课程的 YouTube 地址为:https://www.youtube.com/playlist?list=PLTBdjV_4f-EJn6udZ34tht9EVIW7lbeo4 .视频评论区可以找到课程所使用课件与练习题的下载地址. 课程第5章介绍了如何从两张影像重建同名点的三维空间坐标,其中涉及到本征矩阵.基础矩阵.八点法恢复.四点法恢复. 1. 重建问题 重建问题是指通过影像重建场景中三维点的空间位置,在重建场景中三维点的空间位置之前需要获得影像的空间位置与姿态.故,重建问题涉及两方面的问题

VINS-Mono / VINS-Fusion中triangulatePoint()函数通过三角化求解空间点坐标,代码所体现的数学描述不是很直观,查找资料,发现参考文献[1]对这个问题进行详细解释,记录笔记以备忘. 1. VINS-Mono中相关代码 void FeatureManager::triangulatePoint(Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose0, Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose1,

来自知乎: SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题,不过SFM是vision方向的叫法,而vSLAM是robotics方向的叫法. vSLAM所谓的mapping,vision方向叫structure:vSLAM所谓的location,我们vision方向叫camera pose. 但是从出发点考虑的话,SFM主要是要完成3D reconstuction,而vSLAM主要是要完成localization.这样设计的优化目标就完全不同了. 从方法论的角度上考虑的话,传统的SFM是不要求predic

https://mp.weixin.qq.com/s/I-rNwgXHEtwgdpkWzKtVXw 摘要 新一代增强现实技术需要依赖可视计算理论与方法解决大尺度复杂环境下的场景建模.内容生成.感知交互三个关键科学问题.本文从以上三个方面,介绍了面向增强现实的可视计算技术的主要研究进展.其中,场景建模主要涉及复杂场景定位.重建与建模,包括同时定位与地图构建.场景几何与材质精确重建与数字化.实时高质量动态环境重建等:内容生成主要涉及视觉一致性驱动的高逼真度虚实融合,包括场景渲染参数估计.虚拟物体嵌入

AI产品经理成长路 https://www.jianshu.com/p/4b98314ad3c0 以下都是自己平时知识的一些总结,只是一些个人的愚见,下面出现的公司.书籍.视频.网站都是自己看过体验过的,不是给他们打广告,不是广告!不是广告!不是广告!不同意见的评论区留下意见即可 一.     AI的兴起与互联网 1.互联网的红利消失 1) PC端和移动端使用人数固定 目前来看,PC端和移动端的每年出货量都在一个值上下,移动端大概在每年4亿台,PC端更少而且每年还在下降. 2) 大流量入口被巨头

常见的接口有如下关系 IworkspaceFactory-------------->IworkSpace------------------>IfeatureWorkSpace ---------------->IFeatrueClass------------->IFeature() |                                       | |                                       | |             

关于WebGL绘制线原理不明白的小伙伴,可以看看我之前的文章WebGL绘制有宽度的线.这一篇我们主要来介绍端头的绘制,先看效果图. 端头一般被称为lineCap,主要有以下三种形式: butt最简单等于没有端头,square一般是多出lineWidth/2的长度,round是一个以lineWidth/2为半径的圆.一般情况下绘制lineCap的思路都是添加额外的三角形,如一些开元库或者mapbox的方法,一般来说mapbox的方法已经可以了,但是我还是感觉顶点太多,甚至对square的情况都不愿

         被人牵着鼻子走,到了地方还墨明棋妙地吃一顿砖头.今日头条AI-Lab,其实我一直发现,最擅长的还是点云图像处理,且只是点云处理. 一.C++题目   New 与Malloc的区别: 看这个:New与Malloc区别 虽然malloc()函数的类型是(void *),任何类型的指针都可以转换成(void *),但是最好还是在前面进行强制类型转换,因为这样可以躲过一些编译器的检查. 1) malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符.它们

视觉里程计(Visual Odometry, VO),通过使用相机提供的连续帧图像信息(以及局部地图,先不考虑)来估计相邻帧的相机运动,将这些相对运行转换为以第一帧为参考的位姿信息,就得到了相机载体(假设统一的刚体)的里程信息. 初始化实例 在实例化跟踪器的时候会实例化一个初始化实例,有一些比较重要的参数需要注意下,看代码注释以及初始值,参数值也可以在yaml文件中自定义. // src/openvslam/module/initializer.h:83 //! max number of it

