📷 美国数学协会的每一期《数学视野》（https://www.maa.org/press/periodicals/math-horizons）都会向读者展示一些难题，2021 年 4 月的一期包括由新
在上篇文章——系列篇|结构光三维重建基本原理中，笔者介绍了单目结构光三维成像系统把投影仪“看成”相机的模型。基于这个模型，单目结构光三维成像系统可以像双目三维成像系统那样来获取空间中物体的三维信息。不过，要真正计算出物体的三维解，需要对单目结构光系统进行精确的标定。
近期在阅读《工业机器人视觉通用技术规范》时，无意中发现其中有如下一段话，截图如下：
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）。相机标定常见的分为：
文章：ACSC: Automatic Calibration for Non-repetitive Scanning Solid-State LiDAR and Camera Systems
本文提出了一种基于生长的棋盘格角点检测方法，可以自动检测并识别棋盘格角点。该方法通过定义两种不同的角点原型，利用非极大值抑制来精细化角点位置，并优化能量函数来生长出更多的棋盘格。实验证明，该方法可以有效地检测出各种尺度和旋转角度的棋盘格，对于不同纹理和遮挡情况的棋盘格也有着较好的鲁棒性。
获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。
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，必须建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下这些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。简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵 P P P的过程。 无论是在图像测量或者机器视觉应用中，摄像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摄像机工作产生结果的准确性。因此，做好摄像机标定是做好后续工作的前提，是提高标定精度是科研工作的重点所在。其标定的目的就是为了相机内参、外参、畸变参数。
ArUCo标记板是非常有用的，因为他们的快速检测和多功能性。然而，ArUco标记的一个问题是，即使在应用亚像素细化后，其角点位置的精度也不太高。相反，棋盘图案的角点可以更精确地细化，因为每个角点被两个黑色正方形包围。然而，寻找棋盘图案并不像寻找aruco棋盘那样通用：它必须是完全可见的，并且不允许遮挡。
摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
相机标定可以说是计算机视觉/机器视觉的基础，但是初学者不易上手，本文将给读者整理一遍相机标定的逻辑，并在文末回答评论区提出的问题。分为以下内容：
本文提出一种新颖的方法，可以对3D lidar和带有标定板的相机进行全自动的外参标定，提出的方法能够从lidar的每一帧点云数据中利用强度信息提取标定板的角点。通过激光的反射强度和棋盘格颜色之间的相关性的约束来优化将棋盘格分割的模型，所以一旦我们知道了3D 点云中棋盘的角点，那么两个传感器之间的外部校准就转换成了3D-2D的匹配问题。相应的3D-2D点计算两个传感器之间的绝对姿态一般使用的方法是UPnP，此外，将计算出来的参数作为初始值，并且使用LM优化方法进行完善，使用了仿真的方法评估了3D 点云中提取角点的性能，在论文 中使用了Velodyne HDL 32雷达和Ladybug3相机进行了实验，并最终证明了外参计算的准确性和稳定性。
在本文中，我们将在PyTorch中为Chain Reaction[2]游戏从头开始实现DeepMind的AlphaZero[1]。为了使AlphaZero的学习过程更有效，我们还将使用一个相对较新的改进，称为“Playout Cap Randomization”[3]，以及来自[4]的一些其他技术。在训练过程中，将使用并行处理来并行模拟多个游戏，还将通过一些相关的研究论文讨论AlphaZero的未来发展方向。
今天我记录使用myCobot320 M5跟FS820-E1深度相机进行一个无序抓取物体的分享。
第一个参数是输入的棋盘格图像（可以是8位单通道或三通道图像）； 第二个参数是棋盘格内部的角点的行列数（注意：不是棋盘格的行列数，如棋盘格的行列数分别为4、8，而内部角点的行列数分别是3、7，因此这里应该指定为cv::Size(3, 7)）； 第三个参数是检测到的棋盘格角点，类型为std::vectorcv::Point2f。 第四个参数flag，用于指定在检测棋盘格角点的过程中所应用的一种或多种过滤方法，可以使用下面的一种或多种，如果都是用则使用OR： cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH：使用自适应阈值将图像转化成二值图像 cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE：归一化图像灰度系数(用直方图均衡化或者自适应阈值) cv::CALIB_CB_FILTER_QUADS：在轮廓提取阶段，使用附加条件排除错误的假设 cv::CALIB_CV_FAST_CHECK：快速检测
使用 javascript 创建游戏是最有趣的学习方式。它会让你保持动力，这对于学习 Web 开发等复杂技能至关重要。此外，你可以和你的朋友一起玩，或者只是向他们展示你做的小东西，他们也会感到很有趣的。在今天的博文中，我们将使用 HTML、CSS 和 Javascript 创建一个井字游戏。
常见的单目相机主要有两种模型：即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型，之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理，不管单目相机模型是什么，其内参模型是一样的，将之前的结果拿过来，如下图所示：
去年由奥比中光赞助的3D创新视觉赛落下帷幕，留下了令人印象深刻地一些作品（惭愧，虽然我也参加了，但是算法上面有些地方做地不好，就没有参与到后续地评奖中，希望今年获奖，哈哈哈哈哈），另外今年也幸运的当了社区的版主>.<，欢迎大家来投稿！
参考：https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%89%E8%A7%92%E5%BD%A2%E9%9D%A2%E7%A7%AF%E5%85%AC%E5%BC%8F/8491990
确定空间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（各个坐标系），这些坐标系之间的转换参数就是相机参数，求解参数的过程叫做相机标定（摄像机标定）。建立立体视觉系统所需要的各个坐标系，包括世界坐标系、相机坐标系、以及图像坐标系（物理和像素坐标系）。
完全按照计划，没有任何意外：框架和 CLI 的更新可以通过 ng update 完成，其新功能是一个受欢迎的补充，符合“演化而不是革命”的座右铭。
