利用NDT描述子的直方图计算两次扫描的相似度。...通过在Github上开放数据集和源代码，我们为基于点云的闭环提供了可用的解决方案和范例。( https：//github。...通过LOAM将与新关键帧相对应的原始点云配准到全局地图中，以计算其2D直方图。将计算的2D直方图与数据库进行比较，该数据库包含由所有过去的关键帧组成的全局地图的2D直方图，以检测可能的闭环。...算法一：新帧配准 输入：第k帧的点云，当前的地图，利用LOAM估计出来的相机位姿(R_k，T_k)对于新帧中的每个点： 把每个点利用位姿转换到全局坐标系 利用公式1计算cell的中心 计算中心点的哈希值索引...和yaw确定这个cell在矩中的位置 对每个2D直方图进行高斯滤波以提升鲁棒性 快速闭环检测 通过计算新帧的2D直方图和其他所有帧的相似度来检测闭环，这个关键帧和地图匹配然后地图利用位姿图优化的方进行更新
然后，再次加载游戏并重新生成刚才一样多的形状。那么你会得到完全相同的形状呢，还是不同的呢?就目前而言，你会得到不同的。但如果想让两次生成的形状完全一致，我们也是可以支持的。...让我们在Game.Save一开始的时就做这个操作。然后，在写下形状计数后立即保存。同样，增加保存版本号以表示新的格式。 ?...为了使其循环，当我们经过数组的末尾时，跳回到第一个索引。 ? 顺序生成区的行为与随机生成区明显不同。尽管它们在每个区域中的位置仍然是随机的，但其生成模式清晰，形状在区域之间均匀分布。 ?...如果帧花费的时间比以前更长，那么足以早于上一次生成一个形状就足够了。否则可能会在以后显示一帧。结合基于相同时间增量的移动生成区，形状可能会终止于其他位置。...现在，形状的自动创建和销毁不再受可变帧速率的影响。但是旋转器仍然是。为了使其完美，我们也应该对RotatingObject中的旋转使用FixedUpdate。 ?
如果原始模型数据表示为参数化的表面/对象，那么在大多数情况下，选择项目并删除它们是一个简单的问题(例如在Solidworks中)。...在模型浏览器中，其他时候，我们没有关于关节位置和方向的信息。然后，我们需要从导入的网格中提取它们。我们打开一个新的场景，再次导入原始的CAD数据，而不是进行修改以及更近似网格。...在方向对话框的方向选项卡上，我们也点击应用到选择:我们选择的对象的方向现在也是相同的。有时，为了获得正确的方向或旋转方向，我们需要额外地将关节围绕其自身的参考系旋转90/180度。...如果需要的话，我们可以在对话框的旋转选项卡上这样做(在这种情况下，不要忘记点击自己的帧按钮)。用同样的方法我们也可以让关节沿着它的轴移动，或者做更复杂的操作。这是我们所拥有的: ?...现在我们将关节复制回原始场景，并保存。我们对机器人中的所有关节重复上述步骤，然后重命名它们。在关节属性中，我们还把所有的关节都做得更长一些，以便观察它们。
回到我们之前hello的例子中，我们在 hello world 字符流开始的时候，给定了几个数字 1. 0. 0. 1. 50. 700. cm 各个数字之间采用空格隔开，这里数字后面跟的点表示它是一个浮点数...我们将一个长宽都为100 的矩形在 (200, 200) 位置逆时针旋转45° 绕任意点旋转，可以先将该点移动到坐标原点，然后按照坐标原点的进行旋转的公式进行计算，最后再将坐标点平移回原来的位置。...在GDI或者其他框架的图形编程中，在改变画笔、画刷等图形状态的时候，会首先保存原来的，然后更新，最后再还原。同样在PDF中，也存在有这样的保存和还原的操作符。...这个矩形是相对于 (200, 200) 这个点旋转了45°的矩形 endstream % 流结束 endobj 我们再采用q/Q这一对操作符来保存和还原图形状态 3 0 obj % 页面内容流...没有任何的图形变换 PDF中将图形状态保存成一个栈结构，每次执行q就是将当前图形状态进行入栈，使用Q将之前保存在栈顶的图形状态进行出栈，并还原成当前图形状态。一般来说q/Q必须成对出现。