ORBSLAM2单目初始化过程 转自博客:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/78560966 ORB单目模式的初始化过程可以分为以下四个阶段: 1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图. 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿. 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作

作者:吴艳敏 来源:83 项开源视觉 SLAM 方案够你用了吗? 前言 1. 本文由知乎作者小吴同学同步发布于https://zhuanlan.zhihu.com/p/115599978/并持续更新. 2. 本文简单将各种开源视觉SLAM方案分为以下 7 类(固然有不少文章无法恰当分类): ·Geometric SLAM ·Semantic / Learning SLAM ·Multi-Landmarks / Object SLAM ·VIO / VISLAM ·Dynamic SLAM ·Ma

本文为翻译,附上原文链接. 转载请注明出处--polobymulberry-博客园. 动机 如果你想了解以下几件事,我建议你阅读以下这篇教程: 想知道如何写一个multipass的toon shader. 在shader中学习更多不同参考坐标系(空间space)以及其作用. 深入学习一个实用的fragment shader. 学习矩阵相乘和Unity内建矩阵的使用. 该教程比第五篇教程更实用. 准备工作 为了实现一个描边的toon shader,我们需要做的是: 为模型描边. 将第四篇文章中的介

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强

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算法测试:Demo.Test https://www.cnblogs.com/2008nmj/p/10060847.html //例1-1 简单要素 void AppendSFeature(CSFeatureCls *ptSFCls) { CAnyLine line; // 任意线(几何实体) CRecord linAtt; // 属性 LIN_INFO linInfo; // 图形参数 memset(&linInfo,0,sizeof(LIN_INFO)); CATT_STRU attStru

一.最大间隔分类器 1. 函数间隔:\(γ^{i} = y^{i}(w^{T} x + b)\), 改变w和b的量级,对分类结果不会产生任何影响,但是会改变函数间隔的大小.因此,直接对函数间隔求最大值是没有任何意义的.因为可以通过任意改变w.b的量级,使得函数间隔任意大. Q1: 函数间隔的式子中,\(w^{T} x + b\)的结果在几何意义上代表什么?或则假设有两个样点\(x_i\)和\(x_j\),如果\(w^{T} x _i+ b\)的值大于\(w^{T} x_j + b\),是否表明\

Section 1 增强现实与图形学: 报告时间:2018-8-25 14:00-15:30 报告地点:会议室1 P000009 基于增强现实的产品质量信息传递方法 P000104 重彩画的风格转移 P000139 基于GPU渲染的离散最优传输和网格保面积参数化方法 P000141 基于递归图方法的分叉血管表面重建 P000146 一种面向增强现实的移动视点下室外视频的阴影检测算法 P000175 基于手绘轮廓图的移动端图像检索 P000180 一种基于高阶能量方程的单幅室外图像阴影检测算法 S

在解码中,接了浙江宇视的ipc相机,解码一般就挂了,vlc 也是中途断流.费解? vlc异常信息如下: packetizer_h264 warning: waiting for SPS/PPS packetizer_h264 warning: waiting for SPS/PPS packetizer_h264 warning: waiting for SPS/PPS packetizer_h264 warning: waiting for SPS/PPS packetizer_h264 wa

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#磨染的初心--计算机视觉的现状 [这一系列文章是关于计算机视觉的反思,希望能引起一些人的共鸣.可以随意传播,随意喷.所涉及的内容过多,将按如下内容划分章节.已经完成的会逐渐加上链接.] 缘起 三维感知 目标识别 3.0. 目标是什么 3.1. 图像分割 3.2. 纹理与材质 3.3. 特征提取与分类 目标(和自身)在三维空间中的位置关系 目标的三维形状及其改变.目标的位移 符号识别 数字图像处理 特征提取与分类 一定是因为纹理分析与描述以及图像分割没有取得有效的进展,导致通过材质.形状.结构进

#磨染的初心--计算机视觉的现状 [这一系列文章是关于计算机视觉的反思,希望能引起一些人的共鸣.可以随意传播,随意喷.所涉及的内容过多,将按如下内容划分章节.已经完成的会逐渐加上链接.] 缘起 三维感知 目标识别 3.0. 目标是什么 3.1. 图像分割 3.2. 纹理与材质 3.3. 特征提取与分类 3.4. 其它 目标(和自身)在三维空间中的位置关系 目标的三维形状及其改变.目标的位移 符号识别 数字图像处理 三维感知 首先需要指出的是,对于计算机来说视觉数据的最原始表示是数字图像--栅格(