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

一.问题 问题1 场景:如果你未来的丈母娘要求你,第1天给她1分钱,第2天给2分钱,第3天给4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天)算就行.问:第30天给多少钱,总共给多少钱? 问题2 场景:如果有两份工作. 第1份:第1天给你1分钱,第2天给你2分钱,第3天给你4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天). 第2份:一个月给你10万工资.问:哪份工资高?给你选择的话,你要第1份还是第2份? 二.相关热搜关键词 1天1分钱翻倍累计到三十天后多少钱 1天1分钱第二天

###这是一个利用内置函数求最小值#####def func(x): return x ** 2 - 2 *x x = 1 func(x) opt.fmin(func ,x)## 用scipy求解线性方程组 from scipy.optimize import fsolve from math import sin, cos def f(x): x0 = float(x[0]) x1 = float(x[1]) x2 = float(x[2]) return [5 * x1 + 3, 4 * x

import numpy as npimport syssys.setrecursionlimit(1000) #例如这里设置为一百万 def get1(n):    if n<3:        return 0    if n<6:        return 3    return 6 def get2(n):    if n<3:        return 3    if n<6:        return 6    return 9 def get3(arr,i,j)

原始代码错误,移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现:每天一道编程题--最长递增子序列

rdd = sc.parallelizeDoubles(testData); Now we’ll calculate the mean of our dataset.   1 LOGGER.info("Mean: " + rdd.mean()); There are similar methods for other statistics operation such as max, standard deviation, …etc. Every time one of this me

rating_data_raw = sc.textFile("%s/ml-100k/u.data" % PATH) print rating_data_raw.first() num_ratings = rating_data_raw.count() print "Ratings: %d" % num_ratings # In[35]: rating_data = rating_data_raw.map(lambda line: line.split("\

例如:p(x) = x3 - 3x+5 可以使用向量P=[1,0,-3,5]表示,向量长度减一表示多项式最高项次数. 从右到左分别是变量x的0次幂.1次幂.2次幂……n次幂. 这里可以使用numpy的方法ployval进行计算. import numpy as np p = np.array([1,0,-3,5]) x=5 print(np.polyval(p,x)) x = [1,2,3,4,5] print(np.polyval(p,x)) 上图所示求出X为不同值时多项式的值,同样np内也有

Python线性方程组求解 求解线性方程组比较简单,只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了.比如我们要求以下方程的解,这是一个非齐次线性方程组: 3x_1 + x_2 - 2x_3 = 5 x_1 - x_2 + 4x_3 = -2 2x_1 + 3x_3 = 2.5 import numpy as np from scipy.linalg import solve a = np.array([[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]]) b

利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解 本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 物理的模型如下: 在这个系统里有两个物体,它们的质量分别是m1和m2,被两个弹簧连接在一起,伸缩系统为k1和k2,左端固定.假定没有外力时,两个弹簧的长度为L1和L2. 由于两物体有重力,那么在平面上形成摩擦力,那么摩擦系数分别为b1和b2.所以可以把微分方程写成这样: 这是一个二阶的微分方程,为了使用p

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

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块

最近在读ORB-SLAM的代码,虽然代码注释算比较多了,但各种类和变量互相引用,看起来有点痛苦.索性总结了一下Tracking部分的代码结构,希望能抓住主要思路,不掉坑里. 追踪 追踪部分的主要思路是在当前帧和(局部)地图之间寻找尽可能多的对应关系,来优化当前帧的位姿. 作者在追踪这部分主要用了几种模型:运动模型(Tracking with motion model).关键帧(Tracking with reference key frame)和重定位(Relocalization). 下面一一

MLGB,人生就是矫情,充满冲动,充满热恋. tsne的08年的论文看了几遍,发现原理还是蛮简单的,能想到还是不容易(人生的战场是星辰大海,但我们的贡献就是也就是宇宙尘埃) 怎么说呢,现在真的是一个好时机,发不出论文只能说是zz了.08才有人第一次有效的结合pairwise distance和statistic方法. 而tsne几乎是一个很难超越的经典,简单的方程就像是图像处理的双边滤波一样.现在为止好像都没有更好的方法. 在官方下了代码之后加上这句话,使用的是最简单的归一化的方法,虽然官方的代

标签(空格分隔): Opencv 相机标定是图像处理的基础,虽然相机使用的是小孔成像模型,但是由于小孔的透光非常有限,所以需要使用透镜聚焦足够多的光线.在使用的过程中,需要知道相机的焦距.成像中心以及倾斜因子(matlab的模型有考虑,实际中这个因子很小,也可以不考虑).为了增加光照使用了透镜,而使用透镜的代价是会产生畸变,现在市面上买到的相机,都存在着或多或少的畸变.畸变的种类比较多,这里介绍常见的两种:径向畸变.切向畸变.相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程. 畸变种类 (1)径向

构建 Polynomial 类,实现 +, -, , / and +=, -=, =, /= 参考:如何用python编程求解二元一次方程组.如x+y=3;x-y=1 参考:python对重载运算符的限制 参考:python:自定义对象的打印 operator overwrite + __add__ - __sub__ * __mul__ / __truediv__ += __iadd__ -= __isub__ *= __imul__ /= __itruediv__ 字符串打印 __str__

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot

Logistic回归是机器学习中非常经典的一个方法,主要用于解决二分类问题,它是多分类问题softmax的基础,而softmax在深度学习中的网络后端做为常用的分类器,接下来我们将从原理和实现来阐述该算法的思想. 1.原理 a.问题描述 考虑二分类问题,利用回归的思想,拟合特征向量到类别标签的回归,从而将分类问题转化为回归问题,通常通过引入Logistic平滑函数实现. 假设已知训练样本集\(D\)的\(n\)个样本\(\{(x_{i},t_{i})| i=1,...,n\}\) ,其中\(t_

一.KF 1.从概率来理解概率估计因为希望整个运动估计较长时间内最优,所以反而会用最新的知识去更新之前的状态,就比如在做完当前帧的位姿估计的时候,修改局部地图的路标点.如果站在之前的状态上来考虑,用的是未来的信息.所以不仅用过去的信息估计现在的状态,也用未来的信息更新自己.因为自己站在一个中间的时间点上.这是批量式 batch渐进式:只考虑过去和前一个时刻的.incremental1.1前言运动方程:xk=f(xk-1,uk)+wk;由于xk表示的位姿,它和上一时刻之间的位姿是运动关系.而带观测

在线性拟合的基础上,我们实现logistic regression. 如前所述,样本集是 {x1,y1},{x2,y2},...,{xn,yn}[1] 其中,xi=[1,xi,1,xi,2,xi,3,...,xi,k]T,且yi∈(0,1).注意,这里对yi有值上的要求,必须如此,如果值不再这个区间,要以归一化的方式调整到这个区间.对于分类问题,则yi的取值或者是0,或者是1,也就是yi∈{0,1}. 当然,从严格的意义上说,logistic regression拟合后,yi的值只能无限地逼近0