-2 短文本-长文本语义匹配案例1-用户查询-广告页面相似度案例2:文档关键词...
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    千次阅读 2018-04-28 17:55:08
    mysql最左匹配详解 链接:https://www.zhihu.com/question/36996520/answer/93256153 来源:知乎 有三个字段,分别是id,name,cid CREATE TABLE student ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar...
  • 点云配准和匹配

    千次阅读 2018-09-18 15:03:26
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空空如也

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云匹配