09 2020 档案
摘要：代码参考自：https://blog.csdn.net/YunLaowang/article/details/88388130 PCL点云 继之前的sfm，我们得到了图像的特征匹配点的三维坐标，颜色以及相机内参，如何将其显示在屏幕上呢？ 需要使用PCL点云库进行显示。(安装) PCL（Point C
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摘要：转载自：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/9286905 Community Detection 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以视为一种广义的聚类算法。 研究背景 复杂网络是复制系统的抽象
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摘要：Bundle Adjustment BA是SFM和SLAM中非常重要的环节。 以SLAM为例，看一下BA的作用。 SLAM从二维图像的运动中推测相机的三维运动。通常用特征点表征图像的运动，用BA来恢复每个特征点在三维的位置以及每一帧图像的三维运动。 基础理论 \[ \mathop{argmin}\l
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摘要：HSfM: Hybrid Structure-from-Motion Abstract 为了估计初始的相机位姿，SFM方法可以被概括为增量式或全局式。 虽然增量系统在鲁棒性和准确性方面都有所进步，在效率上仍是其主要的挑战。 为了解决这个问题，全局重建系统通过对极几何图中同时估计所有相机的位姿，但它对
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摘要：参考自：https://blog.csdn.net/weixin_39675633/article/details/103931635 A Compact Algorithm for Rectification of Stereo Pairs Introduction 给定一对双目图像，校正确定每个
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摘要：部分知识点参考自：https://blog.csdn.net/wphkadn/article/details/85805105 代码部分参考自：https://blog.csdn.net/AIchipmunk/article/details/51232861 solvepnpransac部分参考自：
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摘要：PnP 给定：一张已知特征点3D位置的图像，一张二维图像。 已知：特征点在世界坐标系（指的是相机最初位置的那个坐标系）下的三维坐标，特征点映射到图像上的二维坐标，三维坐标系中的特征点与二维图像上的匹配关系。 未知：相机坐标系在世界坐标系下的位姿，特征点在相机坐标系下的深度。 最初使用对极几何，初始化
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摘要：运动恢复结构 通过三维场景的多张图片，恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像机参数。 已知：n个3D点在m张图像中的对应点的像素坐标，且 \((i = 1,...,m,j=1,...,n)\
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摘要：GAN 生成式对抗网络 用途：人脸生成、图像着色、图像超像素、背景模糊、人脸生成、文字生成图片、卡通头像生成、帧预测 GAN工作原理： 随机噪声z：从一个先验分布（人为定义，一般是均匀分布或者正态分布）中随机采样的向量； 真实样本x：从数据库中采样的样本； 合成样本G(z)：生成模型G输出的样本 判
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摘要：CGAN and DCGAN Conditional Generative Adversarial Nets，简单来说就是条件生成-对抗网络。在生成器以及判别器上它都多了一个标签作为输入。 生成器的输入是噪声和标签，输出还是生成图； 判别器的输入是生成图，真实图以及标签，输出还是真和假。 在本代码中
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摘要：GAN 生成式对抗网络 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons import torch # 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时
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摘要：转载自：https://www.jianshu.com/p/44cfa0be7c0e 仿射变换与透视变换 仿射变换 用途： 旋转、平移、缩放、反转 方法： 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，它保持了二维图形的“平直性”（直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（二维图形之间的相对位置关
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摘要：参考自：https://blog.csdn.net/yizhang_ml/article/details/86994193 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9508131.html https://www.cnblogs.com/Tang-tangt/p/9526913
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摘要：参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/205778332 http://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/Stereo/stereo.html 光度立体 光度立体法，即Photometric Stereo, 最早是由当时在MIT的人工
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摘要：参考自：视觉SLAM14讲、鲁鹏《计算机视觉》 对极几何 对极几何是两幅视图之间内在的射影几何，它独立于景物结构，只依赖于摄像机的内参数和相对姿态。 极几何 极几何描述了同一场景或者物体的两个视点图像间的几何关系 假设已经从两张图像中得到了一对配对好的特征点，希望求取两帧图像之间的
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摘要：非常感谢朱志浩师哥对激光三角法的详细讲解，使我获得了很多新知识。 三维重建的方法：单目、双目、光度立体等 激光三角法是单目+线结构光的方法 激光器发射出的是一个激光平面，也叫光刀面，激光平面照射到物体上就形成了一道线激光。 整个仪器一边是相机，另一边是线激光器，线激光器将线结构光打在物体上，相机拍摄
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摘要：图像处理坐标系转换 图像处理涉及以下四个坐标系： ：世界坐标系，描述相机位置，单位mm ：相机坐标系，光心为原点，单位mm ：图像坐标系，光心为图像中点，单位mm ：像素坐标系，原点为图像左上角，单位pi
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摘要：内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94244568 代码参考自：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9366080.html 张正友标定法 相机标定的目的 当我们拿到一张图片，进行识别之后，得到的两部分之间的距离为多少像素，但是这多少像素
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摘要：前半部分推导了水下虚拟成像和现实坐标之间的关系，后面没看懂，等以后补上。 相机处于防水外壳中。 相机的光轴垂直于外壳接口。 根据透视投影，可以将虚拟点设置为沿OM的延长线的任何位置。 为了简化计算，我们假设虚拟点在真实点的正上方，并且两个点的连接线垂直于外壳接口。 该模型的特征在于以下参数： \(h
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