将图像上的两个点映射到另一个点 - 腾讯云开发者社区

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【点云分割】开源 | 点云分割算法，将点云投影到图像上借用图像绘制原理进行数据映射

：伍斯特理工学院论文名称：Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space 原文作者：Yecheng Lyu 内容提要与文献中通过定制的卷积算子捕捉...3D点云的局部模式不同，在本文中，我们研究了如何有效、高效地将这些点云投影到二维图像空间中，使传统的二维卷积神经网络（CNN）（例如U-Net）可用于分割。...为此，我们的目的是绘制图，并将其重新规划为一个整数变成问题，以学习每个单个点云的topology-preserving图到网格映射。为了在实际应用中加快计算速度，本文进一步提出了一种新的分层近似算法。...借助从点云构建图的Delaunay三角剖分法和用于分割的多尺度U-Net，我们分别在ShapeNet和PartNet上展示了最先进的性能，与其他优秀算法相比有显著的改进。...论文主要实现：（1）从点云构造图。（2）使用图形绘图将图形投影到图像中。（3）使用U-Net分割点。主要框架及实验结果 ? ?

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将点云与RGB图像结合，谷歌&Waymo提出的4D-Net，成功检测远距离目标

当同时使用两种传感模式时会面临两个挑战，1) 难以保持计算效率，2) 将一个传感器的信息与另一个传感器配对会进一步增加系统复杂性，因为 LiDAR 点和车载摄像头 RGB 图像输入之间并不总是直接对应。...这是首次将 3D LiDAR 点云和车载摄像头 RGB 图像进行结合的研究。此外，谷歌还介绍了一种动态连接学习方法。...4D-Net 有效地将 3D LiDAR 点云与 RGB 图像及时结合，学习不同传感器之间的连接及其特征表示。...检测远处的目标 4D-Net 的另一个优点是，它既利用了 RGB 提供的高分辨率，可以准确地检测到图像上的目标，又利用了点云数据提供的精确深度。...实际上，谷歌发现提供一个高分辨率单图像流以及一个与 3D 点云流输入结合的低分辨率视频流非常划算。

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将视频里物体移动轨迹绘制到2D平面图中

为解决这个问题，我们首先要意识到我们正在解决的是欧几里德空间中两个平面的转换问题。一个平面式在相机中的平面，另一个平面是投影的2D平面。因为我们需要了解两者之间存在着怎样的数学映射关系。...最后一个是单映变换，他可以将正方形变为任意的四边形。这种变换方式是我们解决问题的关键。单映变换可以用如下公式表式 ?...等式表明：给定一个平面中的点（x'，y'），将它乘以单应矩阵H，将从另一个平面得到其对应的点（x，y）。因此，如果我们计算出两个平面之间的H，我们可以相机图像任意像素坐标到平面图像的像素的坐标。...为了避免一些复杂的数学公式，我们只讲述能够求取的条件，感兴趣的小伙伴可以自行去百度。我们需要的是从两个图像中至少4个点对（4个对应点）来获得H的最小解（一个“足够接近”的解）。...但是我们提供的点数越多，H的估计就越好。从图像中获取相应的点对也很容易。可以使用像GIMP这样的图像编辑应用程序。将鼠标移到图像上，则鼠标位置的像素坐标将显示在窗口的底部。

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一种深度学习特征SuperPoint

本文提出了一种单映性适应（Homographic Adaptation）的策略以增强特征点的复检率以及跨域的实用性（这里跨域指的是synthetic-to-real的能力，网络模型在虚拟数据集上训练完成...这些算法以通常以大量的人工标注作为GT，这些精心设计的网络用来训练以得到人体上的角点，例如嘴唇的边缘点亦或人体的关节点，但是这里的问题是这里的点实际是ill-defined（我的理解是，这些点有可能是特征点...通过3个max-pooling层将图像的尺寸变成和，经过encoder之后，图像由变为张量 2. Interest Point Decoder ? 这里介绍的是特征点的解码端。...构建grid：将归一化后的特征点罗列起来，构成一个尺度为1*1*K*2的张量，其中K表示特征数量，2分别表示xy坐标。...本文一共设计了两个网络，一个是BaseDetector，用于检测角点（注意，此处提取的并不是最终输出的特征点，可以理解为候选的特征点），另一个是SuperPoint网络，输出特征点和描述子。

