在 汪洋怡舟的这篇文章中【http://www.cnblogs.com/longren629/archive/2007/03/14/674633.html】只使用了一个数据表，效果如图2 我想使用多个表来生成动态的...treeview,效果如图三，代码如下所示 在第二次与第三次的代码中，代码出现重复，中间只是改了表名、列名 多个表之间，是否也可以实现递归呢，不管它的表名与列名是否相同？
工作中用的代码 Sub ExcelVBA从工作簿中查询多个姓名并复制出整行数据() Dim outFile As String, inFile As String Dim outWb....Range("A200000").End(xlUp).Row If Dir(outFile, 16) = Empty Or LastRow < 3 Then MsgBox ("初始数据不完整
Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。...)) 可以看到，返回值为0.198，如下图2所示。
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...当然这只是文件内容中的一小部分，真实的数据量绝对不是21个。 2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...根据所有列删除重复的行（完全一样的观测值）： my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
VIO：视觉基于当前的FOV从全局的视觉地图中选取当前能观测到的子地图并剔除被遮挡和深度不连续的点，然后基于稀疏光流进行帧到地图点匹配。...最后激光点到平面的残差和视觉的光度误差及IMU前向传播的值放到基于误差状态的迭代卡尔曼滤波器中得到准确的位姿，并利用该位姿把新的观测加到地图中。...对于地图中的点，已经被先前的帧观测过很多次，我们找到和当前观测角度相近的一帧作为参考帧，然后把地图点投影到当前帧获取地图点的光度值，应该和参考帧中的patch获取的光度值一样，以此构建残差： 预印版没有解释...2.视觉全局地图管理： 视觉的全局地图是原来观测过的雷达点云的集合，每个雷达点都对应着多个观测到这个激光点点视觉帧到多个像素块。...从当前图像中提取新的大小为8×8像素。并构建金字塔，并保存相机的位姿。 除了向地图点添加patch之外，还需要向视觉全局地图添加新的地图点。
其次，为了处理纯旋转问题，我们检测运动类型，并在数据关联过程中采用适应性延迟三角化技术，将纯旋转帧转换为特殊的子帧，在解决视觉惯性捆绑调整时，它们为纯旋转运动提供了额外的约束。...然后，在滑动窗口中保留一定数量的关键帧，并在边缘化过程中删除子帧。 实验 为了评估我们提出的方法的有效性和VIO系统的稳健性，我们进行了一系列实验。...我们从地面真实数据中计算运动速度并绘制速度曲线。对于每个检测到的R帧，我们添加了一个表示其时间点的红色线。对于所有序列，都存在长时间的停止期。我们的方法几乎可以将这些时期的所有帧标记为R帧。...除了停止期，我们还可以看到许多速度局部最小值被成功检测为R帧。MH序列中出现的场景很大，V1_01_easy和V2_01_easy中的整体运动速度较慢。...表4显示了3种算法的绝对位置误差（APE）（以毫米为单位）及其相应的鲁棒性值，较小的值表示性能更好。与ARKit和ARCore相比，在典型的相机运动静态场景中，我们的系统有稍大的APE。
前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...假设 P 是 mj 在 Si 中的观测值。对于 P m ij 中的每个点，在 Si+1 中找到 n 个最近邻（在我们的实验中 n = 2）。对于平面或圆柱体，只需将这些点组合起来。...滑窗中的关键帧有限，最旧的关键帧会被剔除，如果满足下述条件之一，进行保留： a)该关键帧包含新检测到的地标 b)该关键帧与最后保留的关键帧之间的旋转角度大于 10° c)该关键帧与最后保留的关键帧之间的距离大于...PLCA，除此以外，根据这些命题，还可以得出一个增量更新 的方法，具体来说，用表示第n个从滑窗移除的关键帧，在的观测m是点集 ，对于平面和线，可以从点集中计算出 ，并且可以根据旧的信息构建出：...否则如果它是线的话就删除它，因为移除平面可能会导致在某些非结构化环境中对位姿的约束不足。
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。...为实习算法实时性，论文采用直接法来快速跟踪每一帧，从而为基于特征的地图优化提供一个初始种子。 与SVO不同之处在于，论文提出的算法保留了平行的两个独立地图。...Direct Module A、光度BA窗 当参考帧中的点P在另一关键帧中被观测到时，定义光度误差： 总的能量方程为： 当曝光时间已知时，设置和为某固定值；否则，设定， B、边缘化 优化窗的大小是有限的...当点不被最新的两个关键帧观测到时，或当他们的主关键帧被边缘化时，这些点也被边缘化。...和DSO进行精度对比，并使用EuRoC和TUM单目数据集上进行验证。
