colmap应该是目前state-of-art的增量式SFM方案,可以方便的对一系列二维图片进行三维重建 不用对摄像机进行标定,只需要从不同角度对重建场景或物体进行拍摄得到一系列图像作为输入 首先需要安装colmap 在ubuntu安装参考我的上一篇博客:ubuntu下安装运行colmap 下面就是如何使用colmap来跑自己的数据进行三维重建 首先从不同角度对重建物体进行拍摄,我选取了8张图片 在终端运行 colmap -h colmap gui 就可以打开colmap的可视化界面 然后点击f

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                                

原文来自:http://www.sqlskills.com/blogs/paul/mixed-pages-removed-index-rebuild/ 在SQL SERVER 中,区是管理空间的基本单位,连续的8个页为一分区,分区可分为混合区和统一区(也叫独占区),混合区内存放一个或多个对象的数据,统一区只存放一个对象的数据.为提高空间的利用率,对于新表或索引,会先从混合区上分配页,当表或索引增长到 8 页时,将变成使用统一区进行后续分配. 让我们来测试下 首先,创建测试数据 --=======

论文:This is a monocular dense mapping system following the IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) submission Quadtree-accelerated Real-time Monocular Dense Mapping, Kaixuan Wang, Wenchao Ding, Shaojie Shen. 代码地址:https://github.com/HKUST-Aerial-Ro

题目:输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树.假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字.例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回. 解题所需的知识 二叉树的遍历 ​ 这个先中后,是根据何时遍历根节点命名的,左的优先级大于后,比如先序就先遍历根结点,再遍历左节点,最后遍历右节点,中序同理,先左中根最后右,后序,先左再右后根. 二叉树的先序遍历 ​ 来! 根据上面的的顺序我们来走一遍,先根

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

首先,fdisk建立不同分区,且设为fd格式 其次, mdadm -C md0 -a yes -l -n /dev/sda1 /dev/sdb1 /dev/sdc1 /dev/sdd1 /dev/sde1 -C:创建磁盘阵列 -l:磁盘阵列RAID5 -n:利用5个磁盘建立 这样就建立了一个磁盘阵列/dev/md0 然后对此磁盘阵列进行格式化 mkfs.ext3 /dev/md0 之后挂载就可以使用这个磁盘阵列了 如果有任一个分区损坏了,先是设为此分区故障 mdadm /dev/md0 --se

以下内容操作具有风险,操作前请提前备份数据.建议由有丰富经验的人使用,需要掌握diskpart. 背景 使用ubuntu+win10 dual boot后,需要重置回纯净win10系统. BCD是Boot Config Data的缩写. UEFI模式安装win10 + Ubuntu双系统后,由于Ubuntu会使用grub2托管启动项,所以卸载最大的难点在于如何重建windows启动索引. 步骤 重建windows启动 删除ubuntu安装分区并归入windows磁盘 删除bios menu 删除

题目1:Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal 给定一棵二叉树的先序遍历和中序遍历,求重建二叉树. 思路: 1.先序遍历的第一个节点一定是根节点. 2.在中序遍历中找到该根节点的位置(由中序遍历性质,决定其在中部),将中序遍历数组划分为两段,根节点左端的为左子树部分,相反右端的为右子树部分. 3.由上述左.右子树的长度,决定在先序遍历中,左右子树对应数组的位置. 4.递归 1 ~ 3步,直到子数组长度为1,结束递归. 代

这道题告诉我,背的掉板子并不能解决一切问题,理解思想才是关键,比如不看题解,我确实想不清楚这题是弗洛伊德求最短路 (我不该自不量力的说我会弗洛伊德了我错了做人果然要谦虚) 灾后重建 题目背景 B地区在地震过后,所有村庄都造成了一定的损毁,而这场地震却没对公路造成什么影响.但是在村庄重建好之前,所有与未重建完成的村庄的公路均无法通车.换句话说,只有连接着两个重建完成的村庄的公路才能通车,只能到达重建完成的村庄. 题目描述 给出B地区的村庄数N,村庄编号从0到N-1,和所有M条公路的长度,公路是双向

