使用GDAL提供的命令行工具进行转换 GDAL提供了gdalwarp命令可以方便地让我们进行影像拼接，重投影，裁剪，格式转换等功能 比如，我们需要将MODIS数据的Sinusoidal投影转为UTM投影...，主要是计算重投影之后的GeoTransform参数，有了GeoTransform参数以及投影的定义，我们就可以通过SetGeoTransform()和SetProjection()投影转换了....下面我给出具体的实现代码： 第一种方法直接调用gdal.Warp()方法，该方法其实就是对gdalwarp命令的封装，第一个参数是输出文件，第二个参数是输入文件或者输入的Dataset，后面的都是可选参数...好了，所以我们需要计算对于上面的六参数，我们主要需要计算重投影以后图像左上角的坐标（最小的X坐标值和最大的Y坐标值），这个转换我们可以通过osr.CoordinateTransformation类进行，...) min_y = min(uly, ury, lly, lry) max_y = max(uly, ury, lly, lry) # 创建输出图像，需要计算输出图像的尺寸（重投影以后图像的尺寸会发生变化
我们现在希望，将这一景遥感影像加以投影，即将其坐标系由原本的地理坐标系转换为投影坐标系，目标投影坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_48N，也就是一个UTM投影坐标系。...在之前的文章中，我们也多次介绍过基于ArcGIS等软件，或者GEE等在线平台，直接或间接地实现矢量、栅格数据投影（或者重投影）的具体方法，大家可以参考文章ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系...——ArcMap，或者文章ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码，再或者文章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加以查看。...gdalwarp vegetation_type.tif result.tif -t_srs "EPSG:32648" 其中，vegetation_type.tif就是原文件（待投影的文件）的名称...以上，我们利用了gdal模块提供的一个命令行工具——gdalwarp命令，实现了栅格图像投影的需求。
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。 ...在ArcMap软件打开它，可以看到其坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_48N，也就是一个UTM投影坐标系；如下图所示。 ...gdalwarp GF1WFV1.16m.2021001035028.48STA.000000_SR.tiff SR_WGS84.tif -t_srs "EPSG:4326" 运行上述代码，如下图所示
1.1 坏图 有一些图当我们用缩略图的模式看时，显示没有什么问题，但是当你真的用程序去读取的时候，会读取失败，打开后可能是这样的，这些就是坏图。...坏图非常常见，一般都是数据传输过程中出现的问题，我们下载的开源数据集也有时候会出现这样的情况，因此，在使用你的数据之前，一定要先检查一下，图是否是坏的！免得浪费更多时间。...直接抽帧，获得的图片如下，其中有许多图片相似度很高： 所以我们需要进行图片数据的去重，下图展示了去重后的效果。...2.2 去重方法 去重主要包含了两个关键问题，一个是如何计算图片的相似度，一个是如何进行遍历。 (1) 相似度计算。...因为对于很多的工程项目来说，我们不可能取得百分百的精度，一个能处理大部分场景的模型可能就足够了，一些极端案例下失败是可以接受的。 如果将不同难度的样本混在一起，我们很难获得模型的准确评估。
