摘要：
1. 计算机视觉及图像处理 相机标定/校正（Camera Calibration） 直方图均衡（Histogram Equalization） 三角测量（Triangulation） 对极几何（Epipolar Geometry） 相机姿态估计（Pose Estimation） 2. SLAM及三维 阅读全文
摘要：
（未完待续.....） 根据针孔相机模型，相机成像平面一点的像素坐标p和该点在世界坐标系下的3D坐标P有$p=KP$的关系，如果用齐次坐标表示则有： $$dp=KP$$ 其中d是空间点深度（为了将p的齐次项变为1），K是相机内参数矩阵，p和P都是齐次坐标。 于是如果以第一个相机的坐标系为参照，对于两 阅读全文
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三角测量（Triangulation）是视觉定位中，已知多个相机位置和空间中一点的投影点，进一步求该点3D位置的方法。三角测量是Pose Estimation的相反过程，求出相机位置后，图像中其它特征点的3D位置可以由这种方法一一求出。 如图，已知R0，R1两台相机的信息和同一特征点p的投影点x0、 阅读全文
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基本概念 对极几何（Epipolar Geometry）是Structure from Motion问题中，在两个相机位置产生的两幅图像的之间存在的一种特殊几何关系，是sfm问题中2D-2D求解两帧间相机姿态的基本模型。 基本模型 其中c0、c1为两个相机中心，p为空间中一点，p在c0、c1对应像平 阅读全文
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1. 思想：分治。 2. 前提： ①存储在数组中 ②有序排列 3. 优点：比较次数少，查找速度快，平均性能好。 4. 缺点：要求待查表为有序表，且插入删除困难。 5. 复杂度：$O(log n)$ 6. C++代码实现（循环和递归两种）： 阅读全文
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Vision-Based Positioning for Internet-of-Vehicles Introduction Ego-positioning aims at locating an object in a global coordinate system based on its s 阅读全文
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最小二乘法（Least Squares Method）本身不是一种算法，而是一种损失函数（Loss Function）的模型。用最小二乘法表示损失函数后，再通过其他优化算法求解最优值。 1. 特征： $loss\_function=\sum(\hat{y}_i-y_i)^2 $ 2. 与最大似然估计 阅读全文
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1. 特征：沿负梯度方向迭代更新下一次的搜索方向 2. 用于：优化问题中逼近极值点 3. 基本形式：$\theta'_j=\theta_j-\alpha\cdot\frac{\partial{J(\theta)}}{\partial\theta_j}$ 4. 步长 $\alpha$（学习速率）： $ 阅读全文
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MMAI 2015 FINAL PROJECT To Know Where We Are: Positioning-based Photo Retrieval 2015/12/16 Update To Know Where We Are: Positioning-based Photo Retrie 阅读全文
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NTU Long-Term Positioning Dataset 地址：http://www.clarenceliang.com/dataset/ 場景：NTU 博理館外廣場 描述：超過一個月連續拍攝的同一場景，超過一萬張照片，五種不同光照情況，包括有groundtruth的data。 阅读全文