原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-290812-1016263.html
首先，这个东西要想讲清楚，不容易，毕竟涉及到的东西太多。每个椭球、投影什么的，都要写一大堆，而看的人可能最后还是似懂非懂。我从应用的角度来讲一下，如何在工作中用这些东西。
交流永磁同步电动机由定子、转子及位置传感器构成。定子为三相对称正弦绕组结构，转子贴有多对磁性体，多对磁极导致了电机的电角度与机械角度的倍数关系，位置传感器一般为光电编码器或旋转变压器，其结构如下所示：
规划工作中最常接触的就是空间数据了，我们的操作也常常是在某个具体空间上。为了方便所有空间数据的统一处理，我们需要引入一个中间量，所有数据都参照它，“它”就是坐标系了。我们常用的Sketch、CAD、ArcGIS里面都是有坐标系的，如果我们可以建立起一个坐标系的概念，那么这些软件中的不同数据都可以拉通使用了（还包括从网络上获取到的各种数据）。
在之前的博客中，我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法，也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap，以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影，还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中，我们将反过来，介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
地理坐标系就是把地球当成一个球体来看，以球心为参照点，通过经纬度来定位某个坐标点。
这已经是我第三次找资料看关于相机标定的原理和步骤，以及如何用几何模型，我想十分有必要留下这些资料备以后使用。这属于笔记总结。
为计算方便，根据对称性取半结构，且刻意将初始刚度设为1，便于观察。取半结构之后，自由度只有一个，用Excel也能算了。当外荷载较小时，不会出现“跳跃”现象，而且结果也会收敛。
大家熟知的地图软件 mapinfo 被禁止使用之后，开源地图软件QGIS 在通信圈大放异彩，今天分享一下使用 QGIS 创建缓冲区的步骤。
本文介绍基于gdal模块，在命令行中通过GDAL命令的方式（不是Python或者C++代码，就是gdal模块自身提供的命令行工具），对栅格遥感影像数据加以投影，即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法。
Unity坐标系 World Space 世界(全局)坐标系:整个场景的固定坐标。 作用:在游戏场景中表示每个游戏对象的位置和方向。Local Space 物体(局部)坐标系:每个物体独立的坐标系，原点为模型轴心点，随着物体移动或旋转而改变。 作用:表示物体间相对位置与方向。Screen Space 屏幕坐标系：以像素为单位，屏幕左下角为原(0,0)点，右上角为屏幕宽高（Screen.width,Screen.height）,Z为到相机的距离。 作用:表示物体在屏幕中的位置。Viewport Spa
最近好多人问我，坐标系转换真的太难了！GCJ02,BD09,火星坐标,大地坐标，啊啊啊，快要疯了！
本文介绍在ArcMap软件中，通过创建模型构建器（ModelBuilder），导出地理坐标系与投影坐标系之间相互转换的Python代码的方法。
Transform组件用于控制物体的位置，旋转和缩放，这里面涉及两个重点，一个是坐标系，这个包括局部坐标系和世界坐标系的关系，另外一个是父子节点，GameObject的父子节点关系是通过Transform组件来维护的。
本文作者为国外制图师希瑟·史密斯，由点点GIS翻译发布，如有错漏之处请后台留言指出
Unity3D的Transform是用于描述游戏对象在场景中的位置、旋转和缩放的组件。它是Unity中最常用的组件之一，可以实现对象的移动、旋转和缩放等操作。
想象这样一种场景：我们通过电视直播观看足球比赛，电视屏幕大概有200万像素，假设我们关注的是任意时刻足球的位置。在这一场景中，人们实时地将屏幕上的百万级像素转换成了三维坐标。这个过程就是一种降维(dimensionnality reduction)。
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。
在我朝，地理坐标转换有：WGS84转GCJ02、GCJ02转BD009、BD09转GCJ02。
摄像机标定(Camera calibration)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，下面相关的部分主要参考UIUC的计算机视觉的课件（网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision）。
地图领域还有图吧、腾讯等其他产品。基于历史、市场、技术的沉淀，百度和高德在用户数上保持领先，至于图吧和腾讯地图，用户数相对要少，没有可比性。
AVM环视系统中相机参数通常是汽车出厂前在标定车间中进行的离线阶段标定。很多供应商还提供了不依赖于标定车间的汽车自标定方法。自标定指的是：汽车在马路上慢速行驶一段路，利用车道线等先验信息标定出相机的外参。
马三最近开始学习计算机图形学了，买了两本书，其中一本是国内的，还是什么大学的教材，不过写得真不咋样啊。另外一本是大名鼎鼎的《计算机图形学》第四版。最近接触了下计算机图形学中的坐标系统，做个笔记。
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。
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。
对于自动驾驶来说，建图是必不可少的，目前主流厂商技术都在从HD到"无图"进行过渡筹备中，不过想要最终实现真正的"无图"还是有很长的一段路要走。对于建图来说，包含了很多的道路元素，车道线，停止线，斑马线，导流属性，道路边缘以及中心线(包含引导线)等。这里，中心线的预测通常是根据轨迹，通过数学公式进行拟合，目前学术上逐渐采用模型进行预测，但是对于下游(PNC)来说，还是存在不够平滑，曲率不够精准等问题，不过这个不在本次方案讨论范围内，先忽略，以后有空可以写一写。道路边界对于PNC来说也是至关重要，约束车辆行驶范围，避免物理碰撞发生。通常道路边界的生成有几种方法，一种是当做车道线的一部分，跟着模型一起输出，但是没有车道线的特征明显，容易漏检，而且道路边界是异形的，基于分割的方案会比基于Anchor的方案效果稳定一些。另一种是HD的方法，根据处理后的车道线，按照距离和规则等虚拟出道路边界线。本文给出一种新的解决方案，略微繁琐，但是优点是可以延用已有的公开数据集进行处理生成，快速落地验证，缺点是本方案不具备时效性，是离线的方法。
cocos2d引擎是一款非常优秀的扩平台的游戏开发引擎，在apple游戏榜上，有很多排名靠前的游戏都是由他创造出来的，他也有一套十分方便的坐标体系。
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。
上文中我们通过 ImageReader 获取到 Camera2 预览的 YUV 数据，然后利用 OpenGLES 渲染实现相机预览，这一节将利用 GLSL （OpenGL 着色器语言）基于不同的着色器实现多种基础滤镜。
空间物体呈现的是三维几何位置，相机内的投影图像为二维位置，所以，确定空间物体某点的三维几何位置与其投影图像中对应点的关系，就是标定。
自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。
Argoverse数据集是由Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布的用于支持自动驾驶汽车3D Tracking和Motion Forecasting研究的数据集。数据集包括两个部分：Argoverse 3D Tracking与Argoverse Motion Forecasting。
以NMEA码RMC数据为例： $GPRMC,054514.000,A,2238.5260,N,11401.9686,E,0.14,183.83,270913,,,A*6B
2017-07-31 by Liuqingwen | Tags: Unity3D | Hits
买早餐的时候会遇到，支付宝和微信的二维码贴在一起，然后扫码的时候两个二维码一起被识别出来的情况。之前的处理可能是：APP内部判断 是自己的 Scheme 的时，自动跳转；后来发现变成了识别到多个二维码时，弹出二维码选择页，用户选择具体二维码后，再跳转。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
从电子地图获取数据后常有坐标系转换的需要，比较常用的是采用未来交通实验室出品的坐标转换程序来完成，但是又要单独把坐标提取出来，又要粘贴在C盘，实在麻烦，所以就自己动手编了一个，坐标转换的代码来自网络，精度不高，调试后是大体能用的。既然重编，想着一步的到位，扩充了多种坐标转换场景，功能异常强大，谁用谁知道，啊哈哈哈哈哈。
GIS大神wandergis在Github上提供了coordtransform 坐标转换工具(Github链接https://github.com/wandergis/coordtransform）
文章“Objectrecognition in 3D scenes with occlusions and clutter by Hough voting”发表在2010年，提出了一个经典的将霍夫投票思想用于三维场景目标识别的方法，在杂乱场景和有遮挡情况下取得了不错的效果。这一思想在近年的文章中被多次引用，一些深度学习的方法也有该投票思想的影子。该方法已在PCL库中有简易实现。
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#
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。
在路径规划、游戏设计栅格法应用中，正六边形网格不如矩形网格直接和常见，但是正六边形具有自身的应用特点，更适用于一些特殊场景中，比如旷阔的海洋、区域或者太空。本文主要讲述如何对正六边形进行几何学分析、网格化环境建模、坐标系转换以及正六边形间的关系求解等。六边形的具体代码实现可以参见github: https://github.com/wylloong/HexagonalGrids . 几何学分析：正六边形的边长相等，内角都是120度，其它性质可以参见百度百科。在正六边形网格化布局设计中，典型的正六边形方
相机标定 相机的内参矩阵 在OpenCV的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解： 外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动
前言 之前在UITableViewCell系列之(一)让你的cell支持二次编辑中说过，很早就想系统的写一篇关于UITableViewCell的文章，目的是总结一下自己在项目开发中用过的一些关于UITableViewCell的特殊用法。但是苦于最近很忙，零碎的时间不够用，没有时间停留在文章的脉络和排版上，只能把我所想写的文章拆开，以短篇的形式拿出来。如下是我所要说的视觉差滚动效果（即：滚动tableView时候，每一行的图片都会根据滚动方向和滚动距离的不同进行移动，给人一种图片在移动的视觉体验），由于下面g
坐标系 1.腾讯位置服务API使用什么坐标体系？ 腾讯位置服务API使用的坐标体系，为国测局规定的GCJ-02坐标系，是国内的标准坐标体系，都是经过国家测绘局加密处理，符合国家测绘局对地理信息保密要求。 2.我获得的GPS坐标如何转换成腾讯位置服务坐标？ 具体操作请参照：http://lbs.qq.com/webservice_v1/guide-convert.html。 3.如何将其他坐标转换为GPS坐标？ 腾讯位置服务不提供任何坐标系转换为GPS坐标的接口。 4. 港澳台及海外，腾讯位置服务是否都会返
前端html和js代码如下： <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@3.3.7/dist/cs
我们在前文玩转 MMDetection3D （一）中介绍了整个框架的大致流程，从这篇文章开始我们将会带来 MMDetection3D 中各种核心组件的解析，而在 3D 检测中最重要的核心组件之一就是坐标系和 Box 。
坐标系转换在很多方面都会用到，比如机器人中的骨骼关节间的空间关系，GIS中的坐标系，渲染和计算机视觉中的相机等，往往需要采用矩阵来实现不同坐标系间的转换。因此，这里主要涉及到几何和线性代数两方面的数学知识。
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