长期的数据关联：利用场景重识别来匹配当前的观测和先前的观测，不用管累计误差而且即使跟踪失败也可以实现,长期的匹配可以利用位姿图优化重新设置漂移，为了更准确也可以利用BA。...系统中把相机模型单独的抽象出来(重投影和反投影方程，Jacobian方程等)。这就允许我们在系统中使用自己的相机模型。在抽象的过程中也遇到了一些困难，在下边讨论。...相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的反投影函数，以便能够使用重定位。...D.跟踪丢失的鲁棒提升 本文的VIO系统在系统跟踪少于15个点的时候就进入视觉跟踪失败的状态，然后执行： 短期的失败：利用IMU的读数估计位姿，把地图点投影到估计的相机位姿上，然后在一个大的image窗口中做匹配...利用重投影误差将关键帧和关键点关联起来。 D.闭环检测 闭环检测和地图融合类似，但是是在场景重识别的两个关键帧都在active地图下。
发布会的尴尬 质疑的直接导火索就是发布会上的尴尬的一幕，苹果高管Craig上台演示iPhoneX时，第一次Face ID居然识别失败。...罗永浩说过，在发布会上发生意外的机会几乎是百分之百，但坏就坏在失误的地方很敏感，不得不说很有戏剧性。所以从这一点上来说，大众的质疑确实无可厚非。...当然事后苹果也做出了比较合理的解释，因为演示之前，有工作人员拿了这台iPhone X，但没有意识到脸部识别系统正在试图验证他们的脸，因为验证失败，导致iPhone X自动锁定（解锁失败次数太多），此时只能通过密码来进行解锁...而要“理解”人脸的深度，并不简单，而苹果采用了一种叫作“点阵投影加上红外摄像头”的技术。...Face ID能通过 “点阵投影加上红外摄像头”技术来识别面部，并通过神经网络对面部进行建模，甚至可以识别哪个是真人，哪个是照片。
我家买了4辆自行车，并不是有4个人需要用，而是第一辆自行车我们不愿意花力气抬上楼梯，被贼偷了；于是买了第二辆，加了2把锁，还是不愿意花力气抬上楼梯，又被贼偷了；接着买了第三辆，是个电瓶车，加了一把10斤重的铁链锁...，还是不愿意花力气搬上电梯，结果锁没事，电瓶被偷了，后来新买了电瓶，无论如何都要把车往楼上搬了，没完没了的代价已经成了不能承受之重。...佛教中有“因果报应”的信条，在当今社会中很难被广泛信服，原因是一个人种下的因（欠债）会被其他人来承担相应的果（还债），好比写坏代码的人，当bug被用户汇报上来以后，很可能是另外一个维护团队负责修bug,...写了坏代码的人只要把当时的测试通过就可以了；好比决定采用管理小规模团队的方法来管理大规模团队，当问题爆发的时候很可能责任已经落到另外一个领导身上了； 好比国家实行的“撤点并校”政策，最终是农民和千万个孩子来买单...所以，亲爱的，今天你“债”了吗？
本文概览 高效的重定位对于GPS信号不佳或基于传感器的定位失败的智能车辆至关重要。最近，Bird’s-Eye-View (BEV) 分割的进展使得能够准确地估计局部场景的外观，从而有利于车辆的重定位。...投影:我们将更深层的特征投影到更粗糙的BEV中，将更早期的高分辨率特征投影到更高分辨率的BEV中。...这个高度用于将每个摄像头的特征投影到3D空间的单个BEV中(绿色)。更深层的特征被投影到较低分辨率的BEV中,然后以编码器-解码器方式上采样(黄色),具有跳跃连接。...(b)说明从环视图像和高度到不同BEV层的投影操作。 我们应用经修改的逆投影映射(IPM)将图像坐标中的特征展开到BEV坐标中(参见图4 b)。...要从像素 (u，v) 投影每个特征 f\in \mathbb{R}^{C} ，我们使用已知的外在投影矩阵 P\in \mathbb{R}^{3\times 4} 和相机的内在参数 K\in \mathbb
扁平设计已经流行了好几年，但是过于扁平的设计会让整体空间层次混乱，在DOV的设计中大量运用卡片以及大投影的设计来为空间层次感增效。...但传统的视频聊天作为一种非常需要双人同步在线的重社交方式，存在天然痛点。比如旅行途中，我想给朋友看看我正在进行时的美景美食，朋友却在会议中，不能接收视频聊天邀请。...这样如果用户想将现在所处的环境展示给朋友，就不需要发起一个非常重的视频聊天，而只需要打开同框功能，将摄像头内拍摄到的内容作为AIO背景同步给好友。...5.5 创建更多C2C沟通场景 当朋友们在谈论社交网络中的内容时，经常说一句话是 “嘿，你看到那张照片了吗？”DOV将C2C的沟通起点，前置于观看场景。...所以，相比一般发在朋友圈里的那种展现美好生活形态的记录，DOV内更多的是我的各种好的坏的大的小的当下心情与境遇。因此，朋友的即时反馈就极为重要。
