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2026年1月21日

摘要：李代数（Lie Algebra）：从通俗理解到数学本质（三维重建视角）李代数是连接连续群与线性空间的桥梁，在三维重建、SLAM、机器人运动学等领域中，核心作用是处理旋转/位姿的连续变换，解决旋转矩阵（正交约束）带来的优化难题。本文延续「通俗解释→数学定义→工程应用」的递进逻辑，重点结合相机位姿优阅读全文

posted @ 2026-01-21 17:49 aisuanfa 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)

雅可比矩阵与海森矩阵（光束平差视角）

摘要：雅可比矩阵与海森矩阵（光束平差视角）在光束平差（BA）及非线性优化领域，雅可比矩阵（Jacobian Matrix）和海森矩阵（Hessian Matrix）是核心数学工具。前者描述误差函数的局部线性变化率，是线性化非线性问题的关键；后者描述误差函数的二阶曲率，决定了迭代优化的步长和方向。本阅读全文

posted @ 2026-01-21 16:10 aisuanfa 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)

讲解光束平差算法的原理和步骤

摘要：光束平差（Bundle Adjustment）算法原理与步骤光束平差（Bundle Adjustment, BA）是三维重建、相机标定、视觉SLAM等领域的核心优化算法，本质是通过最小化重投影误差，联合优化相机位姿和三维点坐标，从而得到高精度的三维重建结果。本文将遵循通俗解释→数学原理→算法步骤阅读全文

posted @ 2026-01-21 14:13 aisuanfa 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月20日

什么是上位机与下位机，区别？

摘要：在嵌入式系统、工业控制、机器人及三维重建硬件系统（如结构光投影设备、多相机同步采集系统）中，上位机（Host Computer）与下位机（Slave Computer/Target Device）是按功能分层、硬件性能、控制逻辑划分的两类设备，核心是主从协作模式。以下是详细定义、区别及典型应用场景：阅读全文

posted @ 2026-01-20 15:39 aisuanfa 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)

德布鲁因序列的原理

摘要：德布鲁因序列（De Bruijn Sequence）原理德布鲁因序列是组合数学中的一种特殊循环序列，核心作用是用最短长度覆盖某一进制下所有长度为 $n$ 的子串，广泛应用于编码理论、密码学、三维重建（如结构光编码）、通信同步等领域。一、定义与数学表达对于基（进制）k 和子串长度 n，德布鲁因阅读全文

posted @ 2026-01-20 15:29 aisuanfa 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)

ai分割模型unet的网络架构，以及常用的评估指标

摘要：你想了解U-Net网络架构的核心设计逻辑，以及分割任务中评估U-Net性能的常用指标，我会从架构拆解、设计亮点和评估指标三个维度，用通俗易懂的方式讲清楚，同时结合实际应用场景说明指标的意义。一、U-Net核心网络架构（语义分割经典模型） U-Net最初为医学图像分割设计，核心是编码器-解码器（En 阅读全文

posted @ 2026-01-20 11:12 aisuanfa 阅读(186) 评论(0) 推荐(0)

双目两个相机的夹角对重建精度的影响

摘要：双目视觉系统的相机夹角（汇聚角）对重建精度有着显著影响，需要根据具体应用场景进行权衡。以下是详细分析：一、夹角对精度的主要影响机制 1. 深度精度与基线-夹角关系双目系统的深度误差（ΔZ）与有效基线和视差精度直接相关：夹角的影响：当夹角增大时，有效基线减小，导致深度精度下降（ΔZ增大）。但阅读全文

posted @ 2026-01-20 10:10 aisuanfa 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月19日

只投影竖直条纹的话，在双目中可以利用极线约束来求解全局相位

摘要：在双目立体视觉系统中，仅投影竖直条纹时，确实可以通过极线约束来弥补y方向相位信息的缺失，进而求解全局相位并完成三维重建。这本质上是“结构光相位信息”与“双目立体匹配约束”的结合方案，和单目结构光必须依赖横竖交叉条纹的逻辑有本质区别。下面我们从原理可行性、核心优势、局限性三个维度，详细分析这种方案的阅读全文

posted @ 2026-01-19 16:50 aisuanfa 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

双目中基础矩阵 / 本质矩阵啥意思

摘要：本质矩阵和基础矩阵描述了同一个三维场景在两个不同视角下的成像几何关系。它们是“双目视觉”和“运动恢复结构”的数学基石。为了直观理解它们的定位与作用，我们可以先通过下面的流程图概览： flowchart TD A[同一三维场景] --> B[两个不同相机视角] B --> C[两幅图像<br>（图像阅读全文

posted @ 2026-01-19 15:39 aisuanfa 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月13日

rms 误差的含义

摘要：一、RMS误差的定义 RMS误差即均方根误差（Root Mean Square Error），是衡量模型预测值与真实值之间偏差程度的常用指标，核心是对残差（真实值与预测值的差值）进行平方→平均→开方三步运算，公式如下：其中： y_i：第 $i$ 个样本的真实值 hat{y}_i：第 $i$ 阅读全文

posted @ 2026-01-13 09:06 aisuanfa 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)

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