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    来源:雪球App,作者: 同花顺-iFinD,(https://xueqiu.com/6706494343/142846912)

    金融市场往往充斥着海量的交易、运行等数据,同花顺iFinD数据接口通过链接iFinD数据库,能够批量获取数据用于分析,在针对资本运作、量化交易的研究中有着广泛的应用。而实际上,通过数据接口获取基础数据只是第一步,同花顺iFinD数据接口中还潜藏着对数据进行批量处理、辅助分析的“神器”——pandas。

    Python中安装并导入pandas(数据分析工具)

    在上一篇文章中,我们讨论了如何安装python以及如何用python导出我们需要的数据。细心的朋友可能会发现,上一篇文章的最后导出的数据是一个ordered- dict,我们很难从中获得有效的信息。

    那么,我们是否有办法将不易分析的ordered-dict转化为能够便于做统计的批量数据呢?答案是肯定的,同花顺iFinD数据接口默认支持python中的金融分析包pandas。pandas是python的一个常用数据分析包,其中纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供快速便捷地处理数据的函数及方法。

    要想使用pandas,首先必须要安装这个分析包。安装步骤如下——

    安装步骤一:在开始菜单中输入cmd,会显示一个cmd.exe文件,点击打开;

    安装步骤二:输入python pip install pandas后按enter键执行

    然后将对话框开一会,或者最小化一段时间。安装成功了在cmd上会有英文的提示,这时就已经安装成功了。

    备注:如果您安装pandas仍有问题,可以加入我们的QQ群259388664进行讨论。

    接下来,我们可以在python的IDLE中导入pandas,如图,输入“import pandas as pd”按enter即可。如果是在脚本中,在开始的第一行加入该脚本即可。

    将同花顺iFinD数据接口中的数据转换为pandas,并输出为csv文件

    导入了pandas包之后,我们要做的事情就是将数据变为pandas的格式。在同花顺iFinD数据接口中,将返回的数据转换为pandas非常便捷,只要在任意同花顺数据接口代码前加一个“THS_Trans2DataFrame()”即可。如下图:

    最后,我们可以选择将这个数据转换成csv(excel、wps可以打开的格式)。如图,假设我们需要在D盘下存为data.csv,我们只需要加入如下代码即可。其中to_csv()中的第一段为保存的路径。第二段index=False为输出文件不需要序号。

    最终输出结果,如图所示:

    后续我们还会不断更新更多的数据接口入门教程及实操案例。敬请期待!

    欢迎与同花顺iFinD数据接口在量化交易的世界里徜徉,体验价值投资!

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  • 金融市场往往充斥着海量的交易、运行等数据,同花顺iFinD数据接口通过链接iFinD数据库,能够批量获取数据用于分析,在针对资本运作、量化交易的研究中有着广泛的应用。而实际上,通过数据接口获取基础数据只是第一步...

    金融市场往往充斥着海量的交易、运行等数据,同花顺iFinD数据接口通过链接iFinD数据库,能够批量获取数据用于分析,在针对资本运作、量化交易的研究中有着广泛的应用。而实际上,通过数据接口获取基础数据只是第一步,同花顺iFinD数据接口中还潜藏着对数据进行批量处理、辅助分析的“神器”——pandas。

    Python中安装并导入pandas(数据分析工具)

    在上一篇文章中,我们讨论了如何安装python以及如何用python导出我们需要的数据。细心的朋友可能会发现,上一篇文章的最后导出的数据是一个ordered- dict,我们很难从中获得有效的信息。

    那么,我们是否有办法将不易分析的ordered-dict转化为能够便于做统计的批量数据呢?答案是肯定的,同花顺iFinD数据接口默认支持python中的金融分析包pandas。pandas是python的一个常用数据分析包,其中纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供快速便捷地处理数据的函数及方法。

    要想使用pandas,首先必须要安装这个分析包。安装步骤如下——

    安装步骤一:在开始菜单中输入cmd,会显示一个cmd.exe文件,点击打开;