在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。...altas有不限数量的子地图关键帧的词袋数据库，保证了地图场景重识别的效率。 多地图的操作算法：新地图生成、在混合地图中重定位和地图融合 在有差的相机位姿的时候评价跟踪失败的方法。...新地图产生的标准 当相机跟踪失败就开始进行重定位，如果重定位过了一段时间也不成功，active map变成了unactive map存储在了altas中。...评判tracking是否失败的标准： 匹配的特征点的数量：当前帧和局部地图的匹配数量。...solution of absolute orientation using unit quaternions)的RANSAC来进行初始的估计，利用估计出来的位姿K_s来指导匹配，利用非线性优化两个地图的重投影误差得到两个地图间的匹配得到最终两个地图之间的位姿
可以得到基于线性投影的真实像素与重投影像素之间的畸变所引起的偏差。通过补偿偏差，可以得到一个像素的校正坐标。利用黎文伯格-马夸特算法，通过最小化校正后的坐标和重投影像素之间的差值，迭代优化标定参数。...虽然使用了传统的二维标定板（如棋盘），但由于相同的相机像素由于特征点有限且离散，无法发现不同标定姿态中的相应世界点，因此所提出的标定方法将会失败。...(a)八个标定点的重投影误差；(b)像素坐标的重投影误差。不同的标定姿势用八种颜色来区分。 在相位标靶中加入从0到0.005弧度的随机噪声。图8显示了所提出的标定方法的重投影误差。...(a) 使用拟合方法前用常规方法标定点的重投影误差； (b) 在使用拟合方法之前，用常规方法在像素坐标方面的重投影误差； (c) 使用拟合方法后与常规方法在像素坐标方面的重投影误差； (d) 在使用拟合方法之前...，使用所提出方法的标定点的重投影误差； (e) 在使用拟合方法之前，用所提出的方法在像素坐标方面的重投影误差； (f) 使用拟合方法后所提出的方法在像素坐标方面的重投影误差；不同的标定姿势用 11 种颜色区分
值得注意的是，仅优化重投影误差可能会受错误匹配影响，导致相机位姿优化结果较差。...因此，本文在相机跟踪优化中融合人体运动先验信息，以惯性动捕结果作为约束，限制重投影误差的优化过程，以及时发现并排除错误的特征点-地图点匹配。...该优化进行3次，每次都根据重投影误差将2D-3D匹配分类成正确或错误，在下一次优化中只有正确匹配被使用，错误匹配则被删除。...在建图过程中，我们使用动作捕捉约束的光束平差法（Bundle Adjustment，BA）同时优化稀疏地图点位置和关键帧相机位姿，并引入地图点置信度以动态平衡动作捕捉约束项和重投影误差项的相对强弱关系，...该优化要求地图点的重投影误差要小，且每个关键帧的旋转、相对位置要和动作捕捉的结果相近，其中地图点置信度ci动态决定了动作捕捉约束项和地图点重投影项之间的相对权重关系：对于未充分重建的区域，系统更倾向于相信动作捕捉的结果
在 HDFS 混部 & 在离线混部等场景，Spark 作业的稳定性经常无法得到保障，影响业务 SLA： 受限 HDD 磁盘 IO 能力 / 磁盘坏等情况，导致大量的 Shuffle FetchFailed...引起的作业慢 / 失败 /Stage 重算等问题，影响稳定性 & 资源利用率 External Shuffle Service (以下简称 ESS) 存算无法分离，遇到磁盘容量低的机器经常出现磁盘打满影响作业运行...容错处理 Push 失败：当触发 Spill 进行 Push PartitionGroup 数据时，每次 Push 的数据大小为 4MB（一个 Batch），当某次 Push batch 失败时，并不影响之前已经...； 多副本存储：ReduceTask 从 CSS Worker 读取某个 Partition 数据是按照 Batch 粒度进行拉取的，当 CSS Worker 异常（如网络问题 / 磁盘坏等）导致无法获取该...Batch 数据，可以继续选择另外一个副本节点继续读取该 Batch 以及后续 Batch 的数据； 数据去重：当作业开启 Speculative 推测执行会有多个 AttempTask 并发跑，需要在读取的时候进行去重