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智能制造-逆向工程-三维测量-标定

DLP投影仪向被测物体投射一组光栅光，光栅图像强呈正旋分布,用相机拍摄被测物体上形成的变形光栅图像，然后利用拍摄得到的光栅图像,根据相位计算方法利用拍摄到的光栅图像处理得到光栅图像的绝对相位值，然后进行标定...如果光栅条纹图像光强是标准正线分布,那么分布函数为： DLP投影仪的核心是DMD，即数以万计的数字微镜器件，高亮光源通过投射光栅到微镜器件，然后反射通过投影镜头投射到被测物体。...20世纪，法国工程师发明了格雷码编码，后用于电报的A/D转换被申请专利而得名。一组编码中，若任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同就成为格雷码。...光栅图像的解码原理是首先将格雷码编码光栅，相机拍下光栅投射到被测物体后的位移变形，对光栅图像进行二值化处理，通过解码得到物体表面矩阵及参考面格雷码矩阵，将编码条纹于原光栅编码相减，差值乘以系统结构常数可得到条纹的平移距离...在标定中移动相机在某一点是可以的。校准过程估计镜头焦距,焦点,透镜畸变,翻转和旋转的摄像机相对于校准。校准过程将生成一个二次投影错误。

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219个opencv常用函数汇总

1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停...； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间； 38、cvDet：计算方阵的行列式； 39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积...：寻找数组中的最大最小值； 63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)； 64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr...； 110、cvWrite：写一个对象； 111、cvWriteRawData：写入多个数值； 112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器； 113、cvGetRootFileNode

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我用AI工具拍了部3D大片，零基础保姆级教程奉上！

LeiaPix Converter是一个在线图像处理工具，它可以将2D 图像灵活转变为绚丽的3D 图像。...把Midjourney 生成的图片提交给LeiaPix，将2D 图像转变为3D 立体效果的视频。５. 一直重复第3 和第4 两个步骤，直到获取所有3D 画面的视频。６....以上就是接下来我们要做的实操步骤，看似简单，但实际上我们很大部分时间会花在第3和第4步上，请务必有耐心，因为这个过程需要我们不断调试和优化才能得到完美的作品。...图12　朗读字幕这一步操作完之后，还需要做一些调整工作，可以从视频开头一点一点对比字幕和视频的位置，进行微调，直到满意为止，如图13 所示。图13　调整字幕及音频位置 8....图14　添加背景音乐添加完背景音乐后，这个视频基本上就差不多了，为了视频效果更好，你还可以添加一些封面、转场、滤镜之类的元素，这主要取决于你的视频剪辑能力啦！最后，将视频导出即可，整个流程结束。

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OpenCv结构和内容

OpenCv函数 1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey...：用可选的缩放值转换数组元素类型； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积...：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；...：寻找数组中的最大最小值； 63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)； 64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr...； 110、cvWrite：写一个对象； 111、cvWriteRawData：写入多个数值； 112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器； 113、cvGetRootFileNode

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超3000个特效镜头，复联4是怎么在短时间里完成的？

如果没有特效，你看到的复联，画风完全是另一个模样但特效的制作一般需要花费巨大的心血和财力，所以特效做的不好的话会被戏称「五毛特效」。...瓦坎达之战中的特效如今，工业光魔正致力于使用人工智能对光线追踪产生的图像进行去噪。这将减少 CPU 的负担并大幅度地节省时间。...工业光魔制作的绿巨人特效利用这种技术，工业光魔团队可以将一位演员的样子映射到表演者脸上，并且制作效率大大提高。...数字王国使用 Masquerade 定制机器学习软件，通过两个垂直方向的高清摄像头捕获面部数据，细致追踪面部的 100 到 150 个跟踪点。...之后，通过计算机视觉的技术，训练和调试机器学习模型，自动将得到的脸部渲染映射到灭霸这个角色上，最终得到自然的面部视觉效果。

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ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

