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,…
An earthquake takes place in Southeast Asia. The ACM (Asia Cooperated Medical team) have set up a wireless network with the lap computers, but an unexpected aftershock attacked, all computers in the network were all broken. The computers are repaired…
 刚好今天有朋友问我,比較典型的样例就是游戏里面人物的血条. 原理非常easy就是把3D点换算成2D的点.可是因为NGUI自身是3D所以我们须要先把NGUI下的点转成2D点.然后在把他转成3D的点. 听起来有点绕,不要紧我直接上代码. 对屏幕自适应不明确的看p=852" rel="bookmark">NGUI研究之怎样自适应屏幕 眼下我一直都是用NGUI来做人物血条,可是2D血条都会有个限制.就是它不能和模型有遮挡关系.只是血条能够依据人物的位置调节.比方远一点的人…
1.不精确 set(gca,'XMinorTick','on') 这样的话知识x轴显示了细的密度,网格线并没有变. 2.精确 set(gca,'xtick',-1:0.1:1); set(gca,'ytick',-1:0.1:1);…
3D打印:三维智能数字化创造(全彩)(全球第一本系统阐述3D打印与3D智能数字化的专业著作) 吴怀宇 编   ISBN 978-7-121-22063-0 2014年1月出版 定价:99.00元 428页 16开​ ​编辑推荐​ 本书包含最新创客实践:组装3D打印机,开设3D照相馆,制作四轴飞行器...... 拥有众多读者群体:操作实战派.技术方法派.商业运作派.大局宏观派.学院理论派...... 操作实战派:面向所有对3D打印感兴趣的读者,包括3D打印操作.3D智能数字化扫描.建模.网格处理(…
3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation 原文章:https://www.yuque.com/lart/papers/wmu47a 动机 主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的考虑来自D通道的深度信息. 所以对于这类任务需要联合2D外观和3D几何信息来进行联合推理. 深度信息编码 关于将深度信息编码为图像的方法有以下几种: 通过HHA编码来将深度信息编码为三通道: hori…
转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets…
原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第五章:渲染流水线 学习目标 了解几个用以表达真实场景的标志和2D图像的深度空间: 学习在Direct3D中如何表示3D物体: 学习如何模拟虚拟摄像机: 理解渲染流水线:如何用几何描述的3D场景渲染出2D图像: 1 3D幻觉 如何在2D平面(显示器)上产生3D场景的幻觉: 1.根据与摄像机的距离缩放: 2.遮挡关系: 3.光照: 4.阴影 2 模型的表示 一个模型是由…
3D车道线检测:Gen-LaneNet Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10656 摘要 提出了一种广义的.可扩展的方法,称为Gen-LaneNet,用于从单个图像中检测3D车道.该方法受到最新最先进的3D LaneNet的启发,是一个统一的框架,可在单个网络中解决图像编码.特征空间变换和3D车道预测.这个设计方案复杂度为G…
摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型.由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合.然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题.在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性.我们的网络名为PointNet,为从目标分类.部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构.虽然简单,但PointNet是非常高效和有效的.从经验上看,它表现出了与现有技术相当甚至更好的性能.从理论上讲,我们提供了分析,以了解网络学到了什么…