6月7日凌晨，苹果举行了2022年的WWDC全球开发者大会，在iOS16-Beta开发者预览版中，Safari已支持WebXR标准api。早在2018年，Chrome79 和 Firefox Reality 就已支持 WebXR 标准，而苹果可能是出于对自家 App Store 的保护，迟迟未跟进，被业内人士指责"拖累WebXR技术发展的最大障碍"。
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接着上一篇基于生长的棋盘格角点检测方法–（2）代码详解（上），来看一下第二个重要函数chessboardsFromCorners。 该函数的目的是用上一步骤中找到的角点恢复出棋盘结构。首先初始化一
@toc 分治 总体思想 将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问题 对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小，则再划分为k为子问题，如此递归进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止 将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来的问题的解 使用条件 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，
P=[fx0cx0fycy001] P = \begin{bmatrix} f_{x} & 0 & c_{x} \\ 0 & f_{y} & c_{y}\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} P=⎣⎡fx000fy0cxcy1⎦⎤
目前采用的主流相机畸变矫正模型基本都是Brown-Conrady模型，原论文：Decentering Distortion of Lenses
本篇文章将手把手带你通过C语言中简单的分支循环语句，使用二维数组编写一个井字棋小游戏。
本文参考文档： 原理部分：https://blog.csdn.net/honyniu/article/details/51004397 代码部分：https://www.cnblogs.com/wildbloom/p/8320351.html ；https://blog.csdn.net/firemicrocosm/article/details/48594897#
大家好，很高兴又和大家见面啦！前面两个篇章我们将汉诺塔问题和青蛙跳台阶的问题详细的探讨了一下，这两个问题更多的是运用函数的相关内容进行解题，今天我们将开始探讨第二个小游戏三子棋，编写这个游戏又会涉及哪些知识点呢？下面我们将开始今天的内容。
其中，R为旋转矩阵，t为平移向量，因为假定在世界坐标系中物点所在平面过世界坐标系原点且与Zw轴垂直（也即棋盘平面与Xw-Yw平面重合，目的在于方便后续计算），所以zw=0，可直接转换成式1的形式。其中变换矩阵
curses介绍: https://docs.python.org/3/howto/curses.html
在本章中，你将编写自己的递归程序，根据自定义需求搜索文件。你的计算机已经有一些文件搜索命令和应用程序，但通常它们只能根据部分文件名检索文件。如果你需要进行奇特、高度特定的搜索怎么办？例如，如果你需要找到所有具有偶数字节的文件，或者文件名包含每个元音字母的文件？
当你第一次执行时，代码会报错（我一直没有解决），但是同样的代码框再执行一次，就能够正常跑通了。Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图，Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。违者必究。 https://blog.csdn.net/electech6/article/details/86585088
文章:Geometric camera calibration using circular control points & code
https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam
在创建棋盘之前我们应该先想一下，我们要创建多大的棋盘？假设做一个9*9的扫雷游戏，我们同样只是创建了一个9*9的棋盘，那么当我们想要排查那些边界处的雷时是否会造成越界错误呢？
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2374 Accepted Submission(s): 1393
本文介绍的 Chrome 开发者工具基于 Chrome 65版本，如果你的 Chrome 开发者工具没有下文提到的那些内容，请检查下 Chrome 的版本 简介 Chrome 开发者工具是一套内置于 Google Chrome 中的Web开发和调试工具，可用来对网站进行迭代、调试和分析 打开 Chrome 开发者工具的方式有： 在Chrome菜单中选择 更多工具 > 开发者工具 在页面元素上右键点击，选择 “检查” 使用 快捷键 Ctrl+Shift+I (Windows) 或 Cmd+Opt+I (Mac
最近流行微信“跳一跳”小游戏，我也心血来潮写了一个微信小程序版2048，本篇文章主要分享实现2048的算法以及注意的点，一起来学习吧！（源码地址见文章末尾）
使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？
https://docs.opencv.org/4.8.0/d4/d94/tutorial_camera_calibration.html
SLAM（同步定位和地图绘制）在自动驾驶、AGV 和无人机等各种应用中引起了人们的广泛关注。尽管目前有很多优秀的 SLAM 项目可以参考，但是他们的复杂性（高性能）及依赖性（依赖于许多外部库），使得它们无法移植到简单的平台（例如嵌入式系统）。
先看效果图(在线电脑尝试地址http://biggsai.com/maze.html)：
Deltille Grids for Geometric Camera Calibration ICCV2017 指出 Deltille Grid 三角形标定板 比 棋盘格标定板 标定精度要高 https://github.com/deltille
最近流行微信「跳一跳」小游戏，我也心血来潮写了一个微信小程序版 2048，本篇文章主要分享实现 2048 的算法以及注意的点，一起来学习吧！
使用的图片原像素是3072*2048，即600万像素，处理起来不快；改成了560*420，即20万像素。调用opencv接口如下：
大家可以发现，在上面的代码中，电脑下棋是非常笨拙的，因为电脑产生的坐标是随机的，即不会拦截玩家，也不会判断自己，所以这里我们可以设计一个小小的算法来让电脑变得聪明起来，让它拥有拦截和判断功能。具体思路和代码如下：
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