本文算法提出并行计算两个几何模型，一个是面向平面视图的单映矩阵，另一个是面向非平面视图的基础矩阵。然后，采用启发式的方法选择模型，并使用所选的模型从两图像的相对位姿中对地图点云进行重构。...为了使两个模型的计算流程尽量一样，将两个模型的迭代循环次数预先设置成一样，每次迭代的特征点数目也预先设置好，基础矩阵是8个特征点对，单映矩阵是4个特征点对。...跟踪在这一部分，我们将详细介绍跟踪线程在相机每帧图像上执行的步骤。在几个步骤中都提到的相机位姿优化，包括运动BA，将在附录部分进行阐述。...B、通过前一图像帧估计相机的初始位姿如果上一帧图像跟踪成功，我们就用运动速率恒定模型来预测当前相机的位置（即认为摄像头处于匀速运动），然后搜索上一帧图像中的特征点在地图中的对应云点与当前帧图像的匹配点...D、跟踪局部地图一旦我们获得了初始相机位姿和一组初始特征匹配点，我们就可以将更多的地图云点投影到图像上以寻找更多的匹配点。为了降低大地图的复杂性，我们只映射局部地图。

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变脸前奏：掌握可变编解码器

现代人工智能技术能神乎其神的将一个人的脸严丝合缝的移植到另一个人的照片或视频里，类似于ZAO这类风靡一时的应用就能让用户将指定头像切换到一段视频中的对应角色里，而且表情变化看不出任何违和感，我们本节提到的可变编解码器就能实现类似功能...前面章节我们创建的编码器是将一张图片映射为二维空间中一个点，然后让解码器读取该点后将图片还原，它的问题在于如果我们将该点值稍微做一些更改，那么解码器将无法还原回原来图片。...可变编解码器特点是将图片映射到指定概率空间，这样一来我们在该空间内无论取哪一点，解码器都能把图片还原回来，因此相较于原来编解码器，可变编解码器对输入图片的编码特色如下图所示： ?...通常情况下，我们会将图片映射到正太分别函数对应的概率空间，上图右边的钟型图像就是二维正太分布函数图像，它就像一口倒挂的钟，我们在这口钟在二维平面上的投影图像里任取一点输入到解码器都可以把图片还原回来。...我们看到相同颜色的点对应相同数字图片，而同色点恰好汇集在同一区域，这意味着编码器确实可以将表示同一个数字的不同图片映射到同一给定区域,下一节我们将看看如何使用该网络实现如假包换的换脸效果。

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【分类战车SVM】第五话：核函数（哦，这实在太神奇了！）

分类战车SVM （第五话：核函数修正版）转载请注明来源微信公众号：数说工作室新浪微博：数说工作室网站前段时间热映的《星际穿越》想必大家都看过，在这部烧脑大片中，主角库珀进入到了高维度空间，在那里...很简单呀，（x,y)是二维平面的一个点，那么(x,y,z,q)就是四维空间的一个点; （2）至少，低维空间一些看起来无解的数学问题，我们可以给映射到高维，从高维的视角来想解决的办法。...回到最初的问题里——如何进行预测？假设,我们通过SMO高效优化算法，得到了最优的ai们，那么我们也就可以知道W（ ? ），这条线性分类器也就出来了，它是： ? 式子中表示两个向量的内积。...——向高维时空祷告还是看上面那张图，在SMO这里我们先停下来，再从另一个角度来看看前面的问题。...在这个例子中，核函数在低维计算的结果完全等价于原问题：两个变量高维映射后的内积。这么一来，就避开了直接在高维空间中进行计算。那么问题来了，这个核函数是固定的吗？

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【分类战车SVM】第五话：核函数（哦，这实在太神奇了！）

分类战车SVM （第四话：拉格朗日对偶问题）转载请注明来源微信公众号：数说工作室新浪微博：数说工作室网站前段时间热映的《星际穿越》想必大家都看过，在这部烧脑大片中，主角库珀进入到了高维度空间，...很简单呀，（x,y)是二维平面的一个点，那么(x,y,z,q)就是四维空间的一个点; （2）至少，低维空间一些看起来无解的数学问题，我们可以给映射到高维，从高维的视角来想解决的办法。...回到最初的问题里——如何进行预测？假设,我们通过SMO高效优化算法，得到了最优的ai们，那么我们也就可以知道W（ ? ），这条线性分类器也就出来了，它是： ? 式子中表示两个向量的内积。...——向高维时空祷告还是看上面那张图，在SMO这里我们先停下来，再从另一个角度来看看前面的问题。...在这个例子中，核函数在低维计算的结果完全等价于原问题：两个变量高维映射后的内积。这么一来，就避开了直接在高维空间中进行计算。那么问题来了，这个核函数是固定的吗？

