没有什么比完美的图片更能让你的应用程序熠熠生辉，但如果你想让你的应用程序用户真正参与并与图片互动呢？也许他们想放大、平移、掌握这些图像？
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
本文方法是一种自监督的单目深度估计框架，名为GasMono，专门设计用于室内场景。本方法通过应用多视图几何的方式解决了室内场景中帧间大旋转和低纹理导致自监督深度估计困难的挑战。GasMono首先利用多视图几何方法获取粗糙的相机姿态，然后通过旋转和平移/尺度优化来进一步优化这些姿态。为了减轻低纹理的影响，该框架将视觉Transformer与迭代式自蒸馏机制相结合。通过在多个数据集上进行实验，展示了GasMono框架在室内自监督单目深度估计方面的最先进性能。
最近公众号组织了ORB-SLAM2理论与代码的学习会，正常进行中，有兴趣的可以积极参与第三期：一起来学SLAM
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
这项工作是神经信息研究所开发的车辆驾驶员辅助系统的一部分。这是一个扩展现有驾驶员辅助系统的概念。在实际生产的系列车辆中，主要使用雷达等传感器和用于检测天气状况的传感器来获取驾驶相关信息。数字图像处理的使用大大扩展了信息的频谱。本文的主要目标是检测和分类车辆环境中的障碍物，以帮助驾驶员进行驾驶行为的决策过程。图像由安装在后视镜上的CCD摄像头获取，并观察车辆前方区域。在没有任何约束的情况下，所提出的方法也适用于后视图。解决了目标检测和经典化的主要目标。目标检测基于纹理测量，并且通过匹配过程来确定目标类型。匹配质量和目标类别之间的高度非线性函数是通过神经网络实现的。
这是ST团队进行的一个示例实验。在一个单独的实验中揭示所有具有空间分辨率的小鼠大脑mRNA。
Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿射变换和基于3×3矩阵透视变换。
在大家使用PS时，滚轮这个东西实际上并不常用，但一个滚轮加上三功能键却可以完全实现缩放和平移、纵移、调整数值等功能。
全局视觉定位是指利用单张图像，根据已有的地图，估计相机的绝对姿态（位置和方向）。这种技术可以应用于机器人和增强/虚拟现实等领域。这篇文章的主要贡献是提出了一种利用姿态标签来学习场景的三维几何信息，并利用几何信息来估计相机姿态的方法。具体来说，作者设计了一个学习模型，它可以从图像中预测两种三维几何表示（X, Y, Z坐标），一种是相机坐标系下的，另一种是全局坐标系下的。然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。这种方法还可以引入额外的学习约束，比如最小化两种三维表示之间的对齐误差，以及全局三维表示和图像像素之间的重投影误差，从而提高定位精度。在推理阶段，模型可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。
在深度学习领域，往往需要处理复杂的任务场景，一般使用较深层数的模型进行网络设计，这就涉及到复杂困难的模型调参：学习率的设置，权重初始化的设置以及激活函数的设置等。
这种特效处理，常常用于纪录片等视频的后期制作，名为Ken Burns Effect。
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，一直想写这篇文章，由于很忙（lǎn），拖了很久，再不写我自己也要忘了。 一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这
随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面 多相机 视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。 多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一. 可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。 相机间无重叠部分的情况主要用于大幅面多相机高精度的定位和测量，相机间有重叠部分的情况主要用于场景的拼接等。
模型视图投影矩阵的作用，就是将顶点从局部坐标系转化到规范立方体(Canonical View Volnme)中。总而言之，模型视图投影矩阵=投影矩阵×视图矩阵×模型矩阵，模型矩阵将顶点从局部坐标系转化到世界坐标系中，视图矩阵将顶点从世界坐标系转化到视图坐标系下，而投影矩阵将顶点从视图坐标系转化到规范立方体中。
激光雷达技术、以及立体视觉通常用于3D定位和场景理解研究中，那么单个摄像头是否也可以用于3D定位和场景理解中吗？所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识，当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置（0，0，0）以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时，摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的2D图像。
在滚动过程当中，其实是在修改原点坐标。当手指触摸后,scroll view会暂时拦截触摸事件,使用一个计时器。假如在计时器到点后没有发生手指移动事件，那么scroll view 发送 tracking events 到被点击的subview。假如在计时器到点前发生了移动事件，那么 scroll view 取消tracking 自己发生滚动。
这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？ A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样，不管原图的尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解，可以参考这篇博客。 Q2：单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的？ A2：传统方法中，单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此，要确定重建的尺度，需要使用额外的手段。比如：
尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如，在计算机图形学中有一个简单的用例，用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11806.pdf
我们的手机屏幕是一个2D的平面，所以也没办法直接显示3D的信息，因此我们看到的所有3D效果都是3D在2D平面的投影而已，而本文中的Camera主要作用就是这个，将3D信息转换为2D平面上的投影，实际上这个类更像是一个操作Matrix的工具类，使用Camera和Matrix可以在不使用OpenGL的情况下制作出简单的3D效果。
为了轻松理解问题，我们假设您在一个房间内部署了一个摄像头。 给定这个房间中的 3D 点 P，我们想在相机拍摄的图像中找到该 3D 点的像素坐标 (u,v)。
文章：Semantic Histogram Based Graph Matching for Real-Time Multi-Robot Global Localization in Large Scale Environment
逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。
在前面讨论线性变换的时候，我们没有提到平移。什么是平移？以二维的平面为例，如图2-2-10所示，向量 就是向量 平移的结果，即连接两个图形的对应点的直线平行，则两个图形是平移变换。很显然，这种平移不是线性变换——向量 所在直线并不是平面空间的子空间。尽管如此，我们可以用矩阵加法表示图2-2-10所示的平移变换：
Studio One是一款音乐编曲软件，是音乐工作者必不可少的创作工具，用于创建、录制、混合和掌握音乐和其他音频。无论你是第一次接触数字音乐工作站（DAW），还是第一次尝试制作属于自己的音乐，Studio One 6都能给你非凡的体验！Studio One 6新功能包括智能模板、乐谱支持歌词，全局视频轨，还有全新的声码器插件。万众期待的2022新版 Studio One 终于来了！在广受好评的5系列基础上，Studio One 6 又将给喜欢创作音乐的爱好者，带来哪些惊喜功能呢？请跟随 Studio One 中文来一探究竟！抢先体验20项全新功能吧！
paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth
动画是 Android 应用程序中重要的交互特性。Android 提供了多种动画效果，包括平移、缩放、旋转和透明度等，它们可以通过代码或 XML 来实现。本文将介绍 Android 动画的原理和实现方法，并提供一些示例。
作者：刘威威 小编：赵一帆 前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。 01 Batchnorm主要解决的问题 首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要batchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测
前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。
江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣——Geoffrey Hinton。他提出了全新的“神经胶囊”理论，这“胶囊”里到底装的是什么“药”呢？
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
标题：Camera calibration using two or three vanishing points
如标题所言都是些很基础但是异常重要的数学知识，如果不能彻底掌握它们，在 3D 的世界中你将寸步难行。
相机系列文章是用来记录使用opencv3来完成单目相机和6轴机械臂手眼标定。本人吃饭的主职是linux下6轴机械臂相关应用开发。但对于机械臂运动学、相机应用等都非常感兴趣，所以对一些线性代数基础薄弱又想深入了解机械臂内部运算的同志比较有体会。由于是探索性学习，所以文章并没有太多规律而言，更像是技术路线调整，但这更贴近实际。探索事物本质是快乐的，强者不是天生的，而是学习思考来的。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等），并且可以和通用目标检测（识别）有一定的差别，这主要来源于人脸的特性（有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数（内参、外参、畸变参数）必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。
在目标检测领域，可以划分为人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等），并且和通用目标检测（识别）会有一定的差别。这主要来源于人脸的特殊性（譬如有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），本文将主要从人脸检测方面来讲解目标检测。
代码已开源: https://github.com/JoestarK/LiDAR-Iris
，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测试集上达到很好的泛化效果，但是，如果我们每一个batch输入的数据都具有不同的分布，显然会给网络的训练带来困难。另一方面，数据经过一层层网络计算后，其数据分布也在发生着变化，此现象称为Internal Covariate Shift，接下来会详细解释，会给下一层的网络学习带来困难。batchnorm
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
