教程 OpenGL ES实践教程1-Demo01-AVPlayer OpenGL ES实践教程2-Demo02-摄像头采集数据和渲染 OpenGL ES实践教程3-Demo03-Mirror 其他教程请移步OpenGL ES文集，这一篇介绍以下知识点： AVFoundation——加载视频； CoreVideo——配置纹理； OpenGL ES——渲染视频； 3D数学——球体以及3维变换； 核心思路 通过AVFoundation加载视频源，读取到每一帧的CMSampleBuffer之后，用CoreVi
全景图是2:1比例的图片，一般是多张图像拼接而成。全景图2:1的比例可以很方便的映射到球面，而球坐标可以很方便的实现各种有趣的投影。比如小行星，水晶球，局部透视投影等。
大地测量学中，将球体投影到平面上有无数种算法，也可以分为无数类：https://map-projections.net/projections-list.php，但常用的有以下几种分类：
本文出现的数据结果和码源见：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269941
文章：Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges
四元数被广泛应用在计算机图形学领域，游戏引擎Unity也是用四元数在后端计算旋转。数学上，我们可以按部就班地进行演算，可是直觉上一直不知道它究竟如何运作的。今天我就带领大家通过观察四元数，更准确地说是观察四维单位超球面在三维的投影，来对它有个更深入的了解。
作者 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） ICLR 2018 将于 4 月 30 日在温哥华举行，此届 ICLR 共收到 935 篇论文投稿，337 篇被接收，接收率为 36%。 大会开幕在即，主办方于近日公布了三篇最佳论文，这三篇论文关注的分别是 Adam 的收敛性、球面 CNN、以及元学习方法。它们在 OpenReview 上的评分都比较高，均排在前十五名。 上一届 ICLR 大会，MIT 博士张驰原的成果“Understanding Deep Learning
一般有两种坐标系，地图坐标系(geographic coordinate system)和投影坐标系(projected coordinate system)
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
比如下图，中间是DxO Viewpoint的人脸修正，后面的栏杆被挤成了一条弧线；而右边是谷歌算法，修好了人脸，栏杆依然直挺：
点击观看演讲视频，关注LiveVideoStack，回复『0422资料』，获得此次此次分享的资料下载地址。
基础问题的最新解！ AI 科技评论按：ICLR 2018 （International Conference on Learning Representations）于去年 10 月截至投稿后，论文评审已于今年 1 月结束，接收名单可以在 openreview.net 上查询到。3 篇最佳论文的名单今天也于今天公布了。 论文接受概况 此届 ICLR 共收到 935 篇论文投稿，337 篇被接受为会议论文，接受率为 36%；其中 23 篇为 oral（口头报告论文）、314 篇为 poster（海报展示
如下图示，通常一个光滑的表面（比如水晶球）会反射环境光，因此我们可以看到球面上会被映射出其他物体。那么计算机中如何表示这个呢？
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如，在计算机图形学中有一个简单的用例，用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
该文介绍了如何通过算法实现VR视频的片源识别，主要分为四个步骤：数据采集、预处理、特征提取和分类。首先，需要采集大量VR视频和普通视频的数据，然后对视频进行预处理，包括视锥体剔除、视角矫正等操作。接着，通过特征提取，将视频帧转化为向量表示，并利用SVM模型进行分类。最后，在测试数据上测试算法的准确率，并提出了后续优化方向。
最近接手一个GIS项目，需要用到 PostGIS，GeoServer，OpenLayers 等工具组件，遇到一堆地理信息相关的术语名词，在这里做一个总结。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
广角镜头，甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配，这样的手机能够拍摄出宽广的视角，还能够在合拍时拍下更多的人物。
预热文章系列：《GIS历史概述与WebGis应用开发技术浅解》、《GIS坐标系:WGS84,GCJ02,BD09,火星坐标,大地坐标等解析说与转换》、《OGC标准WMTS服务概念与地图商的瓦片编号流派》、《GIS基础知识 - 坐标系、投影、EPSG:4326、EPSG:3857 》我们过一遍如下概念：
宙浩瀚，自古以来人类对其一直抱有极大的好奇心。而作为宇宙的重要组成部分——星球，更是人类探索宇宙最直观的体现。就拿离地球最近的“月亮”来说，中国古代对其描写的诗词句赋不尽其数：“大漠沙如雪，燕山月似钩”，“明月出天山，苍茫云海间”……今天就为大家讲解如何在图片上制作星球，使‘明月’生之于‘海上’。
图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等，这些在OpenCV 中有部分现成的实现。
平面图案标定姿势的选择很少被考虑——但标定精度很大程度上取决于它。本文提出了一种姿态选择方法，可以找到一个紧凑和鲁棒的标定姿态集，并适合于交互式标定。奇异的姿态会导致解决方案不可靠，而减少姿态的不确定度对标定有利的。为此，我们使用不确定性传播原理。
最近刚接触鱼眼相机，发现网上资料还是比较零散的，于是把搜罗到的资料汇总梳理了一下。这里推荐大家直接看链接6的论文，从成像模型到畸变矫正整个过程讲的比较清楚，网上很多版本其实都是根据这两篇论文来的，而且绝大部分博客只写到了成像畸变过程，至于如何进行畸变矫正完全没有提。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
地球近似为一个“椭球体”，在不考虑高程的情况下其实经纬度坐标就是描述了某点在球面的位置。在没有电脑、没有数字化地图的时代最实用的是纸质地图，但纸质地图是平面的，要把地“球”展开到地图的“平面“上（把地球在一张纸上“画”出来）就需要投影（Projection）。
前一篇博客中讲到怎么由全景图转到小行星，这次换一种投影方式说下由全景图转到水晶球模式。
