最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相

             R语言两种方式求指定日期所在月的天数 days_monthday<-function(date){ m<-format(date,format="%m") days31<-c("01","03","05","07","08","10","12") days30<-c("04",&

#include<bits/stdc++.h>using namespace std;const long long mod = 998244353;typedef const long long ll;vector<long long>p;long long inv(long long x,long long y)//快速幂求逆元模板(以乘代除){    long long r=1;    while(y>0)    {        if(y&1)        

/*计算指定时间的的周一和周日 return=>{mondy:Date,sundy:Date} parms:{ date:指定时间,如果不指定则取当前时间 } */ function getWeekArea(date) { if (!(date instanceof Date)) { date = new Date(); } var day = date.getDay(), _date = date.getDate(), mondy = _date - (day == 0 ? 7 : day)

原本是朋友问了一个题目,怎样把1到25个整形数随机排列,想了想,换个意思就是说如何把25个数随机不重复显示出来,即求1—25中25个随机数的一个数组.最简单的方法即利用双循环,是在每次得到一个随机数后,将该随机数放到结果集数组中去对比,是否存在该数,存在则另外取一个随机数,直到是原本数组中不存在的. 上代码:两循环去重 public static int[] random(int min,int max,int n){ 思想很简单,也容易实现,只需注意一下随机数生成的区间即可 if(max-mi

题意:给定整数n和r,求区间[1, r]中与n互素的数的个数. 详细见容斥定理 详细代码如下 int solve(int r, int n) { vector<int>p; p.clear(); for(int i = 2; i*i <= n; ++i) { if(n % i == 0) { p.push_back(i); while(n % i == 0) n /= i; } } if(n > 1) p.push_back(n); //可能n也是素数 int sum = 0; f

可以直接得到吧 还是要反求 pose.txt 里面一共有5个七参数.正好对应5幅图片.

场景:有年份,维度值,不求所有的维度值的和,只求自己想要的省份的和,其中有些省份的值可能为空. 交叉表设计: 运行如图示: 下面要求在交叉表下方多出一列,求上海市与河南省的和.然后空白显示0 解决: 新建数据项:上海市+河南省 表达式为 if(total([订单笔数] within set [河南省])=null) then ( total([订单笔数] within set [上海市]) ) else ( total([订单笔数] within set [河南省])+total([订单笔数]

题意:求区间[l,r]内所有与7无关的数的平方和(取模)定义与7无关的数:                                      1.数字的数位上不能有7                                     2.数字的数位和不能是7的倍数                                     3.数字本身不能是7的倍数分析:状态的保存:1.数位上不能有7: 只需枚举数位的数字的时候跳过7就好 if (i == 7) continue;2.

改写要求1:以指针为数据结构动态开辟存储空间 #include <cstdlib> #include <iostream> using namespace std; class PRIMENUM { int *p; int span1,span2; int num; public: PRIMENUM(int n1,int n2) { num=; span1=n1;span2=n2; } int isprime(int x); void process() { p=new int[s

1.在标准C/C++中,我们可通过tm结构来获得日期和时间,tm结构在time.h中的定义如下: #ifndef _TM_DEFINED struct tm { int tm_sec; /* 秒–取值区间为[0,59] */ int tm_min; /* 分 - 取值区间为[0,59] */ int tm_hour; /* 时 - 取值区间为[0,23] */ int tm_mday; /* 一个月中的日期 - 取值区间为[1,31] */ int tm_mon; /* 月份(从一月开始,0代表

EM算法一般表述:       当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计.在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法. 如果所有数据Z是由可观測到的样本X={X1, X2,--, Xn}和不可观測到的样本Z={Z1, Z2,--, Zn}组成的,则Y = X∪Z.EM算法通过搜寻使所有数据的似然函数Log(L(Z; h))的期望值最大来寻找极大似然预计,注意此处的h

给定一个集合,元素均为正整数且不重复,求该集合的所有子集 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 10 09:04:53 2017 @author: nvidia """ #!/usr/bin/python #coding=utf-8 #求一个集合的所有真子集 def getRealSubSet(fromList,toList): if(len(fromList) <= 1): retu

安装PackageResourceViewer插件 输入 Ctrl+Shift+P 输入install,选择Package Control: Install Package 选择PackageResourceViewer,安装 设置默认的 Python.sublime-build 输入 Ctrl+Shift+P 输入 resource,选择PackageResourceViewer:Open Resource 再选择Python,再再选择Python.sublime-build 编辑Python

数学背景: 整除的定义: 任给两个整数a,b,其中b≠0,如果存在一个整数q使得等式                                        a = bq 成立,我们就说是b整除a,记做b|a.   性质1:如果c|a,c|b,且对于任意的整数m,n,则有c|ma + nb   证明: 利用上述定义进行证明             因为c|a ,c|b,所以有a = c*q1,b = c*q2,             对于任意m,n有,ma+nb = m(c*q1) +

思想 以100以内为例. 生成一个全是True的101大小的数组 2开始,遇到2的倍数(4,6,8,10...)都赋值为False 因为这些数字都有因子 2 3开始,遇到3的倍数(6,9,12...)都赋值为False 因为这些数字都有因子 3 以此类推,把所有数字的倍数都赋值为False 输出值是True的数组下标 代码 """ 求100以内的素数 """ n = 100 l1 = [True for i in range(n+1)] for

1.pip install --upgrade setuptools #安装或升级 2.如果是基于numpy的python 包,升级numpy pip install -U numpy 3.重新pip install gensim 即可. pip install tensorflow也类似.