上一节中大概讲述了光场相机和光场的参数化表示,这一节就说一下光场相机内部是如何记录光场以及实现重聚焦的. 博主用的是Lytro Illum,所以就以Illum为例来说了,Illum的功能还是挺多的,上手使用的童靴需要相机使用手册可以上网找一下,都有的. 切入正题 首先,说一下Lytro Illum的一些基本信息:Illum的Senser一共有4000万个像素左右,得到的传感器图像(光场图像)尺寸为7728*5368,就是4148 3904个像素:Illum的微透镜阵列个数为541*434个,每一

这一小节说一下Matlab光场工具包的使用,展示重聚焦和多视角的效果. 从Lytro illum中导出的raw数据为.lfp格式的光场图像文件(约52M大小),该文件包含以下几部分:光场图像数据rawdata:metadata:相机序列号 serials:光场图像大小imgSize:拜尔格式 'grgb'.为了从.lfp文件中提取出光场图像rawdata,需要用到Matlab光场工具包,该工具包由D. G. Dansereau等人开发,目前有toolbox0.3,toolbox0.4两个版本,t

前面有几篇博客主要介绍了光场和光场相机相关知识,以及重对焦效果和多视角效果的展示.算是自己学习光场过程的一种总结. 这次贴上自己用OpenCV/C++编写的重对焦算法实现(包含CPU版和CUDA GPU版),以及交互的Demo.放在我的开源中国码云上,连接在此:https://git.oschina.net/rxdj/refocus_LightFieldImg.git. 代码的说明请参见readme.如有错误,请不吝赐教. 图像是Lytro Illum二代相机拍摄并通过matlab光场工具包解码

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

前言 在开发Android应用的时候,如果需要调用摄像头拍照或者录像,除了通过Intent调用系统现有相机应用进行拍照录像之外,还可以通过直接调用Camera硬件去去获取摄像头进行拍照录像的操作.本篇博客将讲解如何在Android应用中通过Camera拍照录像. 参考博客:https://www.cnblogs.com/plokmju/p/android_Camera.html 拍照功能Demo package com.demo; import androidx.appcompat.app.Ap

Exploiting Points and Lines in Regression Forests for RGB-D Camera Relocalization 利用回归森林中的点和线进行RGB-D相机重新定位 张宁 https://pan.baidu.com/s/17RfrQqp0LaCELabma4jVDQ Lili Meng , Frederick Tung , James J. Little , Julien Valentin , Clarence W. de Silva Abstra

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12286752.html ORB-SLAM2作为目前应用最广泛的视觉SLAM系统,其经典和重要程度毋庸置疑.ORB-SLAM2的github文档中,提供了详尽的ORB-SLAM2配置教程,上手应该是比较容易的.本文将跟随其github文档中的配置教程,对ORB-SLAM2系统进行安装和测试. 本文要点包括: ORB-SLAM2的初次配置安装(包括相关依赖) OR

这周末ORB-SLAM3出现了.先看了看论文.IMU部分没细看,后面补上. Abstract 视觉,视觉惯导,多地图SLAM系统 支持单目/立体/RGBD相机 支持pinhole/鱼眼相机 基于特征/紧耦合/视觉惯导,基于最大后验估计的SLAM系统,即使是在IMU的初始化阶段. 我们的系统更准2-5倍. 多地图系统,基于新的场景识别,提升了recall. 1. Introduction short-term data association 前段配 mid-tem data assocation

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System Abstract 这篇文章提出了 ORB-SLAM,一个基于特征的单目SLAM系统,这个系统在室内和室外同样适用.该系统对严重的运动杂波(motion clutter)很稳健,允许宽基线闭环和重定位,并且包含了全自动的初始化.基于近些年的优秀的算法,我们重新设计了一个新的系统:他对所有的任务都使用了相同的特征包括跟踪.映射.重定位和循环闭环.一种选取重建过程中点和关键帧的策略有着出色

简介 ORB-SLAM3是第一个能在单目.双目.RGBD鱼眼相机和针孔相机模型下运行视觉.视觉-惯导以及多地图SLAM的系统.其贡献主要包括两方面:提出了完全依赖于最大后验估计的紧耦合视觉-惯导SLAM系统,IMU初始化阶段也采用最大后验估计.可以在室内室外大小各种环境下运行,比其他算法快2-5倍.其次提出了多地图系统,DBoW2用于回环检测需要保证时间一致性,在验证几何一致性前需要匹配三个连续的关键帧到同一区域,虽然精度高,但是召回率低,因而回环检测过程太慢,之前的地图很难重复利用到.ORB-

