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已知堆叠体的三视图,求堆叠体体积:俯视图标注法的使用

题目 求解过程 首先我们选择在俯视图上标注,因为堆叠体在垂直方向不可能出现两个立方体不接触(悬空的)状况。而左视图和主视图都可能出现两个立方体不接触的情况。...我们首先在主视图里,将每一列的最大高度标注出来: 将此最大高度拷贝到俯视图去: 同理,将左视图的最大高度也标注出来,拷贝到俯视图去: 将红色的 1 作为突破口,从1开始标。...在俯视图上标注1,意思是这个位置,有且只有1个立方体。 同理,上图第一个绿色的1,成为橙色1标注的依据。 第一个绿色的2,成为俯视图里黑色2标注的依据。...同理将俯视图最后两个位置标注出来,如下图浅蓝色所示: 最后答案为 (2+2+2+1+1)×1×1×1 = 8

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吴恩达公司发布了一款社交距离警告工具,遭网友质疑

第一步就是将画面全部转化成俯视图。 最简单的方式就是选取实际中的一个矩形顶点,将其映射到俯视图的四个角,在实际中处理中,需结合多因素准确完成实时的映射和变换。...为了让结果更准确,还需要考虑了俯视图的比例尺,如找到实际中 6 英尺(美国部分地区的建议距离)对应的像素尺寸。 ?...左边为原始视图,右边为俯视图,均有校准网格 第二步:探测 进行完校准之后,需要把人物从画面中检测出来,并在其周围绘制边界框。...第三步:测距 最后一步,就是对人物间的距离进行测量,其做法就是将任务检测框的中心,投影到俯视图中,不同点之间的间距代表了不同人的距离。 最后根据校准步骤中确定的比例尺,进行最后的实际距离计算。...实际的距离检测效果,右为俯视图 安全的距离下,人物都被绿色的框体所表示,而距离过近超过安全值后,会转化为红框,并触发一条代表距离的红色连线。俯视图中则是绿色和红色的小点。

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基于自适应逆透视变换的车道线SLAM

(BEV),鸟瞰图对于检测车道线的来说似乎很重要,基于这种俯视图上的车道线的检测衍生的车道线保持等辅助驾驶功能也屡见不鲜,这里我们就针对IPM的概念找到了一篇文章《Adaptive Inverse Perspective...这部分的内容也就是AVP-SLAM论文中的一个模块,但原文中是已知相机的外参后,直接转换成固定size的俯视图,如果要实现一个单目相机的原始图像转化为俯视图,应该如何处理呢?...本文就会详细的介绍如何得到单目的俯视图。 摘要 本文提出了一种自适应逆透视变换(IPM)算法,从前视摄像机图像中获得精确的鸟瞰图。...我们近一步的通过下面的侧视图和俯视图的描述参数中,假设物体的高度为0,那么很容易的计算出世界坐标系中的投影图像,使用侧视图理解,X'方向上的点X可以写成像素点v,相机的倾斜角(theta0)和垂直角(theta...下一步,我们用俯视图求出Y,如图3所示: 这个关系可以用X和Y之间的比例表达式来推导: 其中fc是水平焦距,可从: 与侧视图几何图形类似,C_right是(r',c')坐标中最右侧点的C值,a_c

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