然后选择Extrude Region（快捷键E），按住立方体上方出现的+号，往下面拉，为了准确定位，我们点击N弹出一个侧边栏，可以用数字定位，我们把z设为-0.2m： 然后立方体就变成了一个盒子的形状...用形态键做帧动画 现在我们做了盒子的形状了，接下来使用形态键做一个盒子底部升高的动画。...首先，点击上方的Layout回到物体模式，盒子看起来有点小，我们把它放大，可以使用左部工具栏的工具，也可以选中物体，然后点快捷键S，移动鼠标即可实现方法缩小。...确认大小后，我们选择右部的倒三角符号，在Shape Keys一栏选择加号，然后会出现一个Basis，表示以目前形态作为基准。 再创建一个形态键双击重命名为top。...此时动画帧已经加入了一帧了。 接下来把top设为“1.00”，把动画帧的蓝线定位到30（或者其他），点击右键即可定位，然后以同样的方式插入关键帧。
变换矢量形状或路径始终不会造成破坏，因为这只会更改用于生成对象的数学计算。 要进行变换，请首先选择要变换的项目，然后选取变换命令。必要时，可在处理变换之前调整参考点。...在应用渐增变换之前，可以连续执行若干个操作。例如，您可以选取“缩放”并拖动手柄进行缩放，然后选取“扭曲”并拖动手柄进行扭曲。然后按 Enter 键或 Return 键以应用两种变换。...智能对象将保留图像的源内容及其所有原始特性，从而让您能够对图层执行非破坏性编辑。 在 Photoshop 中，您可以将图像的内容嵌入到 Photoshop 文档中。...可以对图层进行缩放、旋转、斜切、扭曲、透视变换或使图层变形，而不会丢失原始图像数据或降低品质，因为变换不会影响原始数据。...处理矢量数据（如 Illustrator 中的矢量图片），若不使用智能对象，这些数据在 Photoshop 中将进行栅格化。 非破坏性应用滤镜。可以随时编辑应用于智能对象的滤镜。
点云配准主要用于形状对齐和场景重建等领域，其中迭代最近点算法（ICP）是最受欢迎的算法之一，在ICP中通过最小化点云数据之间的度量误差来优化源点云和目标点云之间的转换。...还有论文【21】【22】利用自动驾驶车辆环境中存在的几何形状作为定位的要素，将平面提取算法与帧与帧之间的技术相结合以产生姿态的估计用于车辆的定位，与通过ICP算法获得的结果比较平面提取和对齐的方法在准确性和速度上都显示出了极大的提高...】，为了简化深度学习的网络的输入不是直接对3D点云进行处理而是将LIDAR点云投影到2D空间上生成全景的深度图像，然后将其输入到卷积网络中，求解两个输入帧之间的旋转和平移，获得的结果低于标准，但是确是探索使用深度学习解决此任务的方案...全景的深度图像是lidar数据的一种常见的表示形式，另一种使用深度图像的方法是DeepPCO【17】将雷达投影生成的全景深度图分别输入到两个卷积网络中，分别用于计算两帧之间的旋转和平移。...但是，以有监督的方式检测然后从场景中删除动态对象会带来额外的复杂性，这可能导致更长的处理时间和不稳定的结果。
我们同样可以跟新建view一样新建一个layer，然后添加到某个已有的layer上，同样可以对layer调整大小、位置、透明度等。...不管removedOnCompletion是yes还是no,都会回到原始状态..一般用在重复的动画里..比如图片旋转5圈..你做一圈的功能.然后重复5次..就行了.....kCAFillModeForwards 或 kCAFillModeBoth模式下...如果..removedOnCompletion 是yes,动画完成后会回到原始状态..removedOnCompletion...每个CAShapeLayer对象都代表着将要被渲染到屏幕上的一个任意的形状(shape)。具体的形状由其path(类型为CGPathRef)属性指定。...autoreverses -> 动画由初始值到最终值后，是否反过来回到初始值的动画。如果设置为YES，就意味着动画完成后会以动画的形式回到初始值。
