干细胞——单身狗最后的福音 干细胞，被称为“万能细胞”，之前在 Science发布2016年度科学突破 里说过这个神奇的东西： 日本的科学家将小鼠的干细胞制作成成熟的受精卵细胞，然后这个受精卵成长成了健康的小鼠...... 太快了，我们慢放一下这个故事： 一只小鼠 → 从这只小鼠的体内获得干细胞 → 培养成受精卵 → 成长为另一只健康的小鼠 没有世纪佳缘、没有相亲、没有小蓝瓶、没有啪啪啪、更没有戒烟戒酒......一个单身的小鼠，通过干细胞，成功的得到了它百亿资产的继承人！干细胞到底是什么东西？ 干细
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
来自密歇根大学、网易伏羲AI实验室、北航的团队共同研发了一款AI项目——Neural Magic Eye，就专门从2D图像中识别3D物体来。
选自arXiv 作者：Dongdong Chen等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 近年来，在自然图像上再现名画风格的风格转换技术成为内容创作的热门话题。例如，最近的电影「至爱梵高」是第一部完全由训练有素的艺术家制作的动画电影。然而，目前还没有将风格转换应用于立体图像或视频的技术。现有的风格迁移方法会使左右视图不一致的风格化纹理，研究者通过解决该问题，突破了立体风格迁移的一大瓶颈。 立体 3D 正在成为一种大众消费媒体，例如 3D 电影、电视以及游戏。现在，随着头戴式 3D 显示器（
这个专栏本不计划继续更新，掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容，美赛M奖应该唾手可得。但是，再往上，进阶到<1%的F奖和O奖，除了模型与运气，更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称，美赛是作图大赛。确有其道理，精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想，而且能极大提高审阅人的印象分。 因此，我开设此专栏的番外篇，主要针对论文的画图问题，记录分享相关的经验、技巧，后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
3D立体成像技术通常用于焊线（bonding wire）检查，但存在许多挑战。其中挑战之一是难以使用块匹配算法来解决对应问题，因为某些焊线可能具有无纹理的水平结构。对于这样的对象，对应搜索可能失败或执行低效，因为算法的图像内容对于水平方向上的多个块是相同的。
本文介绍了Surround 360开源全景拍摄和拼接软件，它通过使用17台相机同时拍摄，并利用其独特的算法将拍摄到的图片合成为一张完整的全景图。该软件具有高速处理、高精度的特点，能够生成高质量的3D全景图，使用户能够体验到身临其境的感觉。同时，该软件的源代码已经上传到GitHub上，供用户自由使用和研究。"
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
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。
文章：Vision-based Large-scale 3D Semantic Mapping for Autonomous
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
立体图 描述 小渊是个聪明的孩子，他经常会给周围的小朋友们讲些自己认为有趣的内容。最近，他准备给小朋友讲解立体图，请你帮他画出立体图。 小渊有一块面积为m*n的矩形区域，上面有m*n个边长为1的格子，
双目匹配可以得到环境中的三维深度信息，进而为机器人，无人车，VR等现实场景下的应用提供有力信息，在对安全验证比较高的人脸支付领域，三维人脸验证也正在逐渐取代安全性较低的二维人脸验证。近年来，深度学习双目系统匹配已经取得了很不错的进展，很多先进的网络性能已经超过传统方法。然而，深度学习双目系统匹配仍然在实用方面面临很多问题，其中一个问题便是无法做到推断实时。这点严重制约了双目匹配网络在实际中的应用。最近谷歌研究员提出了实时端到端双目系统深度学习小网络stereonet，推断速度达到60FPS，远超之前的方法。
从立体图像或视频帧中进行遮挡物的检测，对许多计算机视觉应用而言都是非常重要的。先前的研究重点主要是将其与视差或光流的计算捆绑在一起，这导致了严重的 chicken-and-egg 问题。在本文中，我们利用卷积神经网络来解决传统交错的计算框架中遮挡物检测问题。
利用三幅光度立体图像来恢复物体表面3D模型的快速算法,根据向量场的分布建立关于物体表面深度信息的超定线性方程组,在最小二乘意义下求得物体表面的深度值.该算法能从已知光照条件下的三幅光度立体图像中恢复任意没有遮挡面物体表面的三维结构,形成以单个像素为网格精度的物体表面的多面体模型.实际计算表明该算法计算速度快,能适应任意连续性的物体表面的3D模型重建并且不受其表面反射系数的影响。 采用不同光照条件下拍摄的多幅图像,利用光度立体技术对织物表面进行3D重建.首先根据物体表面的照度方程,引入广义逆的概念求解物体表面方向进而确定表面梯度,再运用线积分计算表面高度,结合变分和有限差分思想对所得拟合表面进行进一步的迭代和修正,获得最佳重建表面.将该算法运用到AATCC织物平整度模板图像的三维重建,可获取三维深度信息,并结合4个特征值表征织物起皱程度.。 改进光度立体视觉方法，尤其适用于表面检测 在工业领域，表面检测是一个非常广泛的应用领域。使用HALCON 11中增强的光度 立体视觉 方法，三维表面检测被加强。利用阴影可方便快速的检测物体表面的缺口或凹痕。
一、介绍 学习目标：熟练使用“标准基本体”和“扩展基本体”内的按钮来创建对象。 软件环境：3ds Max2015 二、实验步骤 1，启动3ds Max，使用“长方体”工具在场景中创建一个长方体作为空间
计算机视觉应用领域的核心问题是 3D 物体的位置与方向的估计，这与对象感知有关（如增强现实和机器人操作）。在这类应用中，需要知道物体在真实世界中的 3D 位置，以便直接对物体进行操作或在其四周正确放置模拟物。
最近，被誉为“蓝色生死恋进阶版”的第九版医学人卫教材,因为加入AR而火了。小编一面感叹我朝的教材“腰间盘”咋这么突出勒！一面惋惜自己的“生不逢时”。
VR 虚拟现实（Virtual Reality）技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真, 使用户沉浸到该环境中。 附：Wikipedia VR产品 Google VR Oculus HTC Vivi Google VR for Android Google VR SDK同时支持DayDream和CardBoard。 包含了一些用于创建App的简单API和支持DayDream手机、DayDream控制器
VR 虚拟现实（Virtual Reality）技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真, 使用户沉浸到该环境中。 附：Wikipedia VR产品 Google VR Oculus HTC Vivi Google VR for Android Google VR SDK同时支持DayDream和CardBoard。 包含了一些用于创建App的简单API和支持DayDream手机、DayDream控制器的复
大部分情况下，我们可以从ic的datasheet或者结构件的规格书找到高度，但是少部分情况下，我们并不清楚或者接触不到，这时候应该怎么办呢？
我们平常看到的搜索结果都是普普通通，并没有什么特别。但实际上有很多关键字会搜索出意想不到的结果，我们一起来看看有哪些有趣的搜索结果吧
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
一、背景概要 作为一名智能产品测试工程师，不可避免的需要接触到最新最热的技术产品，目前，VR就是这样一种技术，“知己知彼百战不殆”，想要做好VR产品的测试工作，你必须先要了解VR是什么？VR未来的发展趋势会怎样？除开VR本身，还会有其他的技术能够与VR一较高下亦或者融合入VR带来崭新的技术体验？今天我将向你介绍一门与VR即能匹配又能相辅相成的技术-三维重建。 作为一名技术开发者如果还不知道VR是什么，那你就out了，VR到底有多火？我们从一些数据新闻中就可以看出来：全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营
http://www-scf.usc.edu/~choyingw/works/GAIS-Net/WSAD/CVPRW_CameraReady.pdf
文章：Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview
逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。
本人是一位数学科研工作者，平时的文章采用的是latex编写，里面图形的生成主要来自于Matlab（个人对Matlab非常喜欢，感觉上手比较容易，更亲民）。对于图形的处理比较频繁，而且总会有一些特殊的需求，每次都要上网搜查，或者查以前用过的命令，经常花了很多时间，实现了一点小要求，事后回想有点得不偿失。因此借助这个平台，记录自己在Matlab使用过程中碰到的一些问题，给出我找到或者知道的解决办法，不过方法不是唯一的，也希望广大网友能有更好的思路提供。后续碰到的问题我也会继续更新（如果我有时间的话哈）。
摘 要：随着工业4.0时代的发展，物流装备领域的技术也在不断地迭代更新，各种新奇复杂庞大的物流方案设计频繁出现，而仅仅依靠二维视图已经很难对这些方案进行详细直观的理解。为便于深入讨论、充分交流、直观了解物流各个环节，山西迎才引入了高级影视三维制作软件Maya。本文介绍了Maya在物流装备领域中的应用，同时介绍了Maya和FlexSim仿真软件的搭配使用。
标题：Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping
我们提出的D3VO单目视觉里程计框架从三个层面上利用了深度学习网络，分别是：利用深度学习的深度估计，利用深度学习的位姿估计，以及利用深度学习的不确定度估计。首先我们提出了一个在双目视频上训练得到的自监督单目深度估计网络。特别的，它利用预测亮度变换参数，将训练图像对对齐到相似的亮度条件上。另外，我们建模了输入图像像素的亮度不确定性，从而进一步提高深度估计的准确率，并为之后的直接法视觉里程计提供一个关于光照残差的可学习加权函数。评估结果显示，我们提出的网络超过了当前的sota自监督深度估计网络。D3VO将预测深度，位姿以及不确定度紧密结合到一个直接视觉里程计方法中，来同时提升前端追踪以及后端非线性优化性能。我们在KITTI以及EuRoC MAV数据集上评估了D3VO单目视觉里程计的性能。结果显示，D3VO大大超越了传统的sota视觉里程计方法。同时，它也在KITTI数据集上取得了可以和sota的stereo/LiDAR里程计可比较的结果，以及在EuRoC MAV数据集上和sota的VIO可比较的结果。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
视觉研究的前世今生（四） ▼ §4 视觉研究的信息时代 §4-1 概述 50年代末Bell实验室的B. Julesz设计了随机点立体图对，发现即使没有单眼线索，只要左右眼图像有视差，实体镜下一样能产生深度感。这样引起了立体视觉理论的革命：学术界过去一直以为，只有先识别物体才能产生深度感，现在发现只要有视差，就能在实体镜下恢复深度感，不是先识别后产生立体视觉，而是立体视觉产生在识别之前。这一重大发现使得MIT 人工智能实验室的Marr 和Poggio 等想到，可以利用摄像机获得的两个有视差的图像，测量对应点
文章：3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey
英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.02535
数学一向以严谨的思维著称，每一步推理都需要严格的理由。但在数学历史中，漏洞百出的数学推理也频频出现。有趣的是，即使是这些不严格的思路也充满着智慧，在数学中的地位不亚于那些伟大的证明。今天，用几个经典例
这可不是只能从正面观察的二维投影，也不是计算机渲染的特效，而是真实存在于物理空间，能从任何角度观察的“立体”图像。
标题：Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines
最近在搞opencv来做一些简单的图像识别，既然涉及到图像识别，那么首先我们要把图像重新认识一下，大部分人看到一张照片可能就是单纯的一张照片，在一些做图像处理的人的眼中，可不就这么简单了。 计算机图形的分类 （1）位图（Bitmap） 也叫做点阵图，删格图象，像素图，简单的说，就是最小单位由象素构成的图，缩放会失真。构成位图的最小单位是象素，位图就是由象素阵列的排列来实现其显示效果的，每个象素有自己的颜色信息，在对位图图像进行编辑操作的时候，可操作的对象是每个象素，我们可以改变图像的色相、饱和度、明度，从而
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.08218v3.pdf
在2018年“930变革”之后，腾讯To B业务一直保持着持续进化状态。今年5月，在完成新一轮架构升级后，腾讯云与智慧产业事业群（CSIG）面向B端市场，进一步明确了“扎根行业、深耕区域、提升效率”的三大策略。
腾讯云化繁为简 基于腾讯云AI技术能力的工业质检仪： 1）增效：仅需几秒就能完成对目标零件360度无死角的采图、分析、分类的工作，而原来人工质检则需要大概一分钟，相对人工质检速度提升10倍。 2）提质：检测能力全面超越人工水平，24小时持续稳定工作，解决人力水平难以标准化，状态不稳定，容易疲劳等问题。 3）降本：在10多台设备持续满载生产的情况下，项目预计每年为客户节省人力成本数千万元。 在2018年“930变革”之后，腾讯To B业务一直保持着持续进化状态。今年5月，在完成新一轮架构升级后，腾讯云与智慧产
2018世界移动大会期间，中国联通发布打造极致用户体验为目标的5G及网络转型重大战略，并表示将积极营造5G产业合作新生态。近日，联通多家线下门店首现VR体验项目。据了解，该项目是掌网科技推出的面向5G智能终端VR的娱乐应用项目，使用面向5G技术升级的星轮VIULUX-VR头显让人们享受更流畅的VR体验。
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