我们将介绍什么是相机的内参矩阵，以及如何使用它将RGBD（红色、蓝色、绿色、深度）图像转换为3D空间。获取RGBD图像的方式有很多种，例如Kinect相机之类的系统，这些系统通过测量红外光的飞行时间来计算深度信息。但也有传闻称iPhone 12将LiDAR集成到其相机系统中。对于无人驾驶汽车而言，最重要的数据来源与汽车上的LiDAR以及标准RGB摄像头。在本文中，我们不会详细介绍如何获取数据。
KITTI数据集是自动驾驶领域最知名的数据集之一。可以用来从事立体图像、光流估计、三维检测、三维跟踪等方面的研究。
该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。
单应性是一种平面关系，可将点从一个平面转换为另一个平面。它是一个3乘3的矩阵，转换3维矢量表示平面上的2D点。这些向量称为同质坐标，下面将进行讨论。下图说明了这种关系。这四个点在红色平面和图像平面之间相对应。单应性存储相机的位置和方向，这可以通过分解单应性矩阵来检索。
3D坐标系是3D游戏开发与VR开发中的基础概念。一般而言3D坐标系都是使用的 笛卡尔坐标系来描述物体的坐标信息，笛卡尔坐标系：分为左手坐标系与右手坐标系
我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。本质上，这两种变换有着相似的特性：它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上，其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换，而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。
glTF（Graphics Library Transmission Format）是一种用于存储3D模型和场景的格式。它是一种开放的标准格式，可用于在不同的3D引擎和软件之间传输和交换3D模型和场景数据。
标题：Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment
4、Cartographic（地理坐标系下经纬度的弧度表示），通常情况下通过它和WGS84坐标系之间互转。
对于二维图形，Log-polar 转换表示从笛卡尔坐标到极坐标的变化，广泛应用在计算机视觉中。此函数模仿人类视网膜中央凹视力，并且对于目标跟踪等可用于快速尺度和旋转变换不变模板匹配。
这个炫酷的图表仍然来自excelhero.com。正如之前提到过的，通过学习研究复杂的图表制作，无论是否能够完全明白，都会很好地提高我们的Excel绘图能力。
1.经纬度获取 var handler = new Cesium.ScreenSpaceEventHandler(viewer.canvas); handler.setInputAction(function (movement) { //获取鼠标当前位置的经纬度 cartesian = viewer.camera.pickEllipsoid(movement.position); //获取视图中心点的经纬度 //cartesian = viewer.camera.pickEllipsoid(new Ces
6.6 使用freetype显示一行文字 使用GIT下载所有源码后，本节源码位于如下目录： 01_all_series_quickstart 04_嵌入式Linux应用开发基础知识\source\10_freetype 04_show_line\show_line.c
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
前三篇介绍了坐标系和矩阵的数学知识，从本篇开始，我们试图运用这些知识来解决实际问题。
常规的柱状图，散点图等展示形式，都是在笛卡尔坐标系中进行展示，是使用最为广泛的图表。这些图表在展示信息方面具有扎实的基础，但是却缺乏了一丝创意。
这个时候，我们知道半径r = 2 所有的角度都是适合的 我们很容易得到一个圆：
将提供的2DLiDAR数据集’b0-2014-07-11-10-58-16.bag’，转为matlab的.mat数据文件，这其中包括有5522批次扫描数据，每次扫描得到1079个强度点。如下：
色彩空间又可以叫做色域，英文是Color Sapce，是一种人为建立，用于表示色彩的一种“坐标系统”，或者说是一种色彩访问的取值系统，用于描述色彩。了解色彩空间对我们今后使用opencv进行图像处理很重要，在今后对图像处理时将会涉及到色彩空间的内容，所以学习了解色彩空间是有必要的。
AI 科技评论按：UBER AI Lab 最新研究发现卷积神经网络在处理坐标变换问题上存在惊人的「无能」缺陷，并提出了一种简单的 CoordConv 策略修复了这一缺陷。AI 科技评论把 UBER AI Lab 的这篇文章全文翻译如下。
数学是很难的科学，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我们无可避免的要学习它。看看下面的这些GIF动图，它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
Hough（霍夫）变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法，可以进一步推广到除简单线之外的情况。
今天看见一个非常震撼的文章，发现数学真是太美了，感叹自己没有好好学习数学，而觉得遗憾呀。
