在生成 GIF 的过程中，最关键的步骤就是生成调色板以及像素到调色板的映射关系。
论文提出了一个创新的用于SLAM的半直接算法，结合了直接法和基于特征法的互补优势。算法将直接里程计和基于特征的SLAM松耦合，实现了3各层次的平行优化：（1）光度BA（联合优化了局部结构和运动）；（2）几何BA（细化了关键帧位姿和关联的特征地图点）；（3）位姿图优化以实现全局地图一致性（出现在回环中）。论文提出的算法在多个数据集上得到验证，结果表明，提出的系统在整体精度和鲁棒性上由于最先进的单目里程计和SLAM系统。
另外，下面的算法都使用hdl_graph_slam给到的室外数据集做了结果的测试，建模的图像如下所示。由于没有找到轨迹的真实值，没有对轨迹误差做比较分析。
####一、任务要求 编写程序实现实验板定期向PC机串口发送字符串“Hello ! I am CC2530 。\n”。实验板开机后按照设定的时间间隔，不断地向PC及发送字符串，报告自己的状态，每发送一次字符串消息，LED1闪亮一次。具体工作方式如下：
我原来总结过LOAM_Livox，这篇文章主要是解决LOAM在长时间运行的时累计误差的问题。本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。这个方法快速且具有旋转不变性，鲁棒性高。
利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征点数量少的帧，我们也舍去位姿估计不准的帧来构建更加精准的子地图。
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system
在学习SLAM的过程中,我们会遇到各种BA问题,关于优化问题,有局部优化、全局优化、非线性优化、图优化、位姿图优化、BA优化等,那这些东西到底是什么意思? BA BA全称Bundle Adjustme
有一个Gif图片，我们想要获取它的总帧数，超过一定帧数的图片告知用户不可上传，在服务端有很多现成的库可以使用，这种做法不是很友好，前端需要先将gif上传至服务端，服务端解析完毕后将结果返回，大大降低了用户体验。
前言 本文参考gif 格式图片详细解析。加入了一些自己的理解和解析方面的示例。 ---- GIF格式解析 图像互换格式（GIF，Graphics Interchange Format）是一种位图图形文件格式，以8位色（即256种颜色）重现真彩色的图像。它实际上是一种压缩文档，采用LZW压缩算法进行编码，有效地减少了图像文件在网络上传输的时间。它是目前广泛应用于网络传输的图像格式之一。 图像互换格式主要分为两个版本，即图像互换格式87a和图像互换格式89a。 图像互换格式87a：是在1987年制定的版本。
Java内存模型（Java Memory Model ,JMM）就是一种符合内存模型规范的，屏蔽了各种硬件和操作系统的访问差异的，保证了Java程序在各种平台下对内存的访问都能保证效果一致的机制及规范。
随着新型媒体的发展，观众渐渐不再只满足于传统的 2D、3D 视频，对于其他新形势视频的需求也在不断发展，其中自由视视频（FVV）就是近些年来消费者关注的热点之一。如下图所示，相比于传统的 2D、3D和全景视频，自由视视频包含了一部分虚拟视角，用以填补真实相机之间的空缺，从而给观众以视角连续的观看体验。
原文链接：5 things you can do in CSS-in-JS that you didn't know about
| | | | | input | demuxer | encoded data | decoder | file | ———> | packets | —–+ |__| |____| | v ____ | | | decoded | | frames | |__| ___ ______ | | | | | | | output | <——– | encoded data | <—-+ | file | muxer | packets | encoder |__| |______| ffmpeg的调用了libavformat库（含分流器）来读取输入文件并获得含有从他们编码的数据包。 当有多个输入文件，ffmpeg试图保持同步通过在任何活动的输入流跟踪最低的时间戳。 编码的数据包然后被传递到解码器（除非复制音频流被选择用于流，见进一步的说明）。解码器产生的未 压缩帧（原始视频/PCM音频/…），它可以进一步通过过滤进行处理（见下一节）。过滤后，这些帧被传递到 编码器，其编码它们并输出编码的数据包。最后这些被传递到复用器，并写入编码数据包到输出文件。
Visual-Inertial Odometry（VIO）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertial system），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的不同又分为松耦合和紧耦合。
除了传统的 CSS，你还可以使用 内联样式 和 CSS-in-JS 作为 React 应用程序的样式选项。
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
真实的自由视角视频（Free-Viewpoint Videos，FVVs），尤其是人物表演这一类的动态场景，可以缩小表演者与观众之间的距离。但是将生成和观看 FVVs 变得像点击和观看常规 2D 视频一样简单，仍然是非常困难的目标。面临包括从数据处理和压缩到流媒体和渲染的各个方面的挑战。
文章：BundledSLAM: An Accurate Visual SLAM System Using Multiple Cameras
多智能体对抗作为决策AI中重要的部分，也是强化学习领域的难题之一。 为丰富多智能体对抗环境，OpenDILab（开源决策智能平台）开源了一款趣味多智能体对抗竞技游戏环境——Go-Bigger。同时，Go-Bigger还可作为强化学习环境协助多智能体决策AI研究。
为丰富多智能体对抗环境，OpenDILab（开源决策智能平台）开源了一款趣味多智能体对抗竞技游戏环境——Go-Bigger。同时，Go-Bigger还可作为强化学习环境协助多智能体决策AI研究。
