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该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。

版权所有 © Microsoft Corp 1984-2005。保留所有权利。 该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。...该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。...如果不存在这样的 .sln 文件， IDE 将查找引用该项目的单个 .sln 文件。...版权所有 © Microsoft Corp 1984-2005。保留所有权利。 该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。...该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。

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    论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

    ORB-SLAM Atlas 第一个完整的多地图SLAM系统,能够处理视觉和视觉惯性系统,在单目和立体配置.地图集可以表示一组不连续的地图,并在其上平滑地应用所有的制图操作:位置识别、相机重新定位、闭环和精确的无缝地图合并...4、结合惯性项和视觉残差项，可视惯性SLAM可以作为基于关键帧的最小化问题。优化变量为： ? 前者为惯性残差，后者为附加鲁棒核函数的视觉残差（目的减少误匹配带来的影响）。此处可由上图（a）表示。...2、纯惯性地图估计：这一步目的是获得惯性变量的最佳估计，在MAP估计中，仅使用关键帧之间的和惯性测量。将其与纯惯性状态向量叠加： ?...,以找到与键点更多的匹配.当然,搜索也会反转,在本地窗口的所有关键帧中查找地图点的匹配项.利用找到的所有匹配,采用非线性优化方法对进行优化,优化目标函数为双向重射误差,利用鲁棒核函数对伪匹配提供鲁棒性....；而对于,包含了相似的关键帧,但其姿势仍然是可优化的.所有这些关键帧看到的所有点,以及观察这些点的关键帧姿势也得到优化.所有的关键帧和点通过重投影误差来关联. 3 Loop Closing（闭合回环

    5.5K40

    AfterEffect 从零开始 篇一 : 了解软件界面，掌握基础操作

    双击这里可以添加需要用的素材，AE这类视频编辑软件都会有项目的概念，把素材添加到这里才能使用，并且在这里的素材只要你不用就不会显示在图层列表中。...把素材拖入这里才能在西查看器中显示，并且进行素材、关键帧的编辑。 这里除了遮罩、alpha、混合模式、等与ps相同的功能外。还有父级，solo等独有的功能。 6,时间轴： 显示时间的模块。...关键帧： 关键帧=物体有运动状态变化的那一帧。 帧就是一秒钟显示的画面，一般我们制作使用的是25帧／秒，游戏和一些电影用的是60帧每秒。 比如球从0s开始向右运动，到2s的时候结束。...2.绘制图形后，在图层栏选择运动项目的下箭头（白色框），就可以展开你的图层选项了。然后我们会看到“内容”与“变换”两个小箭头。...这是AE给出的基本运动要素，通过控制六项基础内容完成所有的运动。 描点：图层运动的中心点。图层会围绕着这个点运动。与图层本身的中心点不同。 位置：就是图层的坐标位置“X,Y,（Z）”。

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    时隔多年，ORB-SLAM3终于来了

    BA被一个独立的线程执行（不损害实时性），用来修正地图。 相机模型 重定位 ORB-SLAM假设所有系统组件都符合针孔模型。...Step2: Inertial-only MAP Estimation 这一步的目的是获得IMU参数最优估计。...，而是多了一个先验的残差项 用来约束IMU的bias需要接近于0。...对于 ，优化中包括但不固定在紧接局部窗口之前的那一关键帧位姿，而对于 ，局部窗口之前的那一关键帧，但其姿势仍然参与优化。所有这些关键帧看到的所有地图点以及观测这些地图点的关键帧姿势也都进行优化。...所有关键帧和地图点都通过重投影误差项（作为约束因子，下图中的蓝色小方块）进行关联。 ? 闭环 闭环校正算法类似于地图融合，但是在这种情况下，当前关键帧以及匹配关键帧都同属于active map。

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    【01】AE特效开发制作特技-Adobe After Effects-AE特效制作快速入门-制作飞机，子弹，爆炸特效以及导出png序列图-优雅草央千澈

    【01】AE特效开发制作特技-Adobe After Effects-AE特效制作快速入门-制作飞机，子弹，爆炸特效以及导出png序列图-优雅草央千澈开发背景优雅草央千澈所有的合集，系列文章可能是不太适合完全初学者的...不同的合成可以有不同的尺寸和分辨率，以适应不同的输出平台，如手机屏幕、电脑显示器、电视等。渲染输出设置：合成是最终渲染输出的基本单位。...这使得你可以根据项目的具体要求，如用于网络播放、线下活动播放、电影制作等不同场景，输出高质量的视频或动画作品。实际应用场景动画制作：通过在合成中添加形状图层并设置关键帧，可以制作各种复杂的动画效果。...它本身不承载任何视觉内容，而是通过调整下方图层的属性来影响视觉效果。特点：调整图层可以方便地统一项目的视觉风格，提高画面质量。例如，通过调整图层可以改变图像的色彩、亮度和饱和度，使图像更具有吸引力。...主要区别内容承载：形状图层承载的是矢量图形或路径，而调整图层不承载视觉内容，只包含调整属性。功能：形状图层主要用于图形绘制和动画制作，调整图层用于整体视觉效果的调整。

