三角测量(Triangulation)是视觉定位中,已知多个相机位置和空间中一点的投影点,进一步求该点3D位置的方法.三角测量是Pose Estimation的相反过程,求出相机位置后,图像中其它特征点的3D位置可以由这种方法一一求出. 如图,已知R0,R1两台相机的信息和同一特征点p的投影点x0.x1,p的位置应该就是两条射线的交点. 而实际情况中,由于存在多台相机(多张不同位置拍摄的照片),所有射线往往并不恰好交于一点,此时需要写出误差公式,将目标问题表示为最小化误差的优化问题,用最小二乘法

在做游戏开发时,场景中的三角面和顶点数影响着运行效率,尤其是在手机平台上,实时的知道场景中的各项指标,对性能优化来说至关重要,下面我们来实现一个小功能,来实时计算场景中的三角面和顶点数: 如果要知道场景中的三角面和顶点数,首先我们要得到场景中所有的物体,如下: GameObject[] ob = FindObjectsOfType(typeof(GameObject)) as GameObject[]; 其次,在我们得到的这些Gameobject中,有的含有MeshFilter 有的不含有,我们

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法.双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像,或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体   的三维几何信息,重建物体三维轮廓及位置.双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景. HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件.它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库.HALCON也包含Blob分析.形态学.模式识别.测量.三

最简单的情形,多边形网格不过是一个多边形列表:三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格.多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用,用来模拟复杂物体的表面,如建筑.车辆.人体,当然还有茶壶等.图14.1给出一些例子: 当然,任意多边形网格都能转换成三角网格,三角网格以其简单性而吸引人,相对于一般多边形网格,许多操作对三角网格更容易. 1 表示网格 三角网格为一个三角形列表,所以最直接的表示方法是用三角形数组: Listing 14.1: A trivial representation of a

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼,文章链接: http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52465168 前面一篇主要介绍c++中MediaPlayer的C/S架构中和Client相关部分,并中间穿插了mediaplayerservice的部分.但是对于这块C/S部分,没有放大去分析.<Android Multimedia框架总结(四)MediaPlayer中从Java层到C++层类关系及prepare及之后其他过程>

一.我之前介绍过的三角实现效果回顾 这里所说的三角效果之等腰直角三角形效果(等边三角形有现成字符实现,没什么好说的:还有图片实现三角众人皆知,不予以说明): 1. 字符实现三角效果关于字符实现三角我早在09年的时候就介绍了:使用字符实现兼容性的圆角尖角效果.一转眼两年过去了,这个技术开始被越来越多的人所熟知.使用的字符是正棱形“◆”字符,编码表示为◆ . 需要一定的裁剪,在极少数情况下,在FireFox浏览器下,棱形“◆”字符的字符显示会有偏差(阳痿体积小). 根据自己的实践,借助CSS3的tr

遗留问题详细说明 已解决部分 立体视觉中的视差: 横向渲染压缩. 遗留问题 1.左右分屏中的部分地图切片未渲染 问题描述:如下图(图片为解决问题后的图片),红色区域会显示黑色,无法正常显示影像.2.相机的位置出现在地形下方 问题描述:当左屏幕的相机紧贴地形表面时,由于视差的存在,右屏幕的相机会位于地形下方,导致右屏幕中的地形渲染出现问题 暂时的解决方案 抛弃之前的解决方案(在源码层面对地球切片的渲染机制进行修改,涉及到三维的消隐算法),原因是修改后的渲染效率太低下. 所以暂时不在源码层面进行修改

1. 字符实现三角效果关于字符实现三角我早在09年的时候就介绍了:使用字符实现兼容性的圆角尖角效果.一转眼两年过去了,这个技术开始被越来越多的人所熟知.使用的字符是正棱形“◆”字符,编码表示为◆ . 需要一定的裁剪,在极少数情况下,在FireFox浏览器下,棱形“◆”字符的字符显示会有偏差(阳痿体积小). 根据自己的实践,借助CSS3的transform旋转和IE的旋转滤镜可以比较简单地使用单标签实现上下左右各个方向还算兼容的效果. .char_corl,.char_corr,.char_cor

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016   01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago   1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago   2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r

