想要从二维图像中获取到场景的三维信息,相机的内参数是必须的,在SLAM中,相机通常是提前标定好的.张正友于1998年在论文:"A Flexible New Technique fro Camera Calibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法.该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间,使用简单实用性强,有以下优点: 不需要额外的器材,一张打印的棋盘格即可. 标定简单,相机和标定板可以任意放置. 标定的精度高. 相机的内参数 设\(P=(X,Y,Z)\)为场景中的一点,在

使用Opencv实现张正友法相机标定之前,有几个问题事先要确认一下,那就是相机为什么需要标定,标定需要的输入和输出分别是哪些? 相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像. 相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上). 相机标定的输出:摄像机的内参.外参系数. 这三个基础的问题就决定了使用Openc

本源代码基于VC++和opencv Opencv2.4.13.6版本开发,实现张正友相机标定源代码,资源包括完整源代码和12张棋盘图片,完美运行.Opencv2.4.13.6安装包下载地址:http://www.211xun.com/download_page_1261_cn.html 点击下载

注: 程序所用的OpenCV版本是 2.4.10 ,3.0以上的版本可能会有不同 先贴一下完整的工程代码: #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include &l

make.Makefile cc = gcc #最简易的makefile文件,这个可以用来进行文件之间的简易构建和链接,生成我们所需要的执行文件: prom = calc deps = $(shell find ./ -name "*.h") src = $(shell find ./ -name "*.c") obj = $(src:%.c=%.o) #将所有的.c文件替换成.o文件. $(prom): $(obj) $(cc) -o $(prom) $(obj)

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

最小二乘法的概念 最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性. 线性最小二乘的解是closed-form即x=(A^T A)^{-1}A^Tb, 而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解. 最小二乘法的方法有 迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和. 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以) 高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

              1.前言                                a.对于工程问题,一般描述为:从一些测量值(观测量)x 中估计参数 p?即x = f(p),                              其中,x为测量值构成的向量,参数p为待求量,为了让模型能适应一般场景,这里p也为向量.                              这是一个函数求解问题,可以使用Guass-Newton法进行求解,LM算法是对Newton法的改进.

本文是用于记录在了解和学习CORDIC算法期间的收获,以供日后自己及他人参考:并且附上了使用Verilog实现CORDIC算法求解角度的正弦和余弦的代码.简单的testbench测试代码.以及在Modelsim下的仿真结果. 本文主要参考了: [1]https://www.cnblogs.com/aikimi7/p/3929592.html (cordic算法的verilog实现及modelsim仿真) [2]https://www.cnblogs.com/qiweiwang/archive/2

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

RSA算法优化 大数乘法 模乗优化 剩余定理(孙子定理) RSA加解密 python的RSA计算优化 #-*- coding: utf-8 -*- ''' /********************************************************************************* *Copyright(C),2000-2013,KK Studio *FileName: rsa *Author: KingKong *Version: 1.0 *Date: 2

摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线性最小二乘问题,多用于曲线拟合等场合. LM算法的实现并不算难,它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似,忽略掉二阶以上的导数项,从而转化为线性最小二乘问题,它具有收敛速度快等优点.LM算法属于一种"信赖域法"--所谓的信赖域法,此处稍微解释一下:在最优化算法中,都是

说是算法优化,基本上是在吹牛,仅仅只是算是记录下,我写代码时候的思路.毕竟还是小菜鸟. 我要开一个party,与会者都是情侣,可是情侣并非一起过来的,而是有先有后,可是每位与会者来的时候都拿着一束鲜花,第一件事情就是送给自己的伴侣. 设计一个算法,最高效率的解决这个事情. 最開始的时候,是这种. import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class TestParty { List<Person> persons = n

企业管理系统——需求&原型改进,架构设计,测试计划 组员:张正浩,黄锐斌 一.需求&原型改进 1.给目标用户展现原型,与目标用户进一步沟通理解需求 我们的目标用户是公司管理员 场景:随着经济的发展,企业正向着大型化.规模化发展,而对于大中型企业,员工.职称等跟工资管理有关的信息随之急剧增加.在这种情况下单靠人工来处理员工的工资不但显得力不从心,而且极容易出错.小张属于公司得管理层,经常需要对员工的工资和加班进行管理, 有时候需要对新员工的工资进行添加以及对老员工的工资进行调整,有时候需要对

题目连接:2.两数相加 题意 题目难度标为 中等, 因为题意上有一部分理解难度,以及需要数据结构的链表基础. 还不知道到链表的童鞋可以粗略的看下百度百科或者是翻出数据结构的书看一看,通俗一点的语言来解释链表就是:上线和下线. 上线知道自己的下线,但不知道自己下线的下线,同时也不知道自己的上线是谁. 这就是单向链表. 这道题的题意就是将两个数字变成了两个单向链表,其中每一个节点存储一位数字,且是逆序存放,也就是倒过来存了. 解题思路 首先来想一下不同情况和对应的案例: 两个链表长度相等. 输入:(

deeplearning算法优化原理目录· 量化原理介绍 · 剪裁原理介绍 · 蒸馏原理介绍 · 轻量级模型结构搜索原理介绍 1. Quantization Aware Training量化介绍1.1 背景近年来,定点量化使用更少的比特数(如8-bit.3-bit.2-bit等)表示神经网络的权重和激活已被验证是有效的.定点量化的优点包括低内存带宽.低功耗.低计算资源占用以及低模型存储需求等. 低精度定点数操作的硬件面积大小及能耗比高精度浮点数要少几个数量级. 使用定点量化可带来4倍的模型压缩.

快速排序是排序算法之中的基本中的基本,虽然越来越多的接口函数将快速排序“完美的封装了起来”,比如C++中的qsort或者<algorithm>中的sort(与stable_sort相对应),但是深入思考,关于快速排序的优化你可曾想过?:-P (一)经典快速排序 首先我们来看一下这个百度百科之中的快速排序版本 在上面这张图中,我们一边纠错一边复习下基本的快速排序,基本快速排序的函数体可以明确分为三个块: 1.调整块,根据对称轴pivot(一般选取第一个)从数组的前后两端向中间扫描,pivot作对

很久没有写文章了,主要是最近一段时间没有以前那么多空暇空间,内存和CPU占用率一致都很高,应前几日群里网友的要求,今天发个表面模糊的小程序来找回之前写博客的热情吧. 国内我认为,破解表面模糊的原理的最早作者是我一直很崇拜的一位女士,她不会编程,英文也不怎么好,仅凭计算器和Excel两个工具破解了PS了很多  算法,真是个巾帼英雄. 详见地址:http://www.missyuan.com/thread-428384-1-1.htm 网上的有关该算法的matlab实现参考:http://www.c

Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 24019   Accepted: 12540 Description A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) connected by power transport lines. A node u may be supplied