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    adobe after effects2022正版下载安装-Ae2017-2023多版本中文版下载

    Ctrl+O 打开项目时只打开项目窗口 按住Shift键 打开上次打开的项目 Ctrl+Alt+Shift+P 保存项目 Ctrl+S 选择上一子项 上箭头 选择下一子项 下箭头 打开选择的素材项或合成图像...Ctrl+Shift+/ 引入一个素材文件 Ctrl+i 引入多个素材文件 Ctrl+Alt+i 替换选择层的源素材或合成图像 Alt+从项目窗口拖动素材项到合成图像 替换素材文件 Ctrl+...+0 项目流程视图 F11 渲染队列窗口 Ctrl+Alt+0 工具箱 Ctrl+1 信息面板 Ctrl+2 时间控制面板 Ctrl+3 音频面板 Ctrl+4 显示/隐藏所有面板 Tab...General偏好设置 Ctrl+ 新合成图像 Ctrl+N 关闭激活的标签/窗口 Ctrl+W 关闭激活窗口（所有标签） Ctrl+Shift+W 关闭激活窗口（除项目窗口） Ctrl+Alt...+W 时间布局窗口中的移动 到工作区开始 Home 到工作区结束 Shift+End 到前一可见关键帧 J 到后一可见关键帧 K 到前一可见层时间标记或关键帧 Alt+J 到后一可见层时间标记或关键帧

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    COLMAP-SLAM：一个视觉里程计的框架

    在其他广泛使用的SLAM实现（如ORB-SLAM）上集成和测试新的方法可能并不是一项简单的任务。...为了节省计算时间，一个选项是在主摄像机上对所有帧运行关键帧选择，并在其他摄像机上以较低的帧速率运行。 • 主摄像机的关键帧在不同时间中依次匹配，而从摄像机的帧仅与同步的主关键帧匹配。...• 所有匹配都保存在SQLite数据库中，然后使用COLMAP映射器API注册新关键帧，三角测量新的关键点，最后调整3D点和相机姿势。...实际上，可以事先提取目标文件夹中所有帧的本地特征，然后在需要时COLMAP-SLAM将查找关键点。...该测试对于评估轨迹和尺度估计的准确性非常有用，单目RMSE显示了轨迹形状的质量，即使尺度因子估计不准确。 表3：COLMAP-SLAM单目与双目情况。

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    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

    前端 预处理：深度图双边滤波去噪 里程计：每10秒取一帧为关键帧，对每一帧首先估计它相对上一个关键帧的位姿（直接法几何对齐与光度对齐），本文的一个改进是使用RGB图像的梯度而不是像素值，目的是为了对照明变化更加鲁棒...前端里程计目的是为后续BA提供良好的初始位姿。 回环检测：使用标准的基于Binary feature的bag-of-words方法，找到与当前关键帧m最相似的关键帧k。...优化代价函数：优化的总体目的是通过调整上述surfel和关键帧中的参数来最大化整体一致性。...优化过程 由于surfel和关键帧的数量很大，使用二阶方法如牛顿法联合优化所有参数很慢，我们选择交替优化的策略，如下所示： ? 创建surfel：第一步，为所有关键帧创建新的surfel。...为了快速找到合并候选者，将surfel投影到所有关键帧中，并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化：根据几何约束和光度约束，使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

    1.2K10

    flash的基本操作_flash初级教程

    如下所示 图层的操作面板中，可双击来修改图层的名字，小眼睛是表示显示和隐藏图层，小锁是表示锁定和解锁图层，锁定图层时，无法对该图层进行操作，可以有效防止误操。...新建关键帧时，会在时间节点上创建和上一关键帧相同的图像，同时也会在两个关键帧中间的时间节点，创建普通帧。 删除关键帧时，如果关键帧时间节点后有普通帧，那该普通帧就会转变成关键帧。...而删除关键帧后，传统补帧也会断掉，在每一个帧处显示小点，这时候就需要删除传统补帧。 4 形状补帧 传统补帧以让两个关键帧的图像进行位移和变形。...3 库和属性 属性中，可以调整各个工具的详细属性 库中是存放各个图片和补件的（暂时没有发现补件是怎么生成的，所以没有命名，显示的很杂乱），而外部的图片文件，可以直接拖入库中。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    5.5K20

    《赋予网页灵动之魂：CSS交错动画全解析》

    传统的网页动画，常常是所有元素整齐划一地启动和结束，这种缺乏变化的运动方式容易让用户感到乏味。...又或者是一个产品展示页面，图片和文字描述以交错的方式逐渐显现，仿佛在讲述一个有条不紊的故事，吸引用户深入了解产品的细节。...例如，在一个电商网页中，商品图片的放大动画可以与价格标签的闪烁动画相互呼应，突出商品的价值和吸引力；在一个旅游网页中，风景图片的切换动画可以与文字介绍的淡入动画同步进行，让用户更好地感受目的地的魅力。...利用关键帧动画：CSS的关键帧动画（@keyframes）为我们提供了强大的动画控制能力。通过定义不同时间点的关键帧，我们可以精确地控制元素的样式变化，从而实现各种复杂的动画效果。...比如，当用户鼠标悬停在导航栏上时，可以通过过渡效果让导航项的背景颜色逐渐变化，同时利用交错动画让导航项的文字从左到右依次出现，增强交互的趣味性和流畅性。3.

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    【点云论文速读】基于优化的视觉惯导里程计与GPS的紧耦合的融合方案

    实验结果表明，该方法在不增加优化计算量的前提下，实现了精确的全局一致估计。我们的方法始终优于松耦合融合方法。...我们定义了一种基于关键帧的滑动窗口优化方法，区别在于全局位置因子的加入，因为优化中的状态数不会改变。这些新的误差项可以使用IMU预积分算法有效地计算。...我们利用IMU预积分项来定义连续关键帧之间的惯性误差，在滑动窗口中关键帧的位置和全局位置测量之间建立约束。 ? 优化的残差方程 ●实验对比 ?...表一包含绝对轨迹误差ATE，在没有融合在GPS的VIO的松耦合的方法在所有EuRoC数据集上的结果。 ? 表二所示，紧耦合方法比松耦合方法给出了更精确的位置估计。...●总结 本文将融合问题描述为一个基于关键帧的滑动窗口优化问题，其中使用GPS信息计算出新的全局因子。利用IMU预积分项的计算将GPS全局因子包含在优化中，与视觉+惯导的方法相比，计算成本几乎没有增加。

    1.2K20

    CVPR2020——D3VO论文阅读

    光度能量 D3VO的优化目标是最小化一个总的光度误差 ，定义如下： 10.png 其中 是所有关键帧的集合， 是关键帧i中的点集合， 是关键帧集合，在其中点 是可见的， 是p投影到关键帧...如图 4 所示，提出的网络能够预测反射区域的高度不确定性，例如车辆的窗户，像骑自行车的人一样移动的物体，以及深度不连续处的物体边界。...我们进一步介绍了关键帧相对位姿 的先验，它使用预测姿势 。注意， 是通过拼接所有在i - 1和i的关键帧的预测位姿计算出来的。...16.png 结果显示我们提出的深度估计网络在所有指标方面都超越了Monodepth2。...19.png 注意，这里我们只显示了Seq.09和10上的结果，因为大多数端到端方法只提供了这两个序列上的结果。我们参考[28,78,83]比较方法的结果。D3VO实现了比所有端到端方法更好的性能。

    2.1K81

    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

    前端 预处理：深度图双边滤波去噪 里程计：每10秒取一帧为关键帧，对每一帧首先估计它相对上一个关键帧的位姿（直接法几何对齐与光度对齐），本文的一个改进是使用RGB图像的梯度而不是像素值，目的是为了对照明变化更加鲁棒...前端里程计目的是为后续BA提供良好的初始位姿。 回环检测：使用标准的基于Binary feature的bag-of-words方法，找到与当前关键帧m最相似的关键帧k。...优化代价函数：优化的总体目的是通过调整上述surfel和关键帧中的参数来最大化整体一致性。...优化过程 由于surfel和关键帧的数量很大，使用二阶方法如牛顿法联合优化所有参数很慢，我们选择交替优化的策略，如下所示： ? 创建surfel：第一步，为所有关键帧创建新的surfel。...为了快速找到合并候选者，将surfel投影到所有关键帧中，并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化：根据几何约束和光度约束，使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

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    资源 | 伯克利发布BDD100K：目前最大规模开放驾驶视频数据集

