在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制,如低分辨率和特殊的传感器的位置(如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动,roll,pitch旋转)。为了证明算法的可行性,作者分别在仿真和真实环境中做的实验都表现出了比较好的结果。
在物体分类、目标跟踪等问题下,我们经常需要提取物体的一些特征。传统图像中常使用描述子(例如BRIEF)等对某个特征点(FAST或Harris角点)等进行描述,进而通过特征匹配的方式进行跟踪,或利用机器学习的方式完成物体分类等任务。
第一次认识李诞是在吐槽大会,第二次看到李诞是在奇葩说,第三次是在腾讯视频新推出的节目《奇遇人生》中重新认识他。他在微博中发的开心点,人间不值得总会被奇葩说的辩手拿出来调侃,但或许这就是李诞的人生态度向往自由,活的潇洒。
第一次认识李诞是在吐槽大会,第二次看到李诞是在奇葩说,第三次是在腾讯视频新推出的节目《奇遇人生》中重新认识他。他在微博中发的开心点,人间不值得总会被奇葩说的辩手拿出来调侃,但或许这就是李诞的人生态度向往自由,活的潇洒。 李诞喜欢搞笑,喜欢看书,同时也喜欢喝酒。似乎酒在他的生活中必不可少。 (图片来源于网络) 奇遇人生里说到买房这个事,李小牧说:“租房住才是最合理的,你经常可以换地方,你买那个房子一辈子也就住在那儿,多不好玩。” 是呀,我们年轻人现在结婚必备房子车子票子,生活的重担已经把我们压得喘不过气
在地球引擎代码编辑器示例中,有一个通过内核卷积进行圆查找的示例。本文将演示另一种圆检测方法,它具有更大的灵活性,称为圆霍夫变换(CHT)。
霍夫圆变换与霍夫直线变换的原理类似,也是将圆上的每个点转换到霍夫空间, 其转换的参数方程如下: 对于圆来说,θ的取值范围在0~360°,这样就有了三个参数, 另外两个参数是圆心(x
我们要干什么 对于全景视频大家已经不陌生了,图1就是标准的全景视频截图。通过佩戴VR眼镜和利用VR视频播放器能够体验沉浸式感觉(上下左右前后观看视频),当然,观众看到的画面依赖于摄影机拍摄的点,不能随心移动,这是和VR视频的最大区别。 图1 VR视频截图 如何生成全景视频,大家可能很少关注过。本文将会介绍一种简单的生成全景视频的方法,基本能够满足爱好者的摄影和观影需求。 鱼眼相机快速介绍 人的双眼视角能够达到188度,而一般的手机拍照视角大概只能能达到90度左右,鱼眼相机一般在200度以上所以生成全景视
在几何课上,你学的所有东西都是关于空间里的形状和尺寸。一般来说你先学习一维的直线,然后学习二维的圆、正方形或三角形,然后学习三维的物体如立方体和球体。当今时代,利用很多先进的技术和免费的软件可以很容易地创建几何图形,但是要处理和改变你的图形,可能就有点挑战性了。
我们接着上一篇说一说ConstraintLayout的其他属性,如果没看过上一篇:Android-ConstraintLayout详解 先罗列一下此次的会议内容,我们此次介绍的属性如下:
#3部分为整个Box2D系统结构的解释,以及其运行的原理和相应步概述。不清楚有没有#4,如果有#4则会对每一个物理求解过程进行推导阐述。 上一章链接:传送门 需要前置知识:高等数学,大学物理 ---- 目录 1、世界 1.1 基础信息 1.2 结构详述 1.3 物理世界原理-概览 1.4 物理世界原理-详述 2. 物理快照 3、物理系统优化 3.1 时间上的优化 3.2 空间上的优化 1、世界 1.1 基础信息 世界-World为整个物理系统的管理运行系统,其结构如下 其中:FP、FVector2、FVec
之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3, PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍
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。
数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
文章:Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges
在我们的心目中,宇宙似乎永远存在。但是利用几何学,我们可以探索各种三维形状,为“普通”无限空间提供选择。公众号今天为大家带来一篇别具一格的文章!
前段时间,CVPR 2022 公布了今年的论文接收结果,同时也意味着投稿的论文终于熬过了静默期。不少作者都感叹:终于可以在社交媒体上聊聊我们的论文了!
选自arXiv 机器之心编辑部 NeRF 家族的 360° 全景 3D 效果真是越来越丝滑了。 前段时间,CVPR 2022 公布了今年的论文接收结果,同时也意味着投稿的论文终于熬过了静默期。不少作者都感叹:终于可以在社交媒体上聊聊我们的论文了! 今天要介绍的论文来自谷歌研究院和哈佛大学。谷歌研究科学家、论文一作 Jon Barron 表示,他们开发了一种名为 Mip-NeRF 360 的模型,该模型能够生成无界场景的逼真渲染,给我们带来了 360° 的逼真效果和漂亮的深度图。 下面是几张效果图:
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是检测任何形状的一种比较流行的技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。本文将讲解如何将它何作用于一条线。
如果创建的形状没有特定大小,它将自动扩展以占据所有可用空间。例如,这将创建一个填充我们视图的圆,并为其提供40点蓝色边框:
在生活中工作中,我们经常使用Excel用于储存数据,Tableau等BI程序处理数据并进行可视化。我们也经常使用R、Python编程进行高质量的数据可视化,生成制作了不少精美优雅的图表。
图片效果: 源码: <?php $img = imagecreate(470,250);//创建图片 $bg_color = imagecolorallocate($img,120,0,0);//设
15.旋转选定目标后要回车一次,角度可以输入正负,正为顺时针。旋转时可以选择复制。
本文来告诉大家,在 OpenXML 里面的 Geometry 的如 gdLst 和 ahLst 和 pathLst 等里面参数的公式的参数含义
前面我们已经把四个同心圆画好了(美国队长的盾(一) 同心圆),就缺“画龙点睛”之笔的五角星了。那么今天我们就来纯手工打造这样一个五角星。
芯片作为这几年走入大众耳目的一个话题越来越被国家和人民重视。但是芯片到底是什么,如何设计、又是如何制作出来、又是如何被装入电脑、手机、汽车、甚至人脑里面。
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原文链接: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8638330.