动画可以是连续的，也可以是不连续的，不连续也就是帧动画。 Css mask则可以用来实现遮罩动画，不过通过遮罩实现的动画性能上会稍显弱势。而对于需要空间感的动画使用css 3d旋转能更好的实现。...在每一次画面帧刷新的时候，都会给全局传递当前时间的标识，然后画面上所有的元素都会根据这个时间值计算自身当前应该呈现的状态，总体上来看画面中全局内容的反应都是基于时间进行的。...并且SVG支持css属性，甚至可以用css来为单个元素添加动画，还能很方便的动态改变填充色、描边甚至形状。...用css给SVG添加的动画在多数浏览器是没有硬件加速支持的，在画面复杂的时候渲染耗时相对也会更长。 WebGL 目前为3D场景添加交互的主流做法有三种。...第二种就是像素颜色，它会将场景渲染两次，第一次清除场景中所有的材质颜色，第二次为每一个物体渲染上不同的颜色，然后根据点击时获取的颜色判断被触发的物体。
当链接到mocha的平面跟踪时，X-Spline和Bezier形状继承了运动和透视，大大减少了手动关键帧工作。 用于形状编辑的高级工具：每点边缘羽化，连接图层工具，变换工具，组图层和运动模糊。...在mocha Pro 2020中将图形渲染到跟踪的屏幕表面，或使用新的插件选项将图形渲染回主机时间轴。与镜头模块相结合，可在扭曲的镜头上实现真实的VFX合成。 6、稳定 平滑的相机抖动和锁定拍摄。...具有可选锚帧的平滑选项有助于减少高频抖动，同时保持原始相机运动。基于用户驱动的跟踪，中心，比例或作物稳定的镜头。 7、镜头模块 校准，校正和消除镜头失真。...这种独特的工作流程在“两个眼睛视图”上使用平面跟踪分析，以减少手动偏移和繁琐的关键帧工作立体3D旋转扫描，跟踪，3D相机解决和对象移除。...与基于特征的相机跟踪不同，mocha基于用户选择的平面数据来解决3D相机。这种快速且易于使用的解决方案非常适用于集扩展，3D文本和粒子跟踪。
Sora的做法会有些不同，首先通过一个encoder【VAE结构】将视频帧压缩到一个低维度隐式空间（包含时间和空间上的压缩），然后展开成序列的形式送入模型训练，同样的模型预测也是隐式的序列，然后用decoder...具有可扩展性，类似于llm中的token，数据格式往往跟网络结构相匹配的 在推理阶段可以通过将patches组合成不同形状从而控制视频生成的尺寸大小 1-2 在原始图片尺寸上训练 优点是使得视频在生成采样时更具有灵活性...，可以生成不同尺寸的视频 不需要像2D图片一样去做一些旋转、剪切等数据增强工作，这样反而会影响最终的生成效果，原因可能是因为本来的视频数据是人为拍摄的（具有合理的角度和构图先验），如果去做裁剪，反而破坏了这样的先验信息...在推理阶段，首先将用户输入的prompt用GPT4按照一定的规范把它详细化，然后输入模型得到结果。...在Conditioning阶段可能不是一帧对应一个文本，而可能是几帧十几帧对应一段文本描述 在编码成Spacetime latent patches的时候可能用到了ViViT[3]的时空编码方式 输入给
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ? 记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。在体育运动中，人们可以绕着脚“旋转”旋转：大熊猫的旋转类似于。...原始DataFrame的状态围绕DataFrame的中心元素旋转到一个新元素。有些元素实际上是在旋转或变换的（例如，列“ bar ”），因此很重要。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。
