ArcPy python实例教程-条件平差-测量平差 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com 输入参数:条件方程的系数,观测值,常数项和权值 输出:改正数和平差值   商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7588865 http://blog.csdn.net/ximenchuixuezijin/article/details/7246663 http://blog.csdn.net/peterli_xue/article/details/7528624 给出从不同视角拍摄的,描述同一个场景的一系列图片,bundle adjustment可以根据所有点在图像中的投影作为标准,同时提炼出描述场景结构的

[摘要] 近年来,倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,利用照片进行三维重建成为一项关键性的技术.Smart3D软件,是照片三维重建主流软件之一,本文将就Smart3D建模软件,围绕它的几个模块功能:ContextCapture Master.ContextCapture Engine.ContextCapture SceneComposer.ContextCapture Settings.Acute3D Viewer,一一说明阐述各自的功能应用以及配合机制. [关键词]

今天完成了机器人视觉的所有课程以及作业,确实是受益匪浅啊! 最后一个话题是Bundle Adjustment. 机器人视觉学中,最顶尖的方法. 1.基于非线性优化的相机位姿估计 之前已经在拟合一篇中,已经补完了非线性最小二乘拟合问题.Bundle Adjustment,中文是光束平差法,就是利用非线性最小二乘法来求取相机位姿,三维点坐标.在仅给定相机内部矩阵的条件下,对四周物体进行高精度重建.Bundle Adjustment的优化目标依旧是最小重复投影误差. 与利用non-linear mea

那些光束平差的工具,比如SBA.SSBA之类的虽然好,然而例子和教程都不够多且不够详细,让初学者难以上手. 要传入的参数虽然有解释,然而却也不是十分清楚其含义,具体要怎么生成,生成为什么形式. 我在折腾了一段时间后也还是没成功,逼得我自己找这方面的资料学习,想要更了解bundle adjustment的原理. 想着干脆自己写一个简单的bundle框架练练手,就算写不成也将有助于让这些工具正常工作起来. 三维重建的最后一步是光束平差,又称bundle adjustment,本文介绍一下bundle

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

转自菠菜僵尸 http://www.cnblogs.com/shepherd2015/p/5848430.html bundle adjustment原理(1) 那些光束平差的工具,比如SBA.SSBA之类的虽然好,然而例子和教程都不够多且不够详细,让初学者难以上手. 要传入的参数虽然有解释,然而却也不是十分清楚其含义,具体要怎么生成,生成为什么形式. 我在折腾了一段时间后也还是没成功,逼得我自己找这方面的资料学习,想要更了解bundle adjustment的原理. 想着干脆自己写一个简单的b

[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

Ceres Solver: 高效的非线性优化库(二)实战篇 接上篇: Ceres Solver: 高效的非线性优化库(一) 如何求导 Ceres Solver提供了一种自动求导的方案,上一篇我们已经看到. 但有些情况,不能使用自动求导方案.另外两种方案:解析求导和数值求导. 1. 解析求导 有些情况无法定义模板代价函数.比如残差函数是库函数,你无法知道.此时我们可以构建一个NumericDiffCostFunction,例如\[f(x)=10-x\].上面的例子变成 struct Numeric

SLAM是一个工程问题,再次复习一下工程中可能用到的名词解释. 还是不要看了,高翔的科普读物已经出版了,读他的<slam十四讲>就可以了. 一.度量相关: 世界坐标系:描述图像的平面坐标系延伸出z轴,可对应描述三维实体,视为世界坐标系. 深度图像:给出了图像描述的世界坐标系的三维相对位置映射信息,其中Z轴信息为深度.选取深度信息的必要性:图像描述:各种维度图像的逻辑描述形式 二.深度获得 双目匹配:双目匹配通过视差算法.参考     参考双目匹配与视差计算 视差/视差算法:双目观测同一物体或者

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

Ceres 翻译为谷神星,是太阳系中的一颗矮行星,于1801年被意大利神父 Piazzi 首次观测到,但随后 Piazzi 因为生病,跟丢了它的运行轨迹. 几个月后,德国数学家 Gauss,利用最小二乘法,仅仅依靠 Piazzi 之前观测到的12个数据,便成功的预测了谷神星的运行轨迹. 两百多年后,为了解决一些复杂的最优化问题 (如:带边界约束的非线性最小二乘.一般的无约束最优化等),谷歌开发了一个 C++ 库 Ceres Solver 之所以取名 Ceres Solver,是为了纪念 Gaus

opencv 提供了全景图像拼接的所有实现,包括: 1)stitching 模块提供了图像拼接过程中所需要的基本元素,该模块主要依赖于 features2d 模块: 2)提供了 stitching_detailed.cpp,本示例给出了如何运用 stitching 模块的详细说明: 同时,opencv 也提供了一个更高层次的封装类 cv::Stitcher,但为了详细理解图像拼接具体实现,这里不讨论该封装类. 1 特征点提取与匹配 Ptr<FeaturesFinder> finder;if (

估计器初始化简述 单目紧耦合VIO是一个高度非线性的系统,需要在一开始就进行准确的初始化估计.通过将IMU预积分与纯视觉结构进行松耦合对齐,我们得到了必要的初始值. 理解:这里初始化是指通过之前imu预积分得到的数值和视觉结构得到的数值进行对齐整理,综合运算得到的是我们的初始值. 具体流程如下: 检查最新帧和之前所有帧之间的特征对应关系:如果能在滑动窗口中找到稳定的特征跟踪(超过30个被跟踪特征)和足够的视差(超过20个旋转补偿像素),就使用五点法恢复这两帧之间的相对运动:如果没有稳定的特征跟踪

在市政给水管网当中,管网平差的目的是在已知节点流量.管段长度的情况下,求得各管段流量和对应的经济管径.本科生学习阶段了解并掌握管网平差原理及方法是必不可少的环节. 在下面的程序当中,将利用哈代克罗斯法求得管段流量. 程序分为三个.py文件: init_input.py主要是用来输入管网节点编号列表.节点流量列表.管段列表(两端节点列表表示).管段长度列表.所有的元素应当在列表的对应位置.第一个节点流量为负,表示水厂输入水至管网当中.管段列表当中应当是小节点编号在前,大节点编号在后. pingch

前言:说起性能测试,大家想到的基本上都是工具jmeter和loadrunner多少也对执行性能测试的方式有一点认识,这些工具基本都实现了请求-响应-结果统计分析这样完整的测试链路,用户方面只需组织这些现成的插件即可实现性能测试过程,但是这些都不是对python友好的工具,对于python系用户来说不能用python接入和封装是一件很让人扫兴的事情,“Locust是使用Python语言编写实现的开源性能测试工具,简洁.轻量.高效,并发机制基于gevent协程,可以实现单机模拟生成较高的并发压. 那

最近需要对ecognition分割结果进行统计分析,以此来进一步判断其分割结果中的欠分割和过分割对象,在看了一篇论文后,发现了可以用一个参数H来判断每个切割对象的异质性,由于此方法需要用到arcgis和Python来配合,因此记录下. 公式大概如下: 从中可以看出,如果需要计算出参数H,我们需要先计算出每个对象的归一化方差和归一化的莫兰指数. 在计算必须的参数前,我们需要准备的数据包括: 1.原始遥感图像 2.运用ecognition进行切割后产生的标签文件和矢量文件(shp文件). 下面开始进

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod