本文中，我们将讨论立体视觉，这是一种使用两个或多个摄像机来生成全视场三维测量的机器视觉技术。
本文介绍了一个强化学习项目，它对于那些想在Python中创建和解决简单任务的人非常有帮助。该项目创建了强化学习环境以及基本方法，所有代码都在Kaggle上进行了发布。此外，我们还创建了一个Meta”笔记本，它只包含环境定义，你可以用它来轻松的尝试、调整和应用自己的代码。
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
Games101 lecture7-8-9-10 Shading(着色)定义为对不同对象应用不同材质的过程。不同的材质也就是不同的着色方法。有许多着色模型，例如Blinn-Phong Reflectance Model(经验模型)。如下图着色模型：
文章：SensorX2car: Sensors-to-car calibration for autonomous driving in road scenarios
由于研究的需要这几天看了AMIR HERTZ和RANA HANOCKA新鲜出炉的文章，关于如何利用生成对抗网络从一个三维模型上将它的纹理迁移到另一个三维模型上。效果如下面的论文封面图，长颈鹿从黄色的针刺球上学习到了纹理并将针刺生成到了自己身上，效果还是很不错的
因为作者只是个普普通通的页面仔，并不是从属于游戏行业的开发者。平时会写一些小游戏也只是兴趣使然，脑子里经常会蹦出一些小点子。所以很多知识也只是自己摸索拼拼凑凑来的。
请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍（ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）），以提高学习效率。单目初始化过程中最重要的是两个函数实现，分别是构建帧（Frame）和初始化（Track）。接下来，就是完成初始化过程的最后一步：地图的初始化，是由CreateInitialMapMonocular函数完成的，本文基于该函数的流程出发，目的是为了结合代码流程，把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来，系统化零碎的知识，告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置，达到快速高效学习的效果。
本节介绍最基本的变换，例如平移、旋转、缩放、剪切、变换级联、刚体变换、法线（normal）变换（不太normal）和逆计算。对于有经验的读者，它可以作为简单变换的参考手册，对于新手，它可以作为对该主题的介绍。这些材料是本章其余部分和本书其他章节的必要背景。我们从最简单的变换开始——平移。
在一次课题组师兄汇报的时候，我第一听说了Mantel Test，当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引，所以就想着以后也能用到自己的文章里，便自己花时间了解了下。
早在两千多年前，柏拉图就在他的著作 Timaeus 里提到了五种正多面体：正四面体、立方体、正八面体、正十二面体、正二十面体。因此，这五种正多面体也被称为柏拉图立体。两千多年以来，这些正多面体因为其对称性，吸引了无数数学家、艺术家。 而在这篇文章里，我将介绍如何用多边形环，根据正多面体的对称性，组成各种各样美丽的空间图形。在纽结理论（Knot Theory）里，这样由有限多个互不相交的纽结（多边形环也是一种纽结，平凡纽结）构成的空间图形，叫做链环（Link）。组成链环的每一个纽结称为该链环的一个分支。由于这
以基于线性SVM的人体检测为例，研究了鲁棒视觉目标识别的特征集问题。在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。我们研究了计算的各个阶段对性能的影响，得出结论:在重叠描述符块中，细尺度梯度、细方向边距、相对粗的空间边距和高质量的局部对比度归一化都是获得良好结果的重要因素。新方法在原有MIT行人数据库的基础上实现了近乎完美的分离，因此我们引入了一个更具挑战性的数据集，其中包含1800多张带注释的人类图像，具有大范围的姿态变化和背景。
光在每个波长上的能量有多大，就得到了上图中的一条曲线，这个曲线就是谱分布。我们可以用这条曲线来刻画一些特有的光。
拓扑是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
如标题所言都是些很基础但是异常重要的数学知识，如果不能彻底掌握它们，在 3D 的世界中你将寸步难行。
前面的文章里写过使用sharpGL三维建模生产3D井眼轨迹，这篇文章主要是说一下在WPF中如何进行3d图绘制。
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个，Matlab提供了一系列的画图函数，用户不须要过多的考虑画图的细节，仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形，这类函数称为高层画图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每一个对象分配一个句柄，能够通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其它部分。
文章：STD: Stable Triangle Descriptor for 3D place recognition
原文链接： 最新开源！基于LiDAR的位置识别网络OverlapTransformer，RAL/IROS 2022
光照对我们示例着色模型的影响非常简单；它为着色提供了一个主导方向。当然，现实世界中的照明可能非常复杂。可以有多个光源，每个光源都有自己的大小、形状、颜色和强度；间接照明甚至增加了更多的变化。正如我们将在第9章中看到的，基于物理的、写实的着色模型需要考虑所有这些参数。
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制，它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函，有人说：“柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图）。” 关于饼状图被批评为可视化效果差，不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少，感兴趣的可以去搜一下。
原文链接：https://my.oschina.net/u/1047640/blog/202714#OSC_h4_2 摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中
摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x， method = “euclidean”，diag = FALSE， upper = FALSE， p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有： euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方。 maximum 切比雪夫距离 manhattan 绝对值距离 canbe
在图像处理中，最常见的就是RGB色彩模型。在RGB模型中，每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。该模型基于笛卡尔坐标系。如图1所示，RGB原色值位于3个角上；二次色青色，深红色和黄色位于另外三个角上，黑色位于原点处，白色位于里原点最远的角上。
这篇文章为大家解读由密歇根大学 Hei Law 团队在 ECCV 2018发布的论文，一种新的目标检测算法。
论文作者：Shaohui Liu, Yifan Yu, Rémi Pautrat, Marc Pollefeys, Viktor Larsson
x0为起点，u为单位向量，则x0t的长度为 |x0x|cosa = x0xu / |u|，因为u为单位向量，模长为1。然后得到t点坐标为x - (x0 + Mathf.Abs(t) * u)，因为x可能在x0的左边，所以只算长度的绝对值单位向量，然后算x，t两点距离
本文介绍了从相机内外参数的标定、立体匹配、多视几何、投影映射、体渲染等多个方面，系统地讲解了移动设备GPU上基于光线的3D渲染从输入到输出的整个过程。同时，通过实例介绍了在移动端GPU上实现这些算法的具体实现方式和优化策略，包括Vulkan、Metal、OpenGL ES、WebGL等多种平台上的实现。本文旨在帮助读者了解3D渲染技术的基本原理，以及在移动端GPU上实现这些算法的具体实现方式和优化策略，包括Vulkan、Metal、OpenGL ES、WebGL等多种平台上的实现。
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
文章：Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior
尽管四元数早在1843年就由William Rowan Hamilton爵士发明，作为复数的扩展，但直到1985年Shoemake[1633]才将它们引入计算机图形领域
这方面一直是计算机视觉的研究热点，并且已经有了不错的成果！本人研究生阶段主要做三维重建，简单写一些自己所了解的。
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。
作者：daniel-D 来源：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的下半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
如下图所示，Simple Car模型是一个表达车辆运动的简易模型。Simple Car模型将车辆看做平面上的刚体运动，刚体的原点位于车辆后轮的中心；x轴沿着车辆主轴方向，与车辆运动方向相同；车辆在任意一个时刻的姿态可以表述为(x, y, )。车辆的运动速度为s；方向盘的转角为 ，它与前轮的转角相同；前轮和后轮中心的距离为L；如果方向角的转角固定，车辆会在原地转圈，转圈的半径为 。
二维图像是我们在学习过程中经常会接触到的图像，比如在做数学题目时随手画出的一个正弦曲线，这个图像往往是我们根据它的函数做出来的，事实确是这样，在我们学习过程中画出来的每一个图像几乎都是函数，反过来说，每一个函数都对应着它自己的图像，我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程，在Matlab中做二维图像也是这样，我们根据一个函数来画出它的图像，不过要注意的一点是，在Matlab画图的过程中，它并不认识你给出的那个函数，它要做的仅仅是把你给出的函数上的点连成线而已。
在掌握了上一篇文章的知识之后，我们现在可以通过逐个绘制三角形面组合出一个模型了。但是我们现在绘制出来的结果看起来是一个色块，效果不太自然。在现实中，我们看到物体是因为这个物体反射了光线，而在这个过程中，根据物体形状以及与光线的相对位置关系，物体的表面总会呈现不同的明暗效果。这种明暗的变化使我们感觉这个物体是「立体的」。也就是说，我们更希望看到下图1中右侧的渲染效果而非左侧的渲染效果：
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 d(x,y) >= 0 // 距离非负 d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的距离也应该
现代煤矿开采过程中，安全一直是最大的挑战之一。地质空间中存在诸多如瓦斯积聚、地质构造异常、水文条件不利等隐蔽致灾因素，一旦被触发，可能引发灾难性的后果。因此在安全生产过程中有效的管理和规避各隐蔽致灾因素，有着重要的意义。
paper:《Lidar Odometry and Mapping in Real-time》 LOAM的参考代码链接： A-LOAM A-LOAM-Notes LOAM-notes
我在文章66. 三维重建1——相机几何模型和投影矩阵和67. 三维重建2——相机几何参数标定中介绍了相机的透视几何模型，以及如何求取这个模型中的各项参数
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
在欧几里得空间中定义了距离和向量长度（范数）之后，就可以继续定义角度，以平面几何空间为例，如图1-5-9所示，设
近年来,三维(3d)目标识别技术在广泛的应用中引起人们的关注,如机器人处理在生产线上的产品,移动机器人目标跟踪,障碍检测,识别环境的无人驾驶汽车,等等。最近的发展是，随着3D打印机的广泛应用，物体识别技术变得越来越熟悉，部分原因是实用的3D传感器的普及和更复杂的3D建模。
本公众号一向坚持的理念是数据分析工具要从基础开始学习，按部就班，才能深入理解并准确利用这些工具。鼠年第一篇原创推送比较长，将从基础的线性代数开始。线性代数大家都学过，但可能因为联系不到实用情况，都还给了曾经的老师。线性代数是数理统计尤其是各种排序分析的基础，今天我将以全新的角度基于R语言介绍线性代数，并手动完成PCA分析，从而强化关于线性代数和实际数据分析的联系。
文章：M2DP: A Novel 3D Point Cloud Descriptor and Its Application in Loop Closure Detection
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