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    安装步骤二:输入python pip install pandas后按enter键执行

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    然后将对话框开一会,或者最小化一段时间。安装成功了在cmd上会有英文的提示,这时就已经安装成功了。

    备注:如果您安装pandas仍有问题,可以加入我们的QQ群259388664进行讨论。

    接下来,我们可以在python的IDLE中导入pandas,如图,输入“import pandas as pd”按enter即可。如果是在脚本中,在开始的第一行加入该脚本即可。

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    将同花顺iFinD数据接口中的数据转换为pandas,并输出为csv文件

    导入了pandas包之后,我们要做的事情就是将数据变为pandas的格式。在同花顺iFinD数据接口中,将返回的数据转换为pandas非常便捷,只要在任意同花顺数据接口代码前加一个“THS_Trans2DataFrame()”即可。如下图:

    f9e7e5e46dde05e287365029f0662046.png

    最后,我们可以选择将这个数据转换成csv(excel、wps可以打开的格式)。如图,假设我们需要在D盘下存为data.csv,我们只需要加入如下代码即可。其中to_csv()中的第一段为保存的路径。第二段index=False为输出文件不需要序号。

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    最终输出结果,如图所示:

    cbe810cd93502838806c85aad520bf7a.png

    参看数据接口使用手册~

    后续我们还会不断更新更多的数据接口入门教程及实操案例。敬请期待!

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  • 简而言之,其原理就是使用两个平行的相机,对空间中的每个点三角定位。通过匹配左右两个相机中成像点的位置,来计算对应三...但是其真正在消费电子品市场得到广泛应用还是从微软的Kinect体感传感器开始。  双目测距:

      简而言之,其原理就是使用两个平行的相机,对空间中的每个点三角定位。通过匹配左右两个相机中成像点的位置,来计算对应三维点在空间中的距离。学术界对双目匹配恢复深度图研究有很长的历史,在NASA火星车上就开始采用这个技术。但是其真正在消费电子品市场得到广泛应用还是从微软的Kinect体感传感器开始。

      双目测距:(普通摄像头)

    1.双目测距原理:


      如上图所示,双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异(即视差clip_image004 )与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系:Z=fT/d。“@scyscyao :OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般是以毫米为单位(当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级),d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去,Z的量纲与T相同。 

      为了精确地求得某个点在三维空间里的距离Z,我们需要获得的参数有焦距f、视差d、摄像头中心距Tx。如果还需要获得X坐标和Y坐标的话,那么还需要额外知道左右像平面的坐标系与立体坐标系中原点的偏移cx和cy。其中f, Tx, cx和cy可以通过立体标定获得初始值,并通过立体校准优化,使得两个摄像头在数学上完全平行放置,并且左右摄像头的cx, cy和f相同(也就是实现图2中左右视图完全平行对准的理想形式)。而立体匹配所做的工作,就是在之前的基础上,求取最后一个变量:视差d(这个d一般需要达到亚像素精度)。从而最终完成求一个点三维坐标所需要的准备工作。在清楚了上述原理之后,我们也就知道了,所有的这几步:标定、校准和匹配,都是围绕着如何更精确地获得 f, d, Tx, cx 和cy 而设计的 。 ”

    2.立体匹配 

    目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点,算法很多,但是一般的步骤是:

    A、匹配代价计算

    匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础,实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SD(squared intensity differences),灰度差的绝对值AD(absolute intensity differences)等。另外,在求原始匹配代价时可以设定一个上限值,来减弱叠加过程中的误匹配的影响。以AD法求匹配代价为例,可用下式进行计算,其中T为设定的阈值。


    B、 匹配代价叠加

    一般来说,全局算法基于原始匹配代价进行后续算法计算。而区域算法则需要通过窗口叠加来增强匹配代价的可靠性,根据原始匹配代价不同,可分为:


