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

题目描述 地上有一个m行和n列的方格.一个机器人从坐标0,0的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子. 例如,当k为18时,机器人能够进入方格(35,37),因为3+5+3+7 = 18.但是,它不能进入方格(35,38),因为3+5+3+8 = 19.请问该机器人能够达到多少个格子?   思路:设置一个计数器,统计能够达到的格子数.创建一个全为1的m行和n列的矩阵.然后递归遍历该矩阵,( tmpi = list(map(int

  这些年,编程语言的发展进程很快,在商业公司.开源社区两股力量的共同推动下,涌现出诸如Go.Swift这类后起之秀,其中最为耀眼的是Python.   在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:725479218,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴   知名开发者网

课程的 YouTube 地址为:https://www.youtube.com/playlist?list=PLTBdjV_4f-EJn6udZ34tht9EVIW7lbeo4 .视频评论区可以找到课程所使用课件与练习题的下载地址. 课程第2章从李群与李代数的角度介绍三维空间的刚体运动.李群即常见的旋转矩阵.变换矩阵,李代数与李群对应,李代数 \(se(3)\) 是所有三维反对称阵的集合. 将李代数映射到李群,使得旋转与变换可微,并且消除了旋转矩阵的约束条件($ R^TR = I, det(R)

参考 ROS 相机标定http://blog.csdn.net/ArtistA/article/details/51125560 ROS里的标定程序只要使用了OPNCV的标定程序: opencv 相机标定官网文档http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 棋盘格参数 焦点个数(长宽方向)8x6,边长0.0435m 标定步骤 ROS下运行摄像头,其中相机发布图

1.场景碰撞已好,地板需建一Quad去掉渲染留下碰撞,设置layer为Floor:用于建立摄像机朝向地面的射线,确定鼠标停留点,确定主角需要的朝向. 2.设置摄像机跟随主角: 本例中摄像机设置为正交模式. 摄像机跟随脚本: public class CameraFollow : MonoBehaviour { public Transform target; //相机跟随的目标 public float smoothing = 5f; //缓冲 Vector3 offset; //存储主角与相机

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

面向对象编程--Object Oriented Programming,简称OOP,是一种程序设计思想.OOP把对象作为程序的基本单元,一个对象包含了数据和操作数据的函数. 面向对象初识别 面向过程vs函数式编程 面向机器 抽象成机器指令,机器容易理解 代表: 汇编语言 面向过程 做一件事情,排出个步骤,第一步干什么,第二步干什么,如果出现情况A,做什么处理,如果出现了B,做什么处理. 问题规模小,可以步骤化,按部就班处理 代表: C语言. # 面向过程编程 测量对象的元素个个数. s1 = '

练习 1 在机器人定位的课程中,Sebastian Thrun 已经带领你了解了一维机器人传感和运动的 Python 代码.最后你得到了一个 sense() 函数,它基于传感器的测量数据来更新概率.你也得到了一个 move() 函数,它根据机器人在网格中的运动更新概率. 现在请将下面的 Python 代码翻译成 C++ 代码: p = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2] world = ['green', 'red', 'red', 'green', 'green'] measu

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

https://mp.weixin.qq.com/s/I-rNwgXHEtwgdpkWzKtVXw 摘要 新一代增强现实技术需要依赖可视计算理论与方法解决大尺度复杂环境下的场景建模.内容生成.感知交互三个关键科学问题.本文从以上三个方面,介绍了面向增强现实的可视计算技术的主要研究进展.其中,场景建模主要涉及复杂场景定位.重建与建模,包括同时定位与地图构建.场景几何与材质精确重建与数字化.实时高质量动态环境重建等:内容生成主要涉及视觉一致性驱动的高逼真度虚实融合,包括场景渲染参数估计.虚拟物体嵌入

内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构.本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置.你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO. g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声说一遍:General Graph Optimization!你可以叫它g土o,g二o,g方o,总之我也不知道该怎么叫它…… 所谓的通用图优化. 为何叫通用呢?g2o的核里带有各种各样的求解器,而它的顶点.边的类型则多种