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【陆勤践行】SVM之核函数

前段时间热映的《星际穿越》想必大家都看过，在这部烧脑大片中，主角库珀进入到了高维度空间，在那里，时间这个维度变成实体存在，人们可以像散步一样沿着时间这个维度来回穿梭。那么高维空间到底是什么样的？...很简单呀，（x,y)是二维平面的一个点，那么(x,y,z,q)就是四维空间的一个点; 至少，低维空间一些看起来无解的数学问题，我们可以给映射到高维，从高维的视角来想解决的办法。...假设,我们通过SMO高效优化算法，得到了最优的ai们，那么我们也就可以知道W（），这条线性分类器也就出来了，它是：式子中表示两个向量的内积。...****——向高维时空祷告还是看上面那张图，在SMO这里我们先停下来，再从另一个角度来看看前面的问题。...有的，给你举个例子就知道了：在这个例子中，核函数在低维计算的结果完全等价于原问题：两个变量高维映射后的内积。这么一来，就避开了直接在高维空间中进行计算。那么问题来了，这个核函数是固定的吗？

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哈希区块链游戏搭建原理分享

也就是说，给定一个输入数字，当使用相同的方法时，在计算上不可能找到给定数字的另一个散列值。(3)抗碰撞能力强。也就是说，对于任意两个不同的输入数，按照相同的算法计算出相同的哈希值是不可行的。...对于一个特定的缓冲区，可能会被不同的映射到不同的内容。这个负载其实是从另一个角度看分散，不同的终端可能会把相同的内容映射到不同的缓冲区。...这个整数被表示为服务器A，我们可以将这个整数映射到哈希环。类似地，我们处理另外两个服务器。此时，所有三台服务器都被映射到散列环。对于图像，我们也将其映射到哈希环。...这样可以帮助后端服务器分担大部分压力，而不会导致服务器崩溃，这部分丢失的缓存数据可以加载到后端。这将引入另一个问题，哈希偏移。我们不能保证这三台服务器均匀分布在哈希环上。...很有可能一个服务器获得大份额，另外两个服务器获得小份额，也有可能导致后端服务器崩溃。我们可以向同一个服务器添加多个虚拟节点。我们将许多虚拟节点划分到同一个服务器中，并将它们映射到哈希环。

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FPGA 上使用 SVM 进行图像处理

Sobel-索贝尔边缘检测是检测灰度图像中不连续性的最常见方法。边缘被定义为位于两个区域之间的特定边界上的一组连接的像素。如果输入图像是彩色图像，则在应用卷积运算之前，将其转换为灰度图像。...如果我们将 A 定义为源图像，G x和 G y是两个图像，每个点分别包含水平和垂直导数近似值，则计算如下：通过前面的卷积函数，我们可以使用以下代码计算输出图像： int dx = convolve(window...我们可以通过计算每个像素值的大小或强度以及当前像素与边缘线中的另一个像素链接的方向或角度来做到这一点。...给定一组训练样本，每个样本都标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法会构建一个模型，将新样本分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器（尽管方法例如 Platt 缩放可以在概率分类设置中使用...SVM 模型将示例表示为空间中的点，进行映射，以便将不同类别的示例划分为尽可能宽的清晰间隙。然后，新的示例被映射到同一空间，并根据它们所在的间隙一侧预测属于某个类别。