    C、 视差获取

    对于区域算法来说,在完成匹配代价的叠加以后,视差的获取就很容易了,只需在一定范围内选取叠加匹配代价最优的点(SAD和SSD取最小值,NCC取最大值)作为对应匹配点,如胜者为王算法WTA(Winner-take-all)。而全局算法则直接对原始匹配代价进行处理,一般会先给出一个能量评价函数,然后通过不同的优化算法来求得能量的最小值,同时每个点的视差值也就计算出来了。

     

    D、视差细化(亚像素级)

    大多数立体匹配算法计算出来的视差都是一些离散的特定整数值,可满足一般应用的精度要求。但在一些精度要求比较高的场合,如精确的三维重构中,就需要在初始视差获取后采用一些措施对视差进行细化,如匹配代价的曲线拟合、图像滤波、图像分割等。

     

    有关立体匹配的介绍和常见匹配算法的比较,推荐大家看看Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications,190页的ppt,讲解得非常形象详尽。


      深度摄像头:结构光测距

    1.原理

      Kinect传感背后使用了以色列Primesense公司授权的结构光技术(如今已被Apple收购)。其原理是避开双目匹配中复杂的算法设计,转而将一个摄像头更换成向外主动投射复杂光斑的红外投影仪,而另一个平行位置的相机也变成了红外相机,可以清楚的看到投影仪投射所有光斑。因为人眼看不到红外光斑,而且纹理非常复杂,这就非常有利于双目匹配算法,可以用非常简洁的算法,识别出深度信息。

    尽管Kinect的内在原理官方并没有给出解释,在近年来一篇Kinect Unleashed的文章中,作者向公众hack了这个系统的工作原理:

    首先,红外图像在基线方向上采样8倍,这样可以保证在做双目匹配后实现3bit的亚像素精度。然后,对图像做sobel滤波,使得图像的匹配精度提高。而后,图像与预存的投影光斑模板图像进行SAD block matching。该算法的计算复杂度小,适合硬化和并行。最后,经过简单的图像后处理,下采样到原始分辨率,得到最终的深度图。


    和其他摄像机一样,近红外摄像机也有视场。Kinect摄像机的视野是有限的,如下图所示:

    如图,红外摄像机的视场是金字塔形状的。离摄像机远的物体比近的物体拥有更大的视场横截面积。这意味着影像的高度和宽度,比如640X480和摄像机视场的物理位置并不一一对应。但是每个像素的深度值是和视场中物体离摄像机的距离是对应的。

    fov:视场角,其与焦距的关系如下:

    h = f*tan\[Theta]
    像高 = EFL*tan (半FOV)
    EFL为焦距
    FOV为视场角



    2.结构光测距原理



    3.应用:

    Segway robot采用了主动/被动可切换的双目深度视觉系统。如下图所示,

    左侧三个传感器分别为,左红外相机,红外pattern投影,右红外相机。在室内工作时,因为红外光源不足,红外投影打开,辅助双目匹配算法。在室外工作时,红外光源充足,红外投影关闭,双目匹配算法可以直接运行。综合看,此系统在室内外都表现出优异的深度传感能力。



    普通的双目测距与结构光双目测距相比:
     

        普通的双目测距中,光源是环境光或者白光这种没有经过编码的光源,图像识别完全取决于被拍摄的物体本身的特征点,因此匹配一直是双目的一个难点;而结构光测距的不同在于对投射光源进行了编码或者说是特征化。这样,拍摄的是被编码的光源投影到物体上被物体表面的深度调制过的图像,因为结构光光源带有很多特征点或者编码,因此提供了很多的匹配角点或者直接的码字,可以很方便的进行特征点的匹配(换句话说结构光主动提供了很多特征点进行匹配或者直接提供码字,而不再需要使用被摄物体本身具有的特征点,因此可以提供更好的匹配结果。
     
      匹配上的差别:
      a. 双目使用的是物体本身的特征点,而结构光使用的是光源主动提供的特征点或者直接的
    码字
      b. 另外一个差别在于由于拍摄物体多种多样,每一次双目匹配都面对不同的图像
    都需要重新提取特征点;而结构光投影的是相同的图案特征点是固定的,不需要根据场景的变化而有变化,降低了匹配的难度。