目录 题面 题目链接 题目描述 输入输出格式 输入格式 输出格式 输入输出样例 输入样例 输出样例 说明 思路 AC代码 总结 题面 题目链接 P1119 灾后重建 题目描述 B地区在地震过后,所有村庄都造成了一定的损毁,而这场地震却没对公路造成什么影响.但是在村庄重建好之前,所有与未重建完成的村庄的公路均无法通车.换句话说,只有连接着两个重建完成的村庄的公路才能通车,只能到达重建完成的村庄. 给出B地区的村庄数 $ N $ ,村庄编号从 $ 0 $ 到 $ N−1 $ ,和所有 $ M $ 条

洛谷P1119-灾后重建 题目描述 给出\(B\)地区的村庄数NN,村庄编号从\(0\)到\(N-1\),和所有\(M\)条公路的长度,公路是双向的. 给出第\(i\)个村庄重建完成的时间\(t_i\),你可以认为是同时开始重建并在第\(t_i\)天重建完成,并且在当天即可通车.若\(t_i=0\)则说明地震未对此地区造成损坏,一开始就可以通车. 之后有\(Q\)个询问\((x,y,t)\),对于每个询问你要回答在第\(t\)天,从村庄\(x\)到村庄\(y\)的最短路径长度为多少.如果无法找到

@ 目录 一.开机故障描述 二.工具: 三.什么是EFI系统分区 四.如何查看EFI系统分区 五.删除后如何重建系统分区 1.建立未分配空间 2.建立ESP分区 3.按下图,ESP分区的大小200M即可 4.注意: 5.建立MSR分区 6.引导修复 7.步骤 一.开机故障描述 很多时候无法进入系统时不要急着重装系统,如果是引导分区出问题,重建分区后修复即可正常开机,资料文档等都保持原样,可以节省很多精力. 二.工具: 所使用的工具,微PE装机盘里都有 制作微PE 装机盘:使用微PE制作纯净版装机

题目背景 BB地区在地震过后,所有村庄都造成了一定的损毁,而这场地震却没对公路造成什么影响.但是在村庄重建好之前,所有与未重建完成的村庄的公路均无法通车.换句话说,只有连接着两个重建完成的村庄的公路才能通车,只能到达重建完成的村庄. 题目描述 给出BB地区的村庄数NN,村庄编号从00到N-1N−1,和所有MM条公路的长度,公路是双向的.并给出第ii个村庄重建完成的时间t_iti​,你可以认为是同时开始重建并在第t_iti​天重建完成,并且在当天即可通车.若t_iti​为00则说明地震未对此地区造

题目背景 BBB地区在地震过后,所有村庄都造成了一定的损毁,而这场地震却没对公路造成什么影响.但是在村庄重建好之前,所有与未重建完成的村庄的公路均无法通车.换句话说,只有连接着两个重建完成的村庄的公路才能通车,只能到达重建完成的村庄. 题目描述 给出BBB地区的村庄数NNN,村庄编号从000到N−1N-1N−1,和所有MMM条公路的长度,公路是双向的.并给出第iii个村庄重建完成的时间tit_iti​,你可以认为是同时开始重建并在第tit_iti​天重建完成,并且在当天即可通车.若tit_iti

题目背景 BBB 地区在地震过后,所有村庄都造成了一定的损毁,而这场地震却没对公路造成什么影响.但是在村庄重建好之前,所有与未重建完成的村庄的公路均无法通车.换句话说,只有连接着两个重建完成的村庄的公路才能通车,只能到达重建完成的村庄. 题目描述 给出 BBB 地区的村庄数 NNN ,村庄编号从 000 到 N−1N-1N−1 ,和所有 MMM 条公路的长度,公路是双向的.并给出第 iii 个村庄重建完成的时间 tit_iti​ ,你可以认为是同时开始重建并在第 tit_iti​ 天重建完成,并

完整的 multi view stereo pipeline 会有以下步骤 structure from motion(SfM)==> camera parameters, sparse point cloud multi view stereo(MVS)==>depth map, dense point cloud surface reconstruction(SR)==>poisson or delauny reconstruction, mesh texture mapping(T

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

稀疏表示_百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E7%A8%80%E7%96%8F%E8%A1%A8%E7%A4%BA/16530498 信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展.信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩.编码等 [1]  .   中文名

压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2