本文转载自INDEMIND，作者半不闲居士@CSDN。文章仅用于学术分享。本文约7000字，建议阅读14分钟本文为作者在从事Slam相关工作中对这几年遇到以及改进过相关VIO算法内容总结。 1、背景介绍 一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们
使用 Canvas 做图形编辑器时，我们需要自己维护自己的图形树，来保存图形的信息，并定义元素之间的关系。
功耗优化一直是 app 性能优化中让人头疼的问题，尤其是在直播这种用户观看时长特别久的场景。怎样能在不影响主体验的前提下，进一步优化微信iOS端视频号直播的功耗占用，本文给出了一个不太一样的答案。
这两天突然想到之前看到过视频补帧的测试，印象中效果挺好。昨天试了试，也找过很多找教程，搜集了一些经验，这里先讲解一种特别简单的方法，再说一种不太简单但也很容易上手的方法（这个才是重点！！！）。
这些行为组成。游戏主循环就是用来处理这个行为序列，在javascript中可以用setInterval方法来轮询。在超级玛丽中是这个循环
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
1.1流畅度相关概念 刷新率 vs 帧率 刷新率：美妙屏幕刷新次数，手机品目的刷新率是60HZ 帧率：GPU在一秒内绘制的帧率
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标题：VINS-Mono代码解读—回环检测与重定位 pose graph loop closing
文章：AVM-SLAM: Semantic Visual SLAM with Multi-Sensor Fusion in a Bird’s Eye View for Automated Valet Parking
视频分类问题在视频标签、监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用，但它同时也是计算机视觉领域面临的一项重要挑战之一。
翻到了 2018 年左右团队支持的一个项目，当时看重构同学不断的在和设计师来回沟通调动画细节，就在想能不能提升下这里的效率，于是了解了下当时的实现过程，大概是这样的：
在 JavaScript 里面，函数、块、模块都可以形成作用域（一个存放变量的独立空间），他们之间可以相互嵌套，作用域之间会形成引用关系，这条链叫做作用域链。
summary: 没有global,此时就会把x = 20 当作是在 函数内部创建了一个局部变量 x 而实际上是要 修改全局变量 x ~ 为了让 函数里面 知道 x 是个全局变量 ~ 就使用 global 关键字先声明一下 ~
Visual and Visual-Inertial SLAM: State of the Art, Classification,and Experimental Benchmarking
一、DM1报文 1，SAE J1939-21（参考5.2）对CAN ID进行了重新划分，加上8个字节的数据域，构成了J1939 的协议数据单元(Protocol Data Unit, PDU)。
想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法，就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分，并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限，在整理时难免出现疏漏，望读者以原论文为准。
先贴一下官方的Cinemachine文档Cinemachine Documentation
AI 科技评论按：本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了作者本人指点和审核，在此表示感谢。 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技
前言 上周【跳一跳】小游戏刷遍了朋友圈，也代表了微信小程序拥有了搭载游戏的功能（早该往这方面发展了，这才是应该有的形态嘛）。作为一个前端er，我的大刀早已经饥渴难耐了，赶紧去下一波最新的微信官方开发工
这个其实是三维软件中的称呼。其实光从太阳经到达地面是经过无数次的反射和折射。 全局光照里面又有Realtime GI（实时全局光照），默认情况下Unity的光源都是实时的，代表这些灯源会把光线照射到场景并每帧更新，
导语 GIF(Graphics Interchange Format)原义是“图像互换格式”，是CompuServe公司在1987年开发出的图像文件格式，可以说是互联网界的老古董了。 GIF格式可以存储多幅彩色图像，如果将这些图像连续播放出来，就能够组成最简单的动画。所以常被用来存储“动态图片”，通常时间短，体积小，内容简单，成像相对清晰，适于在早起的慢速互联网上传播。 本来，随着网络带宽的拓展和视频技术的进步，这种图像已经渐渐失去了市场。可是，近年来流行的表情包文化，让老古董GIF图有了新的用武之地。
标题：Augmenting Visual Place Recognition with Structural Cues
近日网上的一个迈克尔杰克逊代表作《Smooth Criminal》MV官方高清修复版,的视频赚足了大家的眼球。这次的高清修复不仅分辨率达到了4K，原本的25帧录像也提升到了60帧。逼真得甚至可以看清MJ领带上得问题，完全就像是使用现代设备拍摄的一样。
| 导语 随着短视频兴起，音视频技术已经越来越火热，或许你之前有了解过如何在前端处理音视频，但随着视频文件的逐渐增大、用户体验要求的不断提高，纯前端处理音视频的技术也推成出新。下面将结合实际案例，讲解如何使用 FFmpeg 和 WebAssembly 实现前端视频截帧。文章较长，也非常硬核，建议先收藏再慢慢看。 背景 腾讯课堂涨知识创作者后台，目前主要通过邀请合作老师来平台上发布视频。上传视频的同时，需要对视频进行截帧生成推荐封面，生成规则比较简单，根据视频总时长，平均截取 8 帧。用户可以从其中选择一张
视觉和惯导适合于获得局部精确的姿态估计，但在长期导航中积累了较大的漂移。为了实现高速、精确、局部和全局一致的估计，可以将GPS信息与视觉和惯导融合。本文提出了一种基于紧耦合优化的多传感器融合方法。
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