研究者们开始探索将相机图像和激光雷达扫描进行三维重建的融合，在这种方法中，相机图像捕获纹理、颜色和精细细节，使用LIDAR捕获完全独立于视觉复杂性的精确距离信息（尽管分辨率较低），这使得它能够填补视觉特征检测失败的空白...因为它们是非常简单的几何特征，计算成本低廉，并且在结构化环境中很容易检测，然而，由于单目图像中的深度模糊性，在不同图像中查找二维直线之间的对应关系是一项困难的任务，实际上，两个端点位于同一对极线上的线段将在图像中的有着相同的重投影位置...然而，这些点对应的具体线可能仍然不明确，为了解决这些对应线的问题并确保这些边缘点对应于与检测到的2D段匹配的同一条线，我们在边缘点集上运行RANSAC，只保留内联线，然后将重投影的3D线与LSD输出的2D...算法1提供了匹配代码的详细过程，相似度得分s标准： •重投影的3D线段之间的角度； •投影线段端点之间的像素距离； •定义为向量范数的“正交距离”应垂直于3D线段方向投影； •除了上述三个标准外，我们还使用线段描述子...1） 相机观测值：我们将3D特征点重投影误差定义为其观测值的总和，即其重投影到图像平面上与该图像的相关观测值之间的像素距离： 2）线段重投影：线段重投影误差定义为其所有观测值的总和，即第i幅图像上线段的观测值与重投影值之间的距离
间接法使用图像中的特征（点或者线）进行匹配，然后根据匹配关系求解（如下图），它的优化目标函数是特征的重投影误差，优化的变量一般为相对位姿。...利用Cm，将上一帧可见的地图点重投影到新图像上，在投影点周围一个搜索窗口Sw内进行数据关联，系统使用欧式变换参数（SE3变换）最小化重投影误差d。...为了获得对外点（错误匹配的特征）的鲁棒性，目标函数最小化会利用核函数处理掉重投影误差比较大的特征。...（6）重定位 重定位解决SLAM系统在遭遇突然的剧烈运动或者无特征区域等情况时，跟踪丢失后重新找回的问题。如果不能有效的重定位，SLAM系统前面建立的地图就不能再利用，系统就会失败。...这种重定位策略对于光照变化和大的平移都很敏感，很容易失败。
其实有人会问，那这个东西传统的二维视觉做不了吗？事实上是可以，但是它不太能满足自由度多时机器人的引导，而加入了Depth会增加这种精度。...为了解决这个问题，项目采用先执行一次相机标定，保留重投影误差小的70%的点，再执行一次相机标定。...这么做可以明显降低重投影误差、提高精度，使用此方法标定出的相机内外参通过深度图和彩色图的对齐来验证，确实取得了良好的效果。 为什么这个标定过程要做这么多的工作？...显示+保存，CPP看累了吗？可以看看Python~ SCALE是缩放的系数，可以控制大小，都使用元组防止篡改。
只有当你找到足够多的参考，你的心中才会有一定的衡量的标准，才会知道好的设计和坏的设计差距在哪里。最终体现在你所做的设计上。...当然，我说的走查并不是单纯看文字等显而易见的错误，而是按照一个优秀的界面要求去走查我们的界面： 设计风格统一了吗？ 界面的整体设计风格是否统一，符合产品调性。...你在整个设计界面所使用的图片是否是高清的，有无模糊或者水印，图片是否会构成侵权等，一个低质量的图片会瞬间让你的界面下降了一个档次； 信息层级拉开了吗？...做的界面整体的字号大小是否有重点区分，能不能清晰地看出文字的层级关系，元素间距有没有符合各层级的对比关系； 投影用对了吗？...你的投影考虑了环境色的影响吗，如果用纯黑的投影会让整个投影看起来非常沉重； 你的界面有呼吸感吗？ 你的界面看起来会不会很拥挤？
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