APT攻击作为一种高效.精确的网络攻击方式,在近几年被频繁用于各种网络攻击事件之中,并迅速成为企业信息安全最大的威胁之一. 近日,飞塔中国首席技术顾问X在谈及APT攻击时表示,随着云计算的不断发展普及,APT攻击将向云计算平台聚焦:“数据和计算越来越集中化,以往针对个人的分散式攻击变得越来越没有效率,黑客一定会聚焦于云计算平台,施以专注.专业的APT攻击,以期获取最大量.最核心的机密数据,从而造成最大的破坏,或获得最大的利益.” X认为,APT攻击具有较强的隐蔽性.专业性.持续性,黑客通过社交工

    图片来自“百度百科”   本文是圆通速递CEO.国家工程实验室主任相峰先生在2019全球物流技术大会的演讲,在演讲中,相峰先生主要阐述了自己对5G的看法以及5G在物流领域的应用.   以下是演讲原文:   感谢主持人的介绍,我确实是一个文科生,以往的工作经历也是以政府.管理等偏文科居多,但是从2017年开始,我们有了一项新的工作,就是由国家发改委批准圆通牵头成立了物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室,研究行业共性技术,关注行业发展趋势.因此,我现在做理工男干的事,就是研究物流相关的技

Summit 2015人工智能主题研讨会" title="前进中的人工智能--聚焦Faculty Summit 2015人工智能主题研讨会"> 在近几年上映的科幻大片中,人工智能技术的"出镜率"陡然升高.无论是<钢铁侠>中为托尼·史塔克提供全方位贴身服务的管家贾维斯,还是<超能陆战队> 里的"萌神"大白,当然还有<她>(Her)中让男主角坠入爱河的人工智能系统萨曼莎-.. 现实世界中,全世界的科

写在前面 阅读目录: 问题根源是什么? <领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道>分层概念 Repository(仓储)职责所在? Domain Model(领域模型)重新设计 Domain Service(领域服务)的加入 MessageManager.Domain.Tests 的加入 Application Layer(应用层)的协调? Unit Of Work(工作单元)工作范围及实现? 版本发布 后记 在上一篇<我的“第一次”,就这样没了:DDD(领域驱动设计)理论结合实践>

12-5. 自动删除相关联实体 问题 当一个实体被删除时,你想自动删除它相关联的实体 解决方案 假设你有一个表结构由一个course (科目), course 的classes (课程),以及enrollment (登记学生选课),如 Figure 12-5所示:. Figure 12-5. The Course, Class, and Enrollment tables in our database 由上述表生成一个模型,如下图Figure 12-6所示:. Figure 12-6. A m

SqlParameter[] sp = { new SqlParameter("@nGridID",SqlDbType.BigInt), new SqlParameter("@strDocID",SqlDbType.VarChar,16), new SqlParameter("@chType",SqlDbType.Char,1), }; sp[0].Value = nGridID; sp[1].Value = strDocID; sp[2].Va

Divide two integers without using multiplication, division and mod operator. If it is overflow, return MAX_INT. 这道题让我们求两数相除,而且规定我们不能用乘法,除法和取余操作,那么我们还可以用另一神器位操作Bit Operation,思路是,如果被除数大于或等于除数,则进行如下循环,定义变量t等于除数,定义计数p,当t的两倍小于等于被除数时,进行如下循环,t扩大一倍,p扩大一倍,然后更

51Nod 1278 相离的圆 Link: http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1278 1278 相离的圆 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 10 难度:2级算法题 平面上有N个圆,他们的圆心都在X轴上,给出所有圆的圆心和半径,求有多少对圆是相离的. 例如:4个圆分别位于1, 2, 3, 4的位置,半径分别为1, 1, 2, 1,那么{1, 2}, {1, 3} {2, 3} {2

######Nginx配置文件nginx.conf中文详解######定义Nginx运行的用户和用户组user www www;#nginx进程数,建议设置为等于CPU总核心数.worker_processes 8; #全局错误日志定义类型,[ debug | info | notice | warn | error | crit ]error_log /usr/local/nginx/logs/error.log info;#进程pid文件pid /usr/local/nginx/logs/n

使用codefirst查询当然是必不可少的,但有时不小心可能很简单的查询也会导致异常. 下面用codefirst做个示例简单演示下异常发生的场景: var attendlist = db.Database.SqlQuery<AttendCountViewModel>("select STUDENTID,SUM(isnull(REALHOUR,0)) As REALHOUR from ATTEND_LIST where ATTENDDATE='" + geDate + &qu