最后在这些评分中找一个得分最高的候选框作为预测的目标（Prediction A），或者对多个预测值进行融合（Ensemble）得到更优的预测目标。...观测模型（Observe Model）：如何对众多候选样本评分。 模型更新（Model Updater）：如何更新观测模型使其适应目标的变化。...集成方法（Ensemble）：如何融合多个决策获得一个更有的决策结构。 下图的总结可以帮助更好的理解目标跟踪算法是如何完成跟踪任务的。...根据模版计算得出第二帧的响应图，其中响应值最大的点为第二帧目标的中心点，并以此画出目标框（图13中的OUTPUT）。 4. 根据第二帧的目标区域更新滤波器模版 5....在跟踪时，保留并固定特征提取网络，针对跟踪序列构建一个新的分支检测部分，用第一帧样本在线训练检测部分之后再利用跟踪结果生成正负样本来微调检测分支。
地图点云筛选 三角化的云点为了已知保留在地图中，必须在其创建后的头三个关键帧中通过一个严格的测试，该测试确保留下的云点都是能被跟踪的，不是由于错误的数据而被三角化的。...2.如果创建地图云点经过了多个关键帧，那么它必须至少是能够被其他3个关键帧观测到。 一旦一个地图云点通过测试，它只能在被少于3个关键帧观测到的情况下移除。...这样的情况在关键帧被删除以及局部BA排除异值点的情况下发生。这个策略使得我们的地图包含很少的无效数据。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。
（3）校正阶段：观测值y到达后，利用观测方程即条件概率P(y|xi)，对所有的粒子进行评价。这个条件概率代表了假设真实状态x(t)取第i个粒子xi时获得观测y的概率。令这个条件概率为第i个粒子的权重。...越有可能获得观测y的粒子，获得的权重越高。 （4）重采样：根据粒子权重对粒子进行筛选，筛选过程中，既要大量保留权重大的粒子，又要有一小部分权重小的粒子。...2 DLT框架 粒子滤波是完成粒子的随机扰动和扩散（在一帧图像中选出多个候选区）过程后，判断（measure）哪些粒子接近实际粒子（对候选区进行确认），找权重最大的粒子。...自编码器详细介绍 sigmoid部分训练主要是为了得到sigmoid层与encoder层连接的200多个参数。...相关资源 论文下载：http://winsty.net/papers/dlt.pdf 代码下载：http://winsty.net/dlt/DLTcode.zip 数据集下载：http://winsty.net
前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。 基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。...另外，多目标跟踪问题通常追踪给定类型的多个对象，同类对象具有一定的外观轮廓相似性，如下图跟踪场景： 图2：CAVIAR数据中一些行人在商店长廊中经过。...离线全局最优化多目标跟踪问题实际可以表示为已知检测集合，求轨迹集合，按照贝叶斯推理，可以有： (3-6) 考虑T={Ti}，按照每个轨迹对上式进行变换，并求对数得到： (3-7) 上式中，右侧第一项表示轨迹的存在概率对数...这里涉及两个问题如何设计特征以及如何学习参数。这里作者构造了12维与模板匹配相关的统计值。而参数的学习采用强化学习过程，主要思想是在犯错时候更新二类分类器值。...两种类型中，如何有效的设计和学习检测之间的匹配亲和度，或者轨迹与观测的一致性是非常关键的步骤。
当IMU的协方差矩阵越大时，其逆越小，说明此时IMU的数据越来越不可靠，我们应该相信视觉的数据。 我们将上市简化，可以得到后端优化的增量方程： 其中，左侧全部为Hessian矩阵。...具体表达式如下： 视觉协方差公式： 2.3 边缘化和舒尔补公式 VINS中使用的边缘化为传统的边缘化策略，当有新的帧进来的时候，我们希望删除最老的帧或者次新帧，不希望对这一帧的位姿及路标点再次进行计算...，减少计算量，但我们不能直接删除，否则会破坏约束关系，导致求解崩溃，因此我们通过舒尔补公式，保留需要marg那一帧的约束关系。...我们通过公式进行说明，将非线性优化公式 改写为： 其中， 与 分别为我们需要merg掉的变量与需要保留的变量，使用舒尔补进行消元： 其中， 就是 在 中的舒尔补项，我们将上式展开得...3.边缘化例子 这里使用一个实例对边缘化进行说明，并且从图表中可以清楚的看到矩阵的变化情况，稠密或稀疏。我从网上找了一张示意图，读者请务必理解下图的变化过程。 ?