“让我们面对它;总的来说数学是不容易的，但当你征服了问题，并达到新的理解高度，这就是它给你的回报。” ——Danica McKellar 数学是很难的学科，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我
“让我们面对它；总的来说数学是不容易的，但当你征服了问题，并达到新的理解高度，这就是它给你的回报。” ——Danica McKellar 数学是很难的学科，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我们无可避免的要学习它。看看下面的这些 GIF 动图，它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。 1、椭圆的画法 2、杨辉三角问题(Pascal triangles)解法 3、使用“FOIL”轻松的解决二项式乘法 4、对数解法技巧 5、矩阵转置的技巧 6、勾股定理 7、多边形的外角之
1球心坐标(ECEF)与本地坐标(NEU) 假如你来到一个陌生城市，你很可能需要问路、通常会告诉你向北走100米，右转，向东走100米，理解起来很直观。你给儿子买了一个地球仪，你从北京(39,115)转到伦敦 (51,0)，这个动作就可以分解为两步：先转到同一个经度(39,0)，在转到同一个维度(51,0) 这个例子体现了一个问题：不同的地理范围下会使用更适合的坐标系。比如前者是局部的平面坐标，而后者是球面坐标。因此，同一个点相对不同的原点，具有不同的相对位置：既是地球上的一个经纬度，又是“出门右转富士康
“让我们面对它；总的来说数学是不容易的，但当你征服了问题，并达到新的理解高度，这就是它给你的回报。” ——Danica McKellar 数学是很难的学科，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我们
“让我们面对它;总的来说数学是不容易的，但当你征服了问题，并达到新的理解高度，这就是它给你的回报。”
在文章29. 小孔相机中，我介绍了小孔相机的成像模型。如果你看了这篇文章，你应该至少有了一个重要印象，即相机是一个将三维物体投影为二维图像的设备。
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的机器学习部分中的支持向量机（SVM）和最近邻算法（KNN）进行手写数据训练测试识别。
文章：Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance
在学校里我们都学过如何用度表示角度，并且我们都知道一个圆有360度。但是科学家、工程师以及程序语言的设计者使用一种叫做弧度的单位。
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)。
机械臂在不同环境下、不同任务条件下其控制的目的和策略也不同。当机械臂在自由空间中时，其主要进行位置和姿态的控制，根据任务轨迹的不同，其包括点到点的控制以及轨迹跟踪控制。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
形状识别中常见的即是矩形框的识别，识别的主要步骤通常是：图像二值化，查找轮廓，四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡，如图1所示，传统的识别方法就不能达到识别的目的。
前些日子在做绩效体系的时候，遇到了一件囧事，居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了，尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法，还是十分的惭愧。实际上，当时有效偏颇了，忽略了问题的本质，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。
高低频率 高频图像是强度变化很大的图像。并且亮度级别从一个像素到下一个像素快速变化。低频图像可以是亮度相对均匀或变化非常慢的图像。这是一个例子中最容易看到的。
深度估计是一个不适定问题；不同形状或尺寸的物体，即使在不同距离上，也可能投影到视网膜上的同一图像上。我们的大脑使用多种线索来进行深度估计，包括单眼线索，如运动视差，以及双眼线索，如重影。然而，深度估计所需的计算如何以生物学合理的方式实现尚不清楚。基于深度神经网络的最新方法隐式地将大脑描述为分层特征检测器。相反，在本文中，我们提出了一种将深度估计视为主动推理问题的替代方法。我们展示了深度可以通过反转一个同时从二维对象信念预测眼睛投影的分层生成模型来推断。模型反演包括一系列基于预测编码原理的生物学合理的均匀变换。在非均匀视点分辨率的合理假设下，深度估计有利于采用主动视觉策略，通过眼睛对准对象，使深度信念更准确。这种策略不是通过首先将注意力集中在目标上然后估计深度来实现的；相反，它通过行动-感知循环结合了这两个过程，其机制类似于在物体识别过程中的快速眼球运动。所提出的方法仅需要局部的（自上而下和自下而上的）消息传递，可以在生物学上合理的神经回路中实现。
作者：Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
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：
代码：https://github.com/url-kaist/outlier-robust-radar-odometry.git
#这一小节介绍标尺，在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，
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