在使用BA平差之前,对每一个观测方程,得到一个代价函数.对多个路标,会产生一个多个代价函数的和的形式,对这个和进行最小二乘法进行求解,使用优化方法.相当于同时对相机位姿和路标进行调整,这就是所谓的BA. 在优化过程中,对每一个代价函数求取雅克比矩阵E和F,形成一个H矩阵,正因为H矩阵的稀疏性,才可是使用稀疏方法对BA进行求解.把一个大的稀疏矩阵,通过特定的消元法,消解为一个小的稠密矩阵,降低计算量. 摘抄部分有趣的链接,如有不适,请移步原文. 参考原文链接:Jacobian矩阵和Hessian矩

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

EasyNVR 项目中, 我们需要在网页/微信中嵌入 HLS 播放器, 实现直播效果. 开发过程中, 我们调研了很多HLS播放器, 包括 百度cyberplayer, ckplayer, flowplayer, videojs, 我们重点试用了 cyberplayer 和 videojs 这两款播放器, 最终选择 videojs 作为我们的HLS 直播播放器. 从 cyberplayer 说起 百度的这款播放器很优秀,它作为HLS播放器,不需要依赖插件,做到了简单易用, 而且还在不断更新中. 我

系列背景 由于EasyNVR的受众越来越多,时长会遇到很对类似的问题咨询,之前虽然有写过很多的博文进行技术的或者使用问题的解答,随着客户询问的增多,我发现,要想然客户了解问题和解决问题,往往引导和给一个思路比直接给与支持和回答更有效果.因此在后续的博文中我将不间断的更新Easy系列相关问题的自我排查和解决思路和方法.帮助大家解决问题的同时更加了解软件. 问题:EasyNVR显示设备不在线怎么办? 问题分析: 首先,自我将这个问题剖析一下,设备显示不在线可能导致的原因, 从摄像机到软件显示大致分为

问题描述 在3年前我当时基于EasyDarwin为用户开发了一款RTSP拉模式转发的程序,也发布了一篇博客<用Darwin开发RTSP级联服务器(拉模式转发)>,当时考虑的很简单,只要将RTSP源的sdp和RTP流拉取过来,不做任何变动立即转发即可实现拉模式转发了,而且CPU占用也会非常低,基本上就是跑一个数传,其效果也正如预期的那样,一个EasyDarwin拉模式转发的服务器,可以带动很多个IPC的流分发,再次以RTSP+RTP协议的形式分发出去: 但是,近期有我们的一位EasyDarwin

配置文件 在进入正题之前先做一些铺垫,在openvslam中,配置文件是必须要正确的以.yaml格式提供,通常需要指明使用的相机模型,ORB特征检测参数,跟踪参数等. #==============# # Camera Model # #==============# Camera.name: "EuRoC monocular" Camera.setup: "monocular" Camera.model: "perspective" # 相机内

由于EasyNVR的受众越来越多,时常会遇到很多类似的问题咨询,之前虽然有写过很多的博文进行技术的或者使用问题的解答,随着客户询问的增多,我发现,要想让客户了解问题和解决问题,往往引导和给一个思路比直接给与支持和回答更有效果.因此在后续的博文中我将不间断的更新Easy系列相关问题的自我排查和解决思路和方法.帮助大家解决问题的同时更加了解软件. 问题反馈:EasyNVR显示设备不在线怎么办? 问题分析: 首先,自我剖析设备显示不在线可能导致的原因,从摄像机到软件显示大致分为三个部分: 1.摄像机,

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html  7.题目要求:在ICP程序中,将空间点也作为优化变量考虑进来,程序应该如何书写?最后结果会有何变化? 分析:在ICP例程中,本书使用的是自定义的一个继承BaseUnaryEdge的边,从例子中的EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly这个类在linearizeOplus中写下了关于位姿节点的雅克比矩阵,里面也没有相机模型参数模型(没有涉及到相机内

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算

出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50493845, http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50503115 1. 剧情一:挑螃蟹的秘密 李雷与韩梅梅的关系发展得不错,趁国庆休假一起来天津玩.今天,李雷十分神秘地请韩梅梅去一家餐馆吃螃蟹.韩梅梅大失所望,这个餐馆很不起眼,感觉就像路边的老食堂.菜单都用粉笔写在黑板上,一点都不高档.一看价格,满黄螃蟹120块钱

学习OpenCV--Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报 检测特征 Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

1.       [C#语言基础]请简述拆箱和装箱. 答: 装箱操作: 值类型隐式转换为object类型或由此值类型实现的任何接口类型的过程. 1.在堆中开辟内存空间. 2.将值类型的数据复制到堆中. 3.返回堆中新分配对象的地址. 拆箱操作: object类型显示转换为值类型或从接口类型到实现该接口值类型的过程. 1.判断给定类型是否是装箱时的类型. 2.返回已装箱实例中属于原值类型字段的地址. 2.        [.NET(C#)] attribute,property,markup,ta

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

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