文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何通过图像消失点计算相机的位姿？

，但上述任意两个参考帧之间的变换也适用相同的数学原理，世界坐标系中的点（Xw，Yw，Zw）T 通过旋转矩阵R（更精确地说，R∈SO（3））和平移向量t映射到相机坐标系中的点∈R3×3 再介绍旋转的偏航角...（yaw）、俯仰角(pitch)和滚动(roll)的概念：实际的相机帧和默认相机帧之间的一般旋转可以通过以下方式描述： 首先围绕Zd轴旋转一个角度（称为滚动角度），然后旋转另一个角度（称为俯仰角度）围绕...公式推导 首先根据相机的投影方程 因为这是齐次坐标中的一个方程，我们可以将两边乘以1/Z，并将这个数字换算到左边的λ中： 如果让Z为无穷大，则得到图像空间中消失点的坐标（u，v）： 我们定义p∞=...（u，v，1）T作为消失点，我们将变换矩阵的分量表示为 现在，将变换矩阵与（0,0,1,0）T相乘将消除第1、2和4列，只剩下第3列，其值为Rxz、Ryz和Rzz。...当然，r3只是旋转矩阵三列中的一列，但正如计算结果r3显示的，其包含足够的信息来确定旋转的偏航角和俯仰角，如果我们假设滚动角为零（当然是近似值），我们是可以计算整个旋转矩阵的。

3.9K30

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（4）——数据类型之矩阵

上面的例子将稠密矩阵转为稀疏表示，并新建表存储转换结果。源表的两列类型分别是整型和整型数组，输出表包含三列，行ID列名与源表相同，列ID列和值列由参数指定。...返回值为数组类型，如果最后一个参数为‘true’，表示结果表中包含最大最小值对应的下标数组列。...相加的两个矩阵表不必有相同的表示形式，如上面的函数调用中，两个矩阵一个为稠密形式，一个为稀疏形式。...如果我们有一个nX1列向量u，则我们可以把mXn矩阵A被该向量右乘看作u到m维列向量v=Au的变换。类似地，如果我们用一个（行）向量 ? 左乘A，则我们可以将它看作u到n维行向量v=uA的变换。...这样，对于一个mXm的矩阵A，我们会问是否可以找到一个矩阵 ? 使得 ? 。答案是某些方阵有逆矩阵，而有些没有。

1.9K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七  从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...用包含两个元素x，y的一个列表或一个两列的矩阵作为一个参数（第二种形式那样的）也能达成相同的效果。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

5.6K30

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七  从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...用包含两个元素x，y的一个列表或一个两列的矩阵作为一个参数（第二种形式那样的）也能达成相同的效果。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

4.6K120

【V课堂】R语言十八讲(八)—简单运算

2.统计数字特征 均值 mean 就是我们说的平均值,在统计学中,均值能够表现一组数据的中心,或者说质心,就好像你端一个盘子,只需要 将盘子的重心点拖住,盘子就不会倒一样,由此物理常识我们拓展到均值的特性...,就是所有点到均值的距离,我 们也可以理解为误差,其正负抵消后最后一定为0,误差的天平一定是平衡的 .是一个很重要的特征,当然当它 表示数据的水平时,有一个缺点,就是容易受极端值影响...4.矩阵计算 相乘:分为两种相乘 ,一种是点积,数量积,其乘法法则是将两个向量的对应的数相乘后求和.如a(1,2,3,4) 与b(1,2,3,4) 那么点积就是1*1+2*2+3*3+4*4=30,记住点积得到的结果是一个数....另外一种是乘积,它有一个法则,就是前面的矩阵(包括向量,向量就是矩阵的一种)的列数要与后面矩阵的行数相同,才能相乘.如A是3行4列的,B是4行5列的这样就能相乘,而且只能是AB乘不能是BA乘,也就是说外积不能交换顺序....AB乘得到的是另一个3行5列的矩阵,而a是1行4列,b是1行4列,是无法相乘的,只有将a转置为4行1列才能相乘.R中点击是%*%表示 转置: 就是把矩阵的第1行变为第1列,第2行变为第2列….用t表示

80840

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...相乘是个很模棱两可的概念 数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果...print( np.dot(arr2d,arr) ) print( np.dot(arr2d,arr2d) ) [5 5] [[7 4] [6 7]] 结果对了，但还有一个小小的差异 矩阵相乘列向量的结果是个列向量...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

2.5K20

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...相乘是个很模棱两可的概念 数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果...print( np.dot(arr2d,arr) ) print( np.dot(arr2d,arr2d) ) [5 5] [[7 4] [6 7]] 结果对了，但还有一个小小的差异 矩阵相乘列向量的结果是个列向量...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