当链接到mocha的平面跟踪时，X-Spline和Bezier形状继承了运动和透视，大大减少了手动关键帧工作。 用于形状编辑的高级工具：每点边缘羽化，连接图层工具，变换工具，组图层和运动模糊。...在mocha Pro 2020中将图形渲染到跟踪的屏幕表面，或使用新的插件选项将图形渲染回主机时间轴。与镜头模块相结合，可在扭曲的镜头上实现真实的VFX合成。6、稳定平滑的相机抖动和锁定拍摄。...具有可选锚帧的平滑选项有助于减少高频抖动，同时保持原始相机运动。基于用户驱动的跟踪，中心，比例或作物稳定的镜头。7、镜头模块校准，校正和消除镜头失真。这个简单易用的界面允许用户校准相机镜头引入的失真。...这种独特的工作流程在“两个眼睛视图”上使用平面跟踪分析，以减少手动偏移和繁琐的关键帧工作立体3D旋转扫描，跟踪，3D相机解决和对象移除。...处理“英雄”主视图以及轨道和旋转校正波动到另一个视图，以减少手动关键帧。渲染回主机或将立体旋转形状导出回各种主机，包括Adobe，NUKE等。
因为 RGB565 显示每个像数为 16bit, 但 OV5640 每个 PCLK 输出的是 8bit,所以每个图像的像数分两次输出，第一个 Byte 输出为 R4~R0 和 G5~G3， 第二个 Byte...，用行同步信号进行同步；当扫描完所有的行，形成一帧，用场同步信号进行场同步，并使扫描回到屏幕左上方，同时进行场消隐,开始下一帧。...电子枪所发出的电子束从屏幕的左上角开始向右扫描，一行扫完需将电子束从右边移回到左边以便扫描第二行。在移动期间就必须有一个信号加到电路上，使得电子束不能发出。不然这个回扫线会破坏屏幕图像的。...位），然后对这些数据进行编码和并/串转换，再将表示 3 个 RGB 信号的数据分别分配到独立的传输通道发送出去。...8 位数据经过编码和直流平衡得到 10 位最小化数据，这仿佛增加了冗余位，对传输链路的带宽要求更高，但事实上，通过这种算法得到的 10 位数据在更长的同轴电缆中传输的可靠性增强了。
普氏分析 为了建立面部形状的变形模型，我们必须首先处理原始的带标注的数据，以删除与整体刚性运动有关的分量。 在 2D 模型中对几何图形建模时，刚性运动通常表示为相似度转换。.../returned procrustes aligned shapes } 该算法首先减去每个形状实例的质心，然后执行迭代过程，该迭代过程在计算规范形状（作为所有形状的归一化平均值）与旋转和缩放每个形状以最佳匹配规范形状之间交替进行...这些变量与比例尺和旋转矩阵有关，如下所示： 下图说明了 Procrustes 分析对原始带标注的形状数据的影响的可视化。 每个人脸特征都以独特的颜色显示。...参数var，lambda，mu_init和nsamples是训练过程的参数，可以对其进行调整以优化手头数据的表现。 在本节中将详细介绍此类的功能。...获得初始姿势后，通过求解线性系统找到对象的旋转矩阵和平移向量。 然后，迭代地使用近似姿势来更好地计算特征点的缩放正投影，然后将 POS 应用于这些投影，而不是原始投影。
在3DMM中，三维脸部形状S可以被解耦为： 其中S是三维人脸的平均形状，Uid和Uexp是LSFM morphable模型的身份和表情的正则，系数α（80维）和β（64维）分别描述人物身份和表情；为了保持姿势的差异性...，系数r和t分别表示头部旋转和平移；为了实现身份无关的系数生成，只将运动的参数建模为{β, r, t}。...即，从驱动的音频中单独学习头部姿势ρ=[r, t]和表情系数β，然后使用这些运动系数被隐式地调制面部渲染用于最终的视频合成。...需要注意的是，PoseVAE并没有直接生成姿势，而是学习第一帧的条件姿势的残差，这也使得该方法在测试中能在第一帧的条件下生成更长、更稳定、更连续的头部运动。...在无监督关键点的域中使用L1损失进行监督训练，并按照其原始实现方式给出最终生成的视频。