    该数据集共包含 10 万个视频，BAIR 研究者在视频上采样关键帧，并为这些关键帧提供注释。此外，BAIR 还将在 CVPR 2018 自动驾驶 Workshop 上基于其数据举办三项挑战赛。 ?...数据和注释下载地址：http://bdd-data.berkeley.edu 注释 BAIR 研究者在每个视频的第 10 秒采样关键帧，并为这些关键帧提供注释。...注释概览 道路目标检测 为了解对象的分布及其位置，BAIR 研究者为所有 10 万个关键帧中常出现在道路上的对象标记了对象边界框。下面的条形图显示对象计数。在注释中还有其他处理统计数据的方法。...自动驾驶挑战赛 BAIR 将在 CVPR 2018 自动驾驶 Workshop 上基于其数据举办三项挑战赛：道路目标检测、可驾驶区域预测和语义分割域适应。...检测任务要求算法找出 BAIR 测试图像上的所有目标对象。可驾驶区域预测要求分割出汽车可以驾驶的区域。

    1.8K40

    DynaVINS:用于动态环境的视觉惯性SLAM

    引言 动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题，基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检，而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。...但由于VIODE数据集不包含由临时静态对象引起的错误回环情况，因此作者建立了自己的数据集，包括4个序列。...实际上，这种方法是通过以自适应的方式调整权重来滤除所有动态特征。...4.2 自建数据集 如表2所示，在静态场景中所有算法的ATE均较低。但在动态跟随场景中，其他算法试图跟踪遮挡物体，BA和回环会出现问题。因此，除了DynaVINS外，其他算法都有较高的ATE。...作者在VIODE数据集和自建数据集上分别对动态物体和临时静态物体进行了分析，结果显示DynaVINS性能在动态环境中比其他基于几何的算法工作得更好。

    1.9K10

    绘图-CAShapeLayer、CABasicAnimation以及核心动画

    其实不只是CAAnimation遵循CAMediaTiming协议，熟悉底层结构的小伙伴们应该知道CALayer也遵循这个协议，所有在一定程度上我们可以通过控制layer本身的协议属性来控制动画节奏。...属性如下： values -> 关键帧组成的数组，动画会依次显示其中的每一帧。...keyTimes -> 每一帧对应的时间，如果不设置，则各关键帧平分设定时间。 timingFunctions -> 每一帧对应的动画节奏。...动画对象会在指定的时间(duration)内，依次显示values数组中的每一个关键帧 - path：可以设置一个CGPathRef\CGMutablePathRef,让层跟着路径移动。...kCAAnimationCubicPaced//平均，同上 便利构造函数 animationWithKeyPath: KeyPath需要一个字符串类型的参数,实际上是一个 键-值编码协议的扩展, 参数必须是CALayer的某一项属性

    3.5K30

    《Honey Select》捏人剖析

    查看其蒙皮信息可以发现, 所有影响顶点的骨骼名字全部带有"_s_"字样, 其父骨骼都是不带"_s_"的同名骨骼. 也就是说, HS的身体骨架中, 父骨骼负责动画, 子骨骼负责蒙皮....游戏中的女角色脸部有67项调节参数: ? 女角色身体共有34项调节参数, 其中2项为物理参数, 跟骨骼无关 ? 我们来看看这些滑杆能不能跟骨骼一一对应上: ?...也就是说, 一个调节项的插值可能是基于曲线(或多个关键帧), 而且可以同时影响骨骼Transform的多个分量. ? 眼睛的大小调节是最复杂的, 一共影响6根骨骼....原来是硬编码的, 真让人崩溃...好了, 那整个捏人的核心逻辑就搞清楚了: 根据骨骼分类表生成所有的调节滑杆, 并从预置的文件加载滑杆的默认值集合 如果滑杆值变了, 查分类表得到骨骼名(可能多个), 再根据骨骼名查关键帧表得到关键帧集合...PoseableMesh的问题是不兼容动画, 所以如果要修改SkeletalMesh的BoneTransforms话, 就只能在AnimationBlueprint里实现一个自定义的AnimNode了:

    6.1K70

    AVM-SLAM：用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

    我们利用语义ICP配准进行回环检测，还加入了语义预先验证（SPQ）机制，以简化回环检测并减少不匹配。...全局地图由子地图组成，子地图由关键帧组成。 回环检测 回环检测对于全局优化至关重要，影响着地图尺度和SLAM速度。在复杂环境中，如具有重复结构的地下车库，不是所有关键帧和子地图都适用于回环检测。...为了解决这个问题，我们开发了SPQ（Semantic Prequalification）机制，以过滤潜在的环路帧和子地图，减少检测并防止不匹配。...图7：从VIWFusion模块的姿态构建的语义地图 精度：首先基于基准数据集进行了一项比较实验。从VIWFusion模块输出的姿势构建的地图如图7所示。很明显，前端存在无法避免的积累误差。...图8a显示了通过常规循环检测进行的姿态图优化的结果，没有额外的运动学约束。图8b显示了通过SPQ循环检测进行的姿态图优化的结果，附带了额外的运动学约束。

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