2.6K20

语音识别中的CTC算法的基本原理解释

（这里暂且将每个字母作为一个发音音素） 与传统的声学模型训练相比，采用CTC作为损失函数的声学模型训练，是一种完全端到端的声学模型训练，不需要预先对数据做对齐，只需要一个输入序列和一个输出序列即可以训练...既然CTC的方法是关心一个输入序列到一个输出序列的结果，那么它只会关心预测输出的序列是否和真实的序列是否接近（相同），而不会关心预测输出序列中每个结果在时间点上是否和输入的序列正好对齐。...比如，OCR识别也可以采用RNN+CTC的模型来做，将包含文字的图片每一列的数据作为一个序列输入给RNN+CTC模型，输出是对应的汉字，因为要好多列才组成一个汉字，所以输入的序列的长度远大于输出序列的长度...首先，CTC是一种损失函数，它用来衡量输入的序列数据经过神经网络之后，和真实的输出相差有多少。 比如输入一个200帧的音频数据，真实的输出是长度为5的结果。...对于其中一个样本(x,z)，x=(x_1,x_2,x_3,...,x_T)表示一个长度为T帧的数据，每一帧的数据是一个维度为m的向量，即每个x_i \in R^m。

25.1K271

深度学习的线性代数基础

我们通常拥有由数千栋房屋组成的数据集，每栋房屋都称为一个数据点。此时，我们要做的就是将房屋的向量堆叠起来，形成一个矩阵。每行代表一所房子，每列代表一个解释变量。...我们有 n 个房屋/示例，因此从逻辑上讲，我们应该将设计矩阵中的每一行与列向量 W 相乘。为简洁起见，我们将考虑一个包含两个示例和三个解释变量的简单示例： 矩阵和列向量相乘将产生另一个列向量。...现在让我们考虑将两个矩阵相乘。不要忘记矩阵相乘，第一个矩阵的列数应该与第二个矩阵的行数相同。...假设有多个列向量，相乘的过程与将矩阵与向量相乘的过程相同，但是我们要将得到的列向量并排堆叠成一个矩阵。 PyTorch 和张量 这里我们使用 PyTorch 并将它们用于矩阵乘法。...在数学上，ReLU 函数是 f(x)=max(0,x)。为了表示隐藏层中的四个神经元，我们将我们的设计矩阵与一个四列三行的权重矩阵相乘；行数应等于输入的维数，列数应等于后续层中目标神经元的数量。

84330

盘一盘NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...相乘是个很模棱两可的概念 数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果...print( np.dot(arr2d,arr) ) print( np.dot(arr2d,arr2d) ) [5 5] [[7 4] [6 7]] 结果对了，但还有一个小小的差异 矩阵相乘列向量的结果是个列向量...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

2.8K30

盘一盘NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...相乘是个很模棱两可的概念 数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果...print( np.dot(arr2d,arr) ) print( np.dot(arr2d,arr2d) ) [5 5] [[7 4] [6 7]] 结果对了，但还有一个小小的差异 矩阵相乘列向量的结果是个列向量...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

3.6K40

Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

1.数据框 数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...我们将filter()在后面的课程中更详细地探讨该功能。 2.列表 从列表中选择组件需要略有不同的表示法，即使理论上列表是向量（包含多个数据结构）。...有两个必需参数：要导出的数据结构的变量名称，以及要导出到的路径和文件名。...为避免这种情况，可以在导出文件时设置参数col.names = NA，以确保所有列名称都与正确的列值对齐。 将向量写入文件需要与数据框的函数不同。

17.5K30

【干货】NumPy入门深度好文 (下篇)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...】 相乘是个很模棱两可的概念 数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果...print( np.dot(arr2d,arr) ) print( np.dot(arr2d,arr2d) ) [5 5] [[7 4] [6 7]] 结果对了，但还有一个小小的差异 矩阵相乘列向量的结果是个列向量...，即从两个形状元组最后一个元素，来看。 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

2.5K20

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

它根据函数 fn 指定的条件将列表 L 分割为两个子列表。函数 fn 是一个 lambda 函数，它检查列表 L 中的元素的首字符是否等于 'b'。...元素计算：对于结果矩阵 C 的第 i 行第 j 列元素 cij，可以通过计算矩阵 A 的第 i 行与矩阵 B 的第 j 列的内积得到。内积的计算方式是将两个向量对应位置的元素相乘，然后将乘积相加。...这种视角下，矩阵乘法的运算可以理解为将行向量与列向量的对应元素相乘，并将结果相加，得到一个标量值。...DataFrame（数据框）： DataFrame是二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表格或电子表格。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...其中，a1具有指定的日期索引和列标签，而a2具有默认的整数索引和列标签。这些DataFrame对象包含了随机生成的数据，可用于进行数据分析和处理。 2.

1.3K30

Matlab入门到放弃（三）、matlab基础知识

.* 1、在进行数之间的运算时，*与.*没有区别，都是表示普通的乘法运算 2、在进行矩阵之间的运算时，假设a，b表示两个矩阵，a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘，a....*b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘，得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。...当输出形参多于一个时，应该用方括号括起来，构成一个输出矩阵。 example： 编写函数文件，求半径r的圆的面积和周长： 程序实现： ?...如果矩阵y的行数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个列向量作为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的列数。 example 绘制sinx sin2xsin0.5x的函数曲线 ?...（5）、含有选项的plot函数 plot（x，y，选项） 选项中包含：线型、颜色、数据点标记等。 线型： “_”：实线 “：”：虚线 “_.”