先使用r_fp()读取当前的帧指针，然后读出返回地址并打印，再将fp定位到前一个帧指针的位置继续读取即可。 根据提示：XV6在内核中以页面对齐的地址为每个栈分配一个页面。...alarmtest在test0中调用了sigalarm(2, periodic)来要求内核每隔两个滴答强制调用periodic()，然后旋转一段时间。...程序计数器的过程是这样的： ecall指令中将PC保存到SEPC 在usertrap中将SEPC保存到p->trapframe->epc p->trapframe->epc加4指向下一条指令 执行系统调用...在usertrapret中将SEPC改写为p->trapframe->epc中的值 在sret中将PC设置为SEPC的值 可见执行系统调用后返回到用户空间继续执行的指令地址是由p->trapframe...和trapframe之间进行数据的拷贝。
，在计算机视觉与机器人学中有着广泛应用，如指导机器人抓取与操纵物体，在增强现实中将虚拟内容叠加在真实物体上等。...，更适用于实际应用中形状外观各异的真实物体。...具体来说，我们逐帧进行位姿估计，在 帧，基于第 帧的各部件位姿估计 与第 帧的深度点云观测 ，估计第 帧的各部件位姿 。...旋转回归网络（RotationNet） 以位姿正规化的点云 为输入，我们训练旋转回归网络，直接对 进行回归，再计算原始旋转 总在恒等变换附近，直接回归就能实现准确估计。...基于归一化坐标 与原始点云 的对应关系与旋转回归网络的预测 ，我们解析地计算物体的平移与尺寸。
再将两个对象的材质设置为所有其他形状使用的相同白色材质。然后将其变成预制件。 1.2 复合胶囊体 通过组合三个旋转的胶囊可以制成更复杂的形状。从默认胶囊开始，然后给它两个子胶囊。...将子节点旋转90°，一个围绕其X轴旋转，另一个围绕其Z轴旋转。结果是沿主轴具有六个突起的圆形形状，有点像之前的形状，但它没有立方体。 ? ?...1.7 保存所有的颜色 我们的代码尚未编译，因为我们还必须更改颜色数据的保存方式。首先，将Game中的保存版本增加到5。 ? 然后调整Shape.Save，使其写入所有颜色，而不是旧的颜色字段。 ?...例如，如果将复合工厂包含两次，而将简单工厂包含一次，则生成复合形状的可能性是简单形状的两倍。 ?...这确实意味着在热重载（播放模式下的重新编译）期间数据也会丢失。 为了分配ID并获得对所有工厂的引用，我们向Game添加了工厂数组。
然后通过最小化点对的强度残差而不是几何残差来解决扫描匹配。随后将其集成到 HectorSLAM [26] 中，与原始 Hector SLAM 相比，显着降低了漂移误差。...使用ICP等原始点云匹配方法的计算效率较低。此外，原始数据包含自动驾驶从路边树木上测量的点，这将降低匹配精度。因此，将点云与[7]，[13]特征相匹配更健壮和计算效率。...本文使用了基于几何形状和强度信息的特征，而不是只使用几何形状的特征。校准的强度信息包含揭示不同物体分布的环境的反射率轮廓。因此，强度信息也有助于识别在多个帧中的相同特征。...我们使用关键帧选举来减少检索时间，因为闭环检测的计算成本通常很高。关键帧的选择基于以下标准：(1) 机器人的位移是显着的，即大于预先定义的阈值；(2)旋转角度变化显着；(3)经过的时间超过一定时间。...Evaluation Metric 为了评估定位的准确性，我们使用平均平移误差(ATE)和平均旋转误差(ARE)[15]： 实验结果： 1）在KITTI数据集上研究结果。
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