1、首先理解地理坐标系（Geographic coordinate system），Geographic coordinate system直译为 地理坐标系统，是以经纬度为地图的存储单位的。很明显，Geographic coordinate syst em是球面坐标系统。我们要将地球上的数字化信息存放到球面坐标系统上，如何进行操作 呢？地球是一个不规则的椭球，如何将数据信息以科学的方法存放到椭球上？这必然要求 我们找到这样的一个椭球体。这样的椭球体具有特点：可以量化计算的。具有长半轴，短
今天，看到了于老师发表了一篇文章，《我为中国火星第一图做鱼眼矫正》。各位可以先去看看于老师的文章，于老师也很大方的开了自己的code。于老师代码写的很简洁，效果也很好。其中代码效果如下所示，展示了火星表面是什么样的：
我们的地球是圆的，而我们的纸张是平面。为了将地球绘制在平面纸张上，我们需要将地球表面投影到平面上。地图投影的实质是建立空间地理坐标和平面直角坐标关系的过程。
1、椭球面 地图坐标系由大地基准面和地图投影确定，大地基准面是利用特定椭球体对特定地区地球表面的逼近，因此每个国家或地区均有各自的大地基准面，我们通常称谓的北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国的两个大地基准面。我国参照前苏联从1953年起采用克拉索夫斯基(Krassovsky)椭球体建立了我国的北京54坐标系，1978年采用国际大地测量协会推荐的IAG 75地球椭球体建立了我国新的大地坐标系--西安80坐标系， 目前GPS定位所得出的结果都属于WGS84坐标系统，WGS84基准面采用WGS84
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。
投影坐标系统 PCS（Projection Coordinate System），它也叫非地球投影坐标系统 （notearth），或者再简单点叫平面坐标系统，也就是使用基于 X,Y 值的坐标系统来描述地球上某个点所处的位置
标题：Efficient LiDAR Odometry for Autonomous Driving
引言： 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为：①在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用例
写一个程序，在单位球面上随机取点，保证随机取到的点是均匀的。 解题思路： 这个题乍一看不知如何下手，但是看到题目中的单位球面，似乎有点思路。 我们知道，单位化是体分布到某个面的投影。具体到这里，是指某个分布到球面的投影。 因此，如果我们找到一个体分布是球对称的，那么它投影到球面上就一定是均匀的了。刚好，标准正态分布（μ = 0，σ = 1）是球对称的。 因此，我们可以随机生成 N (N = 100，200，...) 个服从正态分布的点（x, y, z），然后单位化就是所要求的那 N 个在球面上均匀分布的点。
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包，它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认，Basemap 使用时有点笨拙，甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间，超出你的想象。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
工具栏 和 属性栏 : 左侧的是工具栏, 每选中一个工具, 在菜单栏的下部就会出现工具栏对应的属性栏;
由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体，表面是一个不可展平的曲面，而地图通常是二维平面，因此在地图制图时首先要考虑把曲面转化成平面。然而，从几何意义上来说，球面是不可展平的曲面。要把它展成平面，势必会产生破裂与褶皱。这种不连续的、破裂的平面是不适合制作地图的，所以必须采用特殊的方法来实现球面到平面的转化。
变量之间的线性相关性是所有可能选项中最简单的。 从近似和几何任务到数据压缩，相机校准和机器学习，它可以在许多应用中找到。 但是，尽管它很简单，但是当现实世界的影响发挥作用时，事情就会变得复杂。 从传感器收集的所有数据都包含一部分噪声，这可能导致线性方程组具有不稳定的解。 计算机视觉问题通常需要求解线性方程组。 即使在许多 OpenCV 函数中，这些线性方程也是隐藏的。 可以肯定的是，您将在计算机视觉应用中面对它们。 本章中的秘籍将使您熟悉线性代数的方法，这些方法可能有用并且实际上已在计算机视觉中使用。
世界大地测量系统（World geodetic system，简称WGS）是指1960年以来， 由美国国防制图局（DMA）建立的四个世界大地测量系统（WGS60、WGS66、WGS72和WGS84）的统称
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
本篇系统介绍了个人对投影的理解，包括投影的数学概念和主要应用，以及如何在频域（傅里叶变换）和球面（球谐）上进行投影的相关内容。最后介绍了UE中球谐函数的实现细节。
假设某个点在视野中与光轴的夹角是 \theta，这个点在底片上成的像距离底片中心为 y 那么，对普通镜头来说，y = f * tan(\theta)，这里 f 是焦距。由于底片大小是一定的，也就是 y 的最大值是定死的，所以 \theta 的最大值就和焦距 f 是对应的，f 越短，\theta 的最大值就越大，也就是视野越广。
由于近期在研究相机与投影仪的标定程序时，需要将结构光图片与灰点相机拍摄得到的图片中，找出角点之间的对应性，使用了如下一条代码：
目前NLP领域的经验，自监督预训练使用的数据量越大，模型越复杂，那么模型能够吸收的知识越多，对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来，一再被反复证明。
两立体表面的交线称为相贯线，见图5-14a和b所示的三通管和盖。三通管是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台组合而成。盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。
---- 新智元报道 作者：小潘 【新智元导读】今天，ICLR官网公布了ICLR 2018的最佳论文，一共三篇。这些论文在被ICLR接收之后持续得到讨论，包括提出新的Adam变体算法，处理球面图像的问题的球形CNN，learning to learn框架的持续性适应问题等。本文带来详细解读。 关于Adam算法收敛性及其改进方法的讨论 最近提出的一些随机优化方法已经成功地应用到了神经网络训练任务中，如RMSPROP、ADAM、ADADELTA、NADAM等。这些方法都是基于梯度更新的算法，在
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