在本研究中，不仅考虑了重叠（OV）或非重叠（N-OV）情况（如图1a所示），尽管该方法通常适用于混合重叠和非重叠的摄像机配置，无论配置如何，多摄像机系统被视为一个捕捉通过多个针孔穿过的射线集合的单个广义摄像机...如果在上一个关键帧中的地图点wPi和当前帧的观测zk之间找到足够的3D-2D匹配，我们使用方程(3)计算zk的 Plucker 坐标[qk qk0]，并通过广义 PnP求解一组约束条件来估计当前帧的绝对姿态...当做出新的关键帧决策时，将观测结果添加到现有地标中，并三角测量对应于非地图点的新的帧间匹配，以创建新的地图点。...后端 后端对应于通过最大化关于变量的后验概率给出观测值Z来优化关键帧位姿 X 和地标 L 的初始估计的优化框架。...在这里，测量函数hk通过一系列转换将地标映射到预测观测值z^k，首先，使用车身姿态和组件相机的相对位姿，通过SE（3合成得到相机在世界坐标系中的姿态wTc，三维地标从世界坐标系变换到相机坐标系下，最后，
主要贡献 本文的主要目标是通过扩展ORB-SLAM2的功能来增强准确性，从多个摄像头中的姿态估计和地图重用开始。...它还确定当前帧是否符合新的BundledKeyframe，随后将其整合到局部建图线程中。局部建图线程管理新的BundledKeyframes，涉及一致性连接更新、新地图点的创建和冗余数据的删除。...此外，来自不同摄像头的帧分别划分为 64×48 大小的网格，并根据位置将特征分配到相应的网格中，以降低匹配的时间复杂度。...首先介绍了我们的运动估计方法，为每个时间步的第一个相机姿态赋予初始值，如果上一帧中的跟踪成功，我们就将初始值设为前一相对运动，假设了一个恒定速度运动模型。...利用从大量图像数据集中提取的 ORB 描述符创建了一个视觉词汇，以确保在具有相同词汇的不同环境中获得鲁棒的性能。我们系统中的每个唯一特征描述子都被分配给词汇表中的特定视觉词。
ORBSLAM(一)理解全文的前奏篇章 本篇主要介绍： （1）ORB-SLAM2系统架构图 （2）三大线程 执行步骤 （3）图解线程细节 （4）引入下篇问题点 （1）系统架构图 一句话总结： 以关键帧为血脉...计算该关键帧的词袋，三角化法生成新的地图点云； （2）地图点云筛选 三角化后的点云满足在跟踪线程中超过四分之一的图像找到改点，并且被三个关键帧观测到，则认为是有戏点云，被地图保留； （3）新地图点云创建...三角化实现； （4）局部BA 对当前处理的关键帧，与关键帧相连的其他关键帧，以及这些关键帧观测到的点云进行优化，所有被标记为无效的数据都会丢弃； （5）局部关键帧筛选 局部地图检测冗余关键帧，当关键帧的...90%的点都可以被其他至少三个关键帧同时观测到，则删除，这样减少了BA优化的复杂度。...ORBexteractor 中如何实现均匀化提取特特征点，与OpenCV中的 orb有什么区别？ 2.具体讲讲什么是四叉树？如何实现的？ 3.构建图像金字塔的原因及原理是？代码中用了什么track？
前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。 基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。...其次，是对每个分支的叶节点概率对数进行求和，最大的分支进行保留，即选择边缘概率最大的那个分支假设作为最后选择的关联。可以把这种选择方法简单的表示为： ?...这里涉及两个问题如何设计特征以及如何学习参数。这里作者构造了12维与模板匹配相关的统计值。而参数的学习采用强化学习过程，主要思想是在犯错时候更新二类分类器值。...帧到t时刻生成的轨迹小段T，生成与跟踪目标Am* t-1匹配的候选集合(b)，由随机场推导得到优化的关联结果(c),并生成最终结果(d)。...两种类型中，如何有效的设计和学习检测之间的匹配亲和度，或者轨迹与观测的一致性是非常关键的步骤。
此外，通过同时执行运动校正和先验生成，并直接将每个扫描与地图进行配准，而不进行扫描帧与帧之间的配准，DLIO的简化架构比当前最先进的算法在计算效率上提高了近20%，准确性增加了12%，通过对多个公开基准和自行收集的数据集进行广泛测试...在第二个模块中，利用非线性几何观测器将系统的状态与第一个组件的位姿输出进行更新，提供高频率且具有全局收敛性的位姿、速度和传感器偏差的准确估计，这些估计值然后初始化下一次运动校正、扫描匹配和状态更新的迭代过程...W中的点级连续时间积分确保了校正后点云的最大保真度，并由自定义的基于GICP的扫描匹配器配准到机器人的地图上，系统的状态随后由具有强收敛性的非线性几何观测器进行更新，这些位姿、速度和偏差的估计值然后初始化下一次迭代...具体而言，启用了LIO-SAM的闭环检测，并禁用了FAST-LIO2的在线外参估计，以提供各算法的最佳结果，对于CT-ICP，轴向体素化稍微增加，并降低了数据播放速度，否则由于帧丢失严重，算法将无法执行...，构建连续时间轨迹进行逐点运动校正，该方法被集成到简化的LIO架构中，可以在一个步骤中进行运动校正和先验构建，并直接进行扫描帧到地图的对齐，从而减少计算开销。
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