1.旋转矩阵 注:旋转矩阵标题下涉及到的SLAM均不包含位移. 根据同一点P在不同坐标系下e(e1,e2,e3)e'(e1',e2',e3')的坐标a(a1,a2,a3)a'(a1',a2',a3')有如下等式成立:   即a = eTe'a‘,其中eTe'设为R为旋转矩阵,即a = Ra‘,由此便得到P在e'坐标系下到e坐标系下的坐标变换. 在SLAM中一般a'为相机坐标系下坐标Pc,a为世界坐标系下坐标Pw.则有Pw = RPc 其中R = eTe'  →  eR = e' 如果把R分成三个

题目链接:http://poj.org/problem?id=2187 旋转卡壳算法:http://www.cppblog.com/staryjy/archive/2009/11/19/101412.html 或 http://cgm.cs.mcgill.ca/~orm/rotcal.frame.html #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<iostream> #includ

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; struct Point { int x, y; Point(int x=0, int y=0):x(x),y(y) { } }; typedef Point Vector; Vector operator - (const Po

POJ2187 旋转卡壳算法如图 证明:对于直径AB 必然有某一时刻 A和B同时被卡住 所以旋转卡壳卡住的点集中必然存在直径 而卡壳过程显然是O(n)的 故可在O(n)时间内求出直径 凸包具有良好的性质 其中的点是有序的 对于某个点 从它之后的点与它的距离必然是一个单峰凸函数 根据这个性质也可以设计一个O(nlogn)的算法 给出代码 #include<iostream> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<

在做android摄像头捕获时,发现从android摄像头出来的原始视是逆时针旋转了90度的,所以须要把它顺时针旋转90.android视频支持的是NV21格式,它是一种YUV420的格式.当然,始果你用的是android sdk的话,当中image就提供这个能力.可是我是在ndk下开发,没有找到对应的功能(假设你知道请告诉我). 我本想用开源的图像处理库(opencv)做旋转,可是opencv仅仅能处理bmp的图像.这种话,须要先把NV21转换成BMP32.然后再做旋转.所以要操作两次,效率肯

CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)坐标旋转数字计算机,是数学与计算机技术交叉产生的一种机器算法,用于解决计算机的数学计算问题.发展到现在,CORDIC算法及其扩展算法大致有三种计算模式:圆周旋转模式.线性旋转模式和双曲线旋转模式,分别用来实现不同的数学运算. 本文介绍圆周旋转模式下的CORDIC算法原理及实现过程,另两种模式将分期介绍. 简单来讲,CORDIC利用近似逼近的思想,将计算机中三角函数.开根号.求对数等复杂运算,转化为简单的加减和

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1362 题目描述: 汇编语言中有一种移位指令叫做循环左移(ROL),现在有个简单的任务,就是用字符串模拟这个指令的运算结果.对于一个给定的字符序列S,请你把其循环左移K位后的序列输出.例如,字符序列S="abcXYZdef",要求输出循环左移3位后的结果,即"XYZdefabc".是不是很简单?OK,搞定它! 输入: 多组测试数据,每个测试数据包含一个字符序列S和非负整数K.其中S的

1,AVL树又称平衡二叉树,它首先是一颗二叉查找树,但在二叉查找树中,某个结点的左右子树高度之差的绝对值可能会超过1,称之为不平衡.而在平衡二叉树中,任何结点的左右子树高度之差的绝对值会小于等于 1. 2,为什么需要AVL树呢?在二叉查找树中最坏情况下查找某个元素的时间复杂度为O(n),而AVL树能保证查找操作的时间复杂度总为O(logn). 对于一棵BST树而言,不仅有查找操作,也有插入.删除等改变树的形态的操作.随着不断地插入.删除,BST树有可能会退化成链表的形式,使得查找的时间复杂度变成

出题:反转链表(递归和非递归解法): 分析:有递归跟非递归实现,注意对原始链表头节点的处理,因为其他节点都指向下一个节点,其需要指向NULL: 解题: struct Node { int v; Node *next; }; Node* NonRecursiveListReverse(Node *head) { if(head == NULL) return NULL; Node *previous=NULL, *current=head, *temp=NULL; /** * 一定需要注意删除原来

首语: 此文实现客观的评测了使线性化的反转深度的效果.整篇只在表明反转可以线性化,解决距离增加带来的增长问题,有多少优势--%! 我的天呢!我竟然完整得翻译了一遍. 使用标记点地图构建SLAM的方法,有一种EKFmonocularSLAM的存在,可以不使用BA直接完成稀疏场景地图重建,详细方法和代码见官网:http://www.openslam.org/ EKF-SLAM使用EKF方法,所使用的方法参考两篇论文: Long Description        This code contain

第44章     MPU6050传感器—姿态检测 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考数据:<STM32F4xx参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库说明文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 关于MPU6050的参考资料:<MPU-60X0寄存器>.<MPU6050数

之前我们分享过视觉SLAM找工作.面试经历,见<2018年SLAM.三维视觉方向求职经验分享>,<经验分享 | SLAM.3D vision笔试面试问题>. 从零开始学习SLAM知识星球里,会定期发布一些常见的SLAM问题引导大家讨论,并给出参考解答.以下列举几个已经发布的问题及回答. 1.视觉SLAM方法一般分为特征点法和直接法.请简述一下特征点法和直接法的概念,以及对应的优缺点. 特征点法,根据提取.匹配 特征点来估计相机运动,优化的是重投影误差,对光照变化不敏感 ,是比较成熟

人脸识别关键问题研究 a) 人脸识别中的光照问题 光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败.研究思路是将在对其进行系统分析的基础上,考虑对其进行量化研究的可能性,其中包括对光照强度和方向的量化.对人脸反射属性的量化.面部阴影和照度分析等等.在此基础上,考虑建立描述这些因素的数学模型,以便利用这些光照模型,在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影响.重点研究如何在从人脸图像中将固有的人脸属性(反射率属性.3D表面形状属性)和

发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM,ORB SLAM,LSD SLAM,PTSAM等算法,或至少熟悉用过其中任一

一.CORDIC算法 CORDIC(Coordinate Rotation DIgital Computer)是一种通过迭代对多种数学函数求值的方法,它可以对三角函数.双曲函数和平面旋转问题进行求解. 在CORDIC之前,要对特殊函数求值,最自然的方法便是级数展开,例如利用泰勒展开来逼近目标函数,只要阶数取得足够大,就可以无限逼近目标函数.级数展开在数学上是完美的,但运用到计算机时,我们很快就会发现问题:级数展开本质是用多项式函数来近似目标函数,这其中包括大量复杂浮点运算,对于没有硬件浮点运算单

本篇带你认识SLAM,形成客观的认识和体系 一.通过行业招聘初步了解SLAM 发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016

这道题目的大意是给出一组二维空间的顶点,计算其中距离最远的两个顶点之间的距离. 先说明凸包的概念和求法. 定义:对于多边形P,若将P中任意的两个点(包含边上)用一条线段连接,线段都落于该多边形中(含边),那么该多边形称为凸多边形. 定义:点集Q的凸包是一个最小的凸多边形P,使得Q中的每个点都落于P中或P的边上. 形象的看,可以将点集Q看作是一组钉在平面上的钉子,而利用一个橡皮圈将整个点集Q套入其中,使得橡皮圈绷直,那么橡皮圈实际上就是点集Q的凸包的外轮廓. 假设点集Q的凸包为P,将P所有角按照逆

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点