    参考文献:

    http://blog.csdn.net/android_lee/article/details/18617177

    http://www.cnblogs.com/Crazy-Dog123/articles/5043864.html

    http://blog.csdn.net/pinbodexiaozhu/article/details/45585361

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_80ce3a550100wg5j.html

    http://book.2cto.com/201211/9203.html

    http://www.cnblogs.com/shouhouxiaomuwu/archive/2013/10/26/3389589.html

    http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52486299 (结构光原理)

     

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  • 同时,这更是一个比拼速度的时候,谁能够更快速地从各种纷繁复杂的信息线索中获取到有用的情报,谁就能够先于他人一步抢占到市场先机,就可以获取到更多的商业利益和企业利润。因此,现在越来越多的企事业单位开始...

    前言

    如今,这是一个信息数据大爆炸的时代,每天都有诸多海量的信息出现在我们的面前,需要我们去辨别分析,从而挑选出比较有价值的信息供我们自己使用。同时,这更是一个比拼速度的时候,谁能够更快速地从各种纷繁复杂的信息线索中获取到有用的情报,谁就能够先于他人一步抢占到市场先机,就可以获取到更多的商业利益和企业利润。因此,现在越来越多的企事业单位开始自主搭建符合自身需求的OA办公系统。那针对这个OA系统企业应该如何自主搭建?为什么要自主搭建?自主搭建有什么好处?

    在以前,各大企事业单位在运用OA办公系统时,往往都是直接购买成品软件,但直接购买的OA系统缺点也是很明显的。

    1.成品OA系统缺乏公共的基础通信平台,通用性差、可再用性低,不具备通信和协同工作的能力;

    2.成品系统功能单一,一套系统只能满足一个功能,升级维护十分困难,无法真正提升企业运营效率;

    3.各部门各环节使用的OA系统混杂,有可能一家公司会同时运用着好几套OA系统,各系统之间无法联通;

    4.成品系统自适应能力差,只能按开发时确定的思路、流程和功能处理信息,无法根据需求进行实时更新;

    使用快速开发平台自主搭建的OA系统完美的解决了以上这些问题。自主搭建的OA系统有诸多强大的功能特点可以满足各种需求:

    1.开源低代码平台,简单易上手,简化开发流程,降低开发成本;

    2.强大的可视化代码生成器,可直接二次自主开发,易于维护更新;

    3.灵活的权限管理,向导式智能开发组件,满足企业的个性化需求;

    4.一站式开发web+PC+手机等多端运行系统,实现移动智能化办公;

    5.深度集成开发ERP、CRM、HRM、WMS、MIS、OA等各类SaaS软件;

    6.平台有强大的接口函数和高适配端口,可实现SaaS系统万物互联。

    而且,通过运用OA系统开发平台开发,其给企事业单位所带来的好处优势也是很显而易见的。

    1.数字化办公,制定更合理的生产、采购、营销、财务等各项计划;

    2.移动协同办公,只需网络连接便可随时随地实现远程移动协同办公;

    3.智能管理,更迅速的抢占市场先机,打造更强的市场响应对接能力;

    4.可以优化现有的组织架构,调整管理体制,形成更快速的决策机制;

    5.强化决策的一致性,并按照不同的运营层次提供相应的计划报告;

    6.开启企业的智能办公时代,精进于管理运营不断拓展企业发展空间;

    正所谓:站在风口,猪都能飞起来!因此,把握当下的时代发展大势,顺势而为,公司企业方能迅速迎风飞扬,增强企业自身的发展和生存能力,才不会被这个时代所拉下,不会被汹涌而来的后浪拍死在沙滩上。尤其是当下这个后疫情时代,市场大环境更加恶劣的情况下,更是凸显了企业OA系统给企业所带来的的强大赋能价值和意义。

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