从20世纪70年代起就有不少专家提出了一些有效的亚像素边缘定位的方法,如插值法、灰度矩法和一些组合的算法等。本文在前辈的基础上描述一种图像亚像素边缘检测方法,用Sobel算子和多边形逼近的方法实现亚像素级边缘定位。 1. 亚像素的边缘提取 在进行直线以及圆弧基元的分割的前提,是要将亚像素的边缘提取出来,这一部分内容,我们可以先提取像素级的边缘,在利用拟合曲面来提取亚像素的边缘。 利用sobel算子,我们可以很容易的提取出图像的边缘,这里利用了非最大值抑制,双滞滤波器,达到边缘的准确提取,并且保留梯度图像,
本文探讨了基于深度学习的图像分割算法,并分析了其优缺点。首先介绍了基于生成对抗网络(GAN)的图像分割算法,然后阐述了基于深度学习的图像分割算法在处理图像中的前景和背景之间的区别。针对前景和背景之间的区别,提出了一种基于深度学习的方法,该方法能够准确地分割前景和背景。同时,该方法也可以用于其他需要前景和背景分割的任务。
利用turtle画圆,实际上我们可以用正多边形来无限逼近,直到人的肉眼无法分别,就算“蒙混过关了”。那不同半径的圆,究竟该用多少边的正多边形来画呢?从实验二可以看出,都是正三十边形,当半径变大后,看上去就不那么圆了,因为每条边的长度变长了。只有当每条边足够短,短到你肉眼无法分别,这才算是一个“合格”的圆。实际操作发现,当边的长度为3左右,人的肉眼就很难分辨了。
11.18「宝可梦朱·紫」正式发售,我才记起还没在 Switch 上玩过「宝可梦剑·盾」,赶紧趁着双十一,在某宝上下单了一张卡带,为双十一做出了一点微博的贡献。
视觉误差会对UI造成什么样的影响,业界内流行的解决方案又有哪些,本文将以超过五十个例子为你讲解。希望学习UI的朋友通过这篇文章可以解决这个问题。 俗话说眼见为实,但其实我们的眼睛经常欺骗我们。眼睛通过光的反射接收信息,然后经过一次「脑补」最终形成我们所谓「看见」的图像。脑补这个过程会因为各种原因的影响导致我们对于「看见」的事物的理解产生偏差。这一点对图形化操作界面的设计非常影响。既然无法绕过,设计师就要学会如何去「适配」人类的视觉惯性画出“正确”的界面。
卷积操作 即为 一系列 滤波操作 之和 。 有关卷积的概念,具体可参加我的这篇文章:深度学习: convolution (卷积) 。
Computational Geometry Algorithms Library,CGAL,计算几何算法库。使用C++语言编写的,提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域,如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
槽轮的这个机构在日常生活中并不是很容易看见,但作为一种间歇运动机构,广泛的运用与工业生产之中。对于我们去在Fusion360中去构建槽轮,我们首先要确定下槽轮的各个几何尺寸是什么关系。
霍夫变换是检测直线或者圆的一种比较简单的方法。霍夫变换检测直线是比较简单的,做完以后是一个二维平面上的许多曲线,通过统计平面上交点的个数,就可以得出哪些点事处于同一条直线上的。
《复仇者联盟》俗称“妇联”,相信大家都看过。其中每位英雄都有自己独特的兵器或者技能。雷神的锤子,钢铁侠的盔甲,黑豹的振金战衣,鹰眼的弓箭,还有美国队长的盾。
前言 今天来了解一下ConstraintLayout的新功能,即标准线、隔离线、链和组。 其中一些功能需要使用Android Studio 3.0 Beta 版和ConstraintLayout的beta版本。为了能使用这些功能,请在应用程序级别的build.gradle文件中添加如下代码: implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:1.1.0-beta1' Guidelines 可以简化视图布局的对齐方式,特别是如
为了贪图奖金,我又参加比赛了。。。去年得两个二等奖,今年不知道怎么样。这次选题我没有选C,但还是选了一个物理的题目,而且基本上和去年我的赛题是差不多的。
r_\theta=x_0\cdot\cos \theta+y_0\cdot\sin \thetarθ=x0⋅cosθ+y0⋅sinθ
目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多。语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时。
与三维激光雷达相比,四维雷达的点云噪声更大、更稀疏,因此提取几何特征(边缘和平面)更具挑战性。作者提出了一套完整的4D雷达SLAM系统,所提出的系统在电脑仿真上实现了2.05%的相对误差 (RE)、0.0052deg/m和2.35m的绝对轨迹误差 (ATE),并具有实时性能。
其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数,这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色,将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。
波浪轴的实质就是偏心工件,偏心量随着Z轴变化,相同的位置间的距离为一个周期。今天我们要编制4个周期的波浪轴。
金币从初始点散开然后逐个飞落到指定的位置,这是游戏里面很常用的一个动画,效果如下
在传统的自动化生产尺寸测量中,典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段测量精度低、测量速度慢,测量数据无法及时处理,无法满足大规模自动化生产的需要。
文章:Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings
① 方向属性 : android:orientation=“horizontal” ; 取值 horizontal / vertical ;
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