1. 术语及定义 1.1 激光雷达,Light Detection And Range, LiDAR  发射激光光束,并接收回波以获取目标三维和/或速度信息的系统: 1.2 机械旋转激光雷达,Mechanical Rotary LiDAR 通过电机带动激光收发阵列进行整体同步旋转,从而实现对空间垂直视场角方向.360°视场范围的扫描的激光雷达: 测距能力在垂直视场角方向.360° 视场范围内保持一致: 1.3 半固态激光雷达,Hybrid Solid-state LiDAR 采用微振镜,即 ME

Open Cascade Data Exchange STL eryar@163.com 摘要Abstract:介绍了三维数据交换格式STL的组成,以及Open Cascade中对STL的读写.并将Open Cascade读进来的STL的三角面片在OpenSceneGraph中显示. 关键字Key Words:STL, Open Cascade, OpenSceneGraph, Data Exchange STL(the Stereo Lithograpy)是快速原型系统所应用的标准文件类型.它

来自:http://blog.csdn.net/kikitamoon/article/details/8217641 Ⅰ 数字高程模型(DEM) 地球表面高低起伏,呈现一种连续变化的曲面,这种曲面无法用平面地图来确切表示.于是我们就利用一种全新的数字地球表面的方法—— 数字高程模型 的方法,这种方法已被普遍广泛采用.数字高程模型即DEM(Digital Elevation Model),是以数字形式按一定结构组织在一起,表示实际地形特征空间分布的模型,也是地形形状大小和起伏的数字描述. DEM有

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                

首语: 此文实现客观的评测了使线性化的反转深度的效果.整篇只在表明反转可以线性化,解决距离增加带来的增长问题,有多少优势--%! 我的天呢!我竟然完整得翻译了一遍. 使用标记点地图构建SLAM的方法,有一种EKFmonocularSLAM的存在,可以不使用BA直接完成稀疏场景地图重建,详细方法和代码见官网:http://www.openslam.org/ EKF-SLAM使用EKF方法,所使用的方法参考两篇论文: Long Description        This code contain

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/68065170 一.原理部分 点集的三角剖分(Triangulation),对数值分析(如有限元分析)以及图形学来说,都是极为重要的预处理技术.尤其是Delaunay三角剖分,关于点集的很多种几何图都和Delaunay三角剖分相关,如Voronoi图,EMST树等.Delaunay三角剖分有最大化最小角"最接近于规则化的"的三角网和唯一性(任意四点不能共圆)两个特点.Delaunay

本实现主要参考了发表于2003年<软件学报>的<一个有效的多边形裁剪算法>(刘勇奎,高云,黄有群)这篇论文,所使用的理论与算法大都基于本文,对论文中部分阐述进行了详细解释,并提取了论文中一些重要的理论加以汇总.另外对于论文描述无法处理的一些情况也进行了试探性的分析. 多边形裁剪用于裁剪掉被裁剪多边形(又称为实体多边形,后文用S表示)位于窗口(又称为裁剪多边形,后文用C表示)之外的部分.裁剪的结果多边形是由实体多边形位于裁剪多边形内的边界和裁剪多边形位于实体多边形内的边界组成的.见下

2330: [SCOI2011]糖果 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 5395  Solved: 1750[Submit][Status][Discuss] Description 幼儿园里有N个小朋友,lxhgww老师现在想要给这些小朋友们分配糖果,要求每个小朋友都要分到糖果.但是小朋友们也有嫉妒心,总是会提出一些要求,比如小明不希望小红分到的糖果比他的多,于是在分配糖果的时候,lxhgww需要满足小朋友们的K个要求.幼儿园的糖果

我觉得这篇文章和什么都能扯上点关系,比如编程. 很多人已经讨论过数学与编程的关系了,这里不想过多探讨,只是简单提一下:有些人把数学贬低地一文不值,认为做一般的应用软件用不到数学:而有些人则把数学拔高到一个很高的位置,认为一些比较上层的领域像机器学习,包括其父.子类人工智能和深度学习都需要用到些相对晦涩的数学知识.我的看法是:尽自己的能力学习更多的数学知识总是没有坏处的.当然,辨证的来看,过度学习偏废了机器本身也就不说什么了(仁者仁智者智吧,王垠也写过一篇文章,我想附在这里:数学与编程,希望勿喷,