1.1K10

R数据科学|第八章内容介绍

使用readr进行数据导入 本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中，readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。...我们将重点介绍read_csv() 函数，不仅因为 CSV 文件是数据存储最常用的形式之一，还因为一旦掌握 read_csv() 函数，你就可以将从中学到的知识非常轻松地应用于 readr 的其他函数。...： 参数 作用 file 读取的文件路径，路径名需要用反斜杠表示 col_names 如果为TRUE，输入的第一行将被用作列名，并且不会包含在数据帧中。...如果col_names是一个字符向量，这些值将被用作列的名称，并且输入的第一行将被读入输出数据帧的第一行。缺少(NA)列名将产生一个警告，并被填充为哑名X1, X2等。...guess_max 用于猜测列类型的最大记录数 progress 显示进度条 skip_empty_rows 是否忽略空白行 如果能够熟练使用read_csv()函数，就能同样使用readr包中的其他函数来读取文件了

2.1K40

学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

如果每个元素都属于R，向量有n个元素，向量属于实数集R的n次笛卡儿乘积构成集合，记ℝⁿ。明确表示向量元素，元素排列成一个方括号包围纵列。向量看作空间中点。每个元素是不同坐标轴上的坐标。...索引向量元素，定义包含元素索引集合，集合写在脚标处。用符号-表示集合补集索引。 矩阵(matrix)。一个二维数组。每个元素由两个索引确定。粗体大写变量名称。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。隐式复制向量b到很多位置方式，称广播(broadcasting)。 矩阵、向量相乘。...参考资料： 《深度学习》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi 我有一个微信群，欢迎一起学深度学习。

2.6K00

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（6）——数据转换之矩阵分解

如果A是一个m行n列的数值矩阵，rank(A)是A的秩，假如rank(A)远小于m和n，则我们称A是低秩矩阵。低秩矩阵每行或每列都可以用其它的行或列线性表示，可见它包含大量的冗余信息。...奇异值分解简称SVD（Singular Value Decomposition），可以理解为将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的三个子矩阵的相乘来表示，这三个小矩阵描述了原矩阵重要的特性。...这对于维归约是很有用的。 数据矩阵的SVD分解具有如下性质。 属性中的模式被右奇异向量（即V的列）捕获。 对象中的模式被左奇异向量（即U的列）捕获。 矩阵M可以通过依次取公式 ?...表2 svd函数参数说明 source_table表中含有一个row_id列标识每一行，从数字1开始。其它列包含矩阵的数据。...根据公式，将4、5两步的结果矩阵相乘。注意 4 的结果mat_r_10是一个稠密矩阵，5 的结果svd_s_10是一个稀疏矩阵。

76820

深度学习-数学基础

确定 \(Ax = b\) 是否有解相当于确定向量 \(b\) 是否在 \(A\) 列向量的生成子空间中。...所以，如果一个矩阵的列空间涵盖整个 \(R^{m}\) ，那么该矩阵必须包含至少一组 \(m\) 个线性无关的向量，其中 \(b \in R^{m}\) 。...这是对于任意 \(b\) 的取值都有解的充分必要条件 不存在一个 \(m\) 维向量的集合具有多于 \(m\) 个彼此线性不相关的列向量，但是一个有多于 \(m\) 个列向量的矩阵有可能拥有不止一个大小为...x 和 y，如果它们的概率分布可以表示成两个因子的乘积形式，并且一个因子只包含 x 另一个因子只包含 y，我们就称这两个随机变量是 相互独立的（independent） \[ \forall x \...(x^{(m)}\) 中的每一个，这些点是给定的数据集或者采样的集合。

73910

GLSL-运算符和表达式

对于矩阵的构造函数来说，也可以接收多个标量、向量、矩阵，或者他们的混合。矩阵构造或被使用时按照列优先的方式。 不管是向量还是矩阵，参数包含的元素的数量一定要大于等于向量的元素个数。...矩阵的构造函数也可以传入一个矩阵，这时参数的每一个元素（第i行，第j列）会赋值到矩阵对应的元素（第i行，第j列）上，矩阵其余未赋值的元素被赋值成单位矩阵。...向量在OpenGL中可以代表一个坐标系中的坐标，也可以代表一个颜色，也可以代表texture的坐标。...vec4 pos; pos[0] = 1; // 将向量的第一个元素设为0 矩阵的元素 操作矩阵的元素也很简单，可以把矩阵当成一个列优先的二维数组。...对于相等性比较，GLSL中，判断两个结构体是否相等，首先要求这两个结构体的class是一样的。两个结构体相等当且仅当这两个结构体中的每一个元素都相等。

5.6K30
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券