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迁移学习和领域自适应

在领域自适应 (domain adaption) 的相关情况下,任务(和最优的输入输出映射)在每个设定之间保持相同,但是输入分布稍有不同。...两个设定使用相同的表示,使得表示可以受益于两个任务的训练数据。...参与者必须用这个来学习一个良好的特征空间(将原始输入映射到某种表示),这样当我们将这个学习到的变换用于来自迁移设定(分布 P2)的输入时,线性分类器可以在有标记样本很少的训练集上训练,泛化。...通过学习所有的三组参数(从 x 到它的表示, 从 y 到它的表示,以及两个表示之间的关系),一个表示中的概念被锚定在另一个表示中,反之亦然,从而可以有效地推广到新的对组。...同样地,hy 空间中的相似性度量表示 y 空间中两点的距离。这两种相似函数都使用带点的双向箭头表示。

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【分类战车SVM】第五话：核函数（哦，这实在太神奇了！）

附录：用Python做SVM模型 ---- 前段时间热映的《星际穿越》想必大家都看过，在这部烧脑大片中，主角库珀进入到了高维度空间，在那里，时间这个维度变成实体存在，人们可以像散步一样沿着时间这个维度来回穿梭...很简单呀，（x,y)是二维平面的一个点，那么(x,y,z,q)就是四维空间的一个点; （2）至少，低维空间一些看起来无解的数学问题，我们可以给映射到高维，从高维的视角来想解决的办法。...回到最初的问题里——如何进行预测？假设,我们通过SMO高效优化算法，得到了最优的ai们，那么我们也就可以知道W（ ? ），这条线性分类器也就出来了，它是： ? 式子中表示两个向量的内积。...——向高维时空祷告还是看上面那张图，在SMO这里我们先停下来，再从另一个角度来看看前面的问题。...在这个例子中，核函数在低维计算的结果完全等价于原问题：两个变量高维映射后的内积。这么一来，就避开了直接在高维空间中进行计算。那么问题来了，这个核函数是固定的吗？

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Camera-Lidar投影：2D-3D导航

图1.图像上的激光雷达点激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法，从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。...图2.行人检测的RGB和点云表示相反，激光雷达可以很好提取距离信息，但是使用相机以标准透视图进行测量距离则非常困难。通过融合来自两个传感器的信息，利用两个传感器的优势，克服各自的局限性。...图6.图像上激光雷达点的颜色编码范围值如果我们想以2D方式处理数据，则可以通过将点云投影到图像上以使用相应的激光雷达范围值（z）构造稀疏深度图表示来收集更多信息。...要将点映射到像素，这是从激光雷达到像平面的投影变换。 • 计算投影矩阵project_velo_to_cam2。 • 投影指向图像平面。 • 删除图像边界之外的点。...• 删除图像边界之外的点。 • 将3D盒子投影到LIDAR坐标结束了解如何将数据从一个传感器转换到另一个传感器对于开发我们算法的性能至关重要。

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如何利用 AI 工具优化开发流程和时间分配

作为一个开发人员，笔者一直对那些下了班之后还坐在工位上磨洋工，靠一味延长工作时长，在领导那里刷存在感的行为很不以为然。...举个例子, 我想画一张示意图，介绍剪映 app 中的蒙板功能：蒙板这一功能在剪映 app 中扮演着至关重要的角色，其作用不仅仅局限于简单的图像遮挡，而是在视频剪辑和图像合成中实现局部效果处理、特殊过渡以及创意表达的一种高级手段...蒙板技术本质上利用一张灰度图像或形状轮廓来控制图像或视频中不同区域的透明度，进而使得用户能够精细地对部分画面进行滤镜叠加、剪裁、调整颜色或其他视觉效果。...在蒙板功能的实现过程中，蒙板所对应的每个像素点往往会被赋予一个数值，该数值通常在 0 到 255 之间。...下面是 ChatGPT 根据上面我提供的文字，而绘制出的介绍剪映蒙板功能的图片，节省了我大量的手动作图时间。

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【点云分割】开源 | 点云分割算法，将点云投影到图像上借用图像绘制原理进行数据映射

将点云与RGB图像结合，谷歌&Waymo提出的4D-Net，成功检测远距离目标

将视频里物体移动轨迹绘制到2D平面图中

一种深度学习特征SuperPoint

智能制造-逆向工程-三维测量-标定

219个opencv常用函数汇总

我用AI工具拍了部3D大片，零基础保姆级教程奉上！

OpenCv结构和内容

超3000个特效镜头，复联4是怎么在短时间里完成的？

ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

变脸前奏：掌握可变编解码器

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