期间遇到很多问题. 记一个最主要的是: LINK2019 无法识别的外部符号,然后某一个函数的函数名 然后是 @@函数名 (@) 大概长成这样.或者还就根本就是 无法识别的外部符号. 解决方案: 我这里最主要的两个解决方案是: 2.你自己写的函数声明的头文件也写了函数定义的cpp文件,却依然出现LNK2019错误.可能原因:忘记将这两个文件加入工程了.一般出现于用Visual Studio和记事本(或UltraEdit)混合开发过程,你用记事本include了相应的头文件,却忘了在Visual…

因为在前两天的学习中发现.在opencv环境中跑动sift特征点提取还是比较困难的. 所以在此,进行记述. 遇到的问题分别有,csdn不愿意花费积分.配置gtk困难.教程海量然而能跑者鲜.描述不详尽等. [然后我却是发现这个borwhess实在是不知道叫先生何名为好.] 话归正题. 以下跑动具体过程: 首先去: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493 发现main.cpp 也就是:检测sift的部分. 这个回头慢慢凿.先跑起来:…

/* 如果给两张图片,中间有相似点.要求做匹配.怎么做.我现在能讲么?   比如给了两幅图片,先求出sift点.   尺度空间极值检测.高斯模糊 关键点定位 关键点方向确定 关键点描述   kdtree 和 bbf 最优节点优先算法 进行两幅图片特征点的匹配,会涵盖一些不正确的匹配点   ransac 随机抽样一致,消除不合适的点 把需要匹配的点,限定到某一个正确的地方   根据这种匹配的结果.确定两幅图相交的某一个点.   比如两幅图的重叠方式是,左上右下的方式,那么在不重叠的地方,按照左边图…

这两天的学习模型都来自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493 所谓的bbf 英文名字叫做best bin first 译名:最优节点优先算法 最小集合,其实上一篇中 把 main.cpp一部分内容去掉就可以了,但是并非最小.有些文件可以不用加入的,因为没有ransac所以 xform.c 和 .h 就可以不加进去. 好吧,这个的确是骗检索的随笔. 其他的不能再砍了. 按照前面两个的内容,先找到 sift,然后再进行ransac…

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体…

博客转载自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/78131318 点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现. 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体的盒子可能是牛奶盒......对于复杂场景中的物体,其几何外形可以归结于简单的几何形状.这为分割带…

前言 在进行泡泡机器人[图灵智库]栏目的翻译的过程中,我发现在2018-2019的顶会中,依然有很多文章(我看到的不少于6篇)对RANSAC进行各种改进,这令我感到很吃惊.毕竟该方法在1981年就被提出了,经过将近40年的发展,其各种变种已经对该方法进行了很多的完善,然而依然能够进行进一步改进,可见该方法的广泛应用,及强大的生命力.同时在个人的研究工作中,RANSAC也起到了很大的作用,这激起了我对这一方法进行全面系统学习的热情.经过大约半年的学习,我对这一方法,更确切应该称为“思想”,有了更深…

认识Blend Tree 我们在Animator Controller中除了可以创建一个State外还可以创建一个Blend Tree,如下: 那么我们看下新创建的Blend Tree和State有什么区别: 唯一的区别就是Montion指向的类型变成了Blend Tree类型,那么一个Blend Tree其实也就是一个状态,和状态不同的地方就是一个状态只能设定一个动画,而一个Blend Tree则可以设定为多个动画的混合. 混合树是Mecanim动画系统中比较复杂的一个内容,且其分为多个维度,…

简介 VINS-Mono 是香港科技大学开源的一个VIO,我简单的测试了,发现效果不错.做个简单的笔记,详细的内容等我毕设搞完再弄. 代码主要分为前端(feature tracker),后端(sliding window, loop closure),还加了初始化(visual-imu aligment) Feature tracker 这部分代码在feature_tracker包下面,主要是接收图像topic,使用KLT光流算法跟踪特征点,同时保持每一帧图像有最少的(100-300)个特征点.…

与现有方法的异同 特征点SLAM中的数据关联 先回忆一下特征点SLAM中,我们是如何处理数据关联的.下面以ORBSLAM为例. 在初始化部分,我们通过特征描述子的相似性,建立两帧之间的特征点关联,然后通过RANSAC框架下的姿态估计算法得到初始的R和t,重建和优化三维点的位置. 在追踪部分,我们首先会关联当前帧和上一帧.通过预估的姿态和三维点的深度范围,初步确定每个三维点在当前帧上的搜索范围,并依靠特征描述子的相似性建立关联关系.由于这样建立的关联关系中存在部分误匹配,因此在姿态估计等后续算法中…