ICP 算法是一种点云到点云的配准方法. 在SLAM中通过空间点云的配准(可以通过相机或者3D激光雷达获取点云数据),可以估计相机运动(机器人运动,旋转矩阵R与平移向量t),累积配准,并不断回环检测,可以保证机器人定位的精度. 想象三维空间中两组点云PL(参考点) 以及 PR(目标点): 1. 在PL和PR中寻找最近点(对于稀疏点云的微小运动,寻找欧拉空间最近点:对于密集点云或者较大运动,可能需要寻找描述子之间距离的最近点)注意理解:这里最近点的意思是在各自点云坐标系中的坐标距离最近,而不是同一

GUILTY GEAR Xrd REVELATOR 3D进化出的非照片真实视觉 罪恶装备系列是用2D日系动画一样的惊异视觉来吸引玩家的. 最新续品[GUILTY GEAR Xrd-REVELATOR-]中,进一步的增强这方面的表现力. 继上次的特效篇之后,这次主要介绍渲染相关的内容 日文链接 http://cgworld.jp/feature/201607-cgw215t2-guilty.html     在不妨碍可玩性的基础上来提升画面品质     本作[GUILTY GEAR Xrd -RE

最近做的unity的项目涉及到的问题如下: 1.绘制折线图问题: 起初利用的unity自带的linerender组件,这种方法绘制的线不均匀,效果不好.然后又利用画线插件Ves……开头的那个,结果那个是以屏幕坐标为标准的,利用NGUI面板显示的时候会出现比例问题,而且最小化与最大化运行时画线的位置也会发生变化,还有一个问题是画出的线永远存在,不能自动消失.为了解决这个问题,又利用GUI实现的坐标显示界面,结果画出的线又出现在背景坐标系后面.最后通过利用csdn上面下载的一个画折线图的例子,里面有

3.3 光照 剧场里有各式各样的灯光,三维渲染场景中也一样,可以有多个光照存在.光照和相机是三维渲染场景必备的因素,如果没有指定(像3.1.1_RenderCylinder例子,我们没有给Renderer指定相机和光照),vtkRenderer会自动地创建默认的光照和相机.VTK里用类vtkLight来表示渲染场景中的光照.与现实中的灯光类似,VTK中的vtkLight实例也可以打开.关闭,设置光照的颜色,照射位置(即焦点),光照所在的位置,强度等等. vtkLight可以分为位置光照(Posi

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

粒子系统是在三维空间渲染出来的二维图像,主要用于烟,火,水滴,落叶等效果.一个粒子系统由粒子发射器.粒子动画器和粒子渲染器三个独立的部分组成. Unity中自带了一些粒子效果,在Assets>ImportPackage>Particles,即可将Prticles.UnityPackage导入到项目中,这些粒子效果包括:Dust(沙尘).Fire(火焰).Water(水).Smoke(烟雾).Sparkles(闪光),还有一些粒子资源 Sources.Misc(杂项),如下图 随便拖出来几个 接

[译者:这个系列教程是以Kitware公司出版的<VTK User's Guide -11th edition>一书作的中文翻译(出版时间2010年,ISBN: 978-1-930934-23-8).因为时间关系,我们不能保证每周都能更新本书内容.但尽量做到一周更新一篇到两篇内容. 敬请期待^_^.欢迎转载.另请转载时注明本文出处,谢谢合作! 同一时候,因为译者水平有限,出错之处在所难免,欢迎指出订正.] [本小节内容相应原书的第52页至第63页] 4.6 控制3D Props VTK中的渲染

非滤波单目视觉slam 主要分为以下8部分 数据类型 数据关联 初始化 位姿估计 地图维护 地图生成 失效恢复 回环检测 数据类型 直接法(稠密,半稠密) 基本原理是亮度一致性约束,\(J(x,y) = I(x + u(x,y)+ v(x,y))\) ,x,y是图像的像素坐标,u,v是同一场景下的两幅图像I,J的对应点的像素偏移. 起源是光流法,由于使用了图像中大部分的信息,对纹理差的部分鲁棒性比直接法好,但是计算量也加大,要并行化计算. 间接法 就是特征点匹配,一般要考虑到特征点的鲁棒性,对光