参考: pnp问题 与 solvepnp函数:https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c 对图片进行二维仿射变换cv2.warpAffine() or 对图片进行二维射影变换cv2.warpPerspective :https://www.jianshu.com/p/1c6512d475cc 关键:今天裁图过程中发现裁出来的一些图较正常图发生了奇怪的仿射变换,最后发现是solvepnp求解出的头部坐标系到摄像机坐标系的RT有错误,改用solvepnpRansac

1.软件简介    TurboCAD Pro 是 macOS 系统上一款二维绘图和三维建模工具,具备强大的绘图和设计特性,加上强大的创建复杂的三维模型的工具,三维 OpenGL 的渲染,和超过 11,000 三维符号和零件. TurboCAD Pro delivers unparalleled value and productivity in a professional 2D/3D CAD package. Fully integrated 2D drafting tools, 3D sur

将二维数组转为三维数组 /** * 二维数组转三维数组(指定键为三维数组的键名) * @param [type] $arr [要排序的数组] * @param [type] $key [指定的键] * @return [type] $grouped [重排的数组] */ function array_group_by($arr, $key) { $grouped = []; foreach ($arr as $value) { $grouped[$value[$key]][] = $value;

openGL是一个强大的底层图形库,其命令最初的时候使用C语言实现的.openGL定义了一个图形程序接口,常用于制作处理三维图像,功能强大,调用方便,在图像处理十分受欢迎. 实现图形主要使用的是openGL的一个工具包:GLUT. GLUT (pronounced like the glut in gluttony) is the OpenGL Utility Toolkit, a window system independent toolkit for writing OpenGL prog

在开发中,由于某些需求,我们可能需要做一些平移,缩放,旋转甚至三维变换,所以我来讲讲在UWP中这些变换的实现方法. 一. 二维变换: UIElement.RenderTransform a.TranslateTransform,平移: 属性:X,Y我相信大家都知道怎么用,这里就不讲废话了 b.RotateTransform,旋转: 属性:Angle c.ScaleTransform,缩放: 属性:ScaleX,ScaleY d.SkewTransform,扭曲: 属性:AngleX,AngleY

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二

注:此处所说的弹窗窗口,主要指的是那些弹窗窗口中嵌入iframe,包含信息页面的窗口大小控制. 1.首先来了解下 SuperMap 示例中的处理方案 二维的处理方式 //初始化Anchored类 popup = new SuperMap.Popup.Anchored( "chicken", marker.getLonLat(), new SuperMap.Size(220,140), "<iframe frameborder=no border=0 src='http:

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

数组(Array):相同类型数据的集合就叫做数组. (一)定义数组的方法: A) type[] 变量名 = new type[数组中元素的个数] 例如: int[] a = new int[10] ; 或者    int a[] = new int[10]; B)type[] 变量名 = new type[]{逗号分隔的初始化列表} 例如:int[] a = new int[]{1,2,3,4} (二)数组的length属性 每个数组都有一个length属性,表示数组的长度,length属性是p

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透

这里采用循环resize的方式,对二维码图像进行放缩. 识别到name(二维码结果)不为空,则立即退出循环 //循环识别 for (int i = 1;name.empty(); i++){ resize(mat, mat, Size(mat.cols*1.5, mat.rows*1.5)); name = QRCodeScanner::scanQRCode(0, mat); if (i >= 5 && name.empty()) name = "二维码识别失败"

1. 可以写成一个矩阵的形式,也可以写成向量的形式: b 为选转角度加pi/2 x1 = x cos(b) - ysin(b) ;  y1 = x sin(b) + y cos(b).

cv::estimateAffine3D(MatFrom, MatTo, Transfrom, inlier); Transform得到的是重MatFrom到MatTo的变换矩阵.inlier给一个空矩阵就可以. MatFrom和MatTo都是点的矩阵,每一行就是一个点. 这个函数使用的是点对来估计变换矩阵.是三维的,所以需要XYZ坐标.优化方法是RANSAC.

<?php $arr = [ [1,3,5,7,9], [2,4,6,8,0] ]; $arr2 = [ 'list' => [ [1,3,5,7], [2,4,6,8], [3,2,9,0], ] ]; $arr3 = [ 'list' => [ [1,3,5,7], [2,4,6,8], [3,2,9,0] ] ]; $res = array_map(function($arr){ return array_filter($arr, function($v) { return $v

我们把OpenGL里模型的三维坐标往二维坐标的转化称为投影,则屏幕上的二维坐标往三维坐标转化则可以称为反投影,下面我们来介绍一下反投影的方法. 主要是gluUnProject函数的使用,下面是代码: void screen2GLPoint() { int x = xCord; /* 屏幕坐标 */ int y = yCord; GLint viewport[4]; GLdouble mvmatrix[16], projmatrix[16]; GLfloat winx, winy, winz; G

一.前言 众所周知,二维GIS技术发展了近四十年,伴随着计算机软硬件以及关系型数据库的飞速发展,二维GIS技术已日臻完善.在对地理信息的分析功能上有着无可比拟的优势.一些宏观的地理信息,一维的地理信息,如河流.公路等,以及二维的地理信息,如植被.湖泊.人口数量等,在对这些地理信息的分析和处理上,比较适合采用二维GIS系统.二维GIS始于20世纪60年代的机助制图,今天它已经深入社会的各行各业,如土地管理.电力.电信.水利.消防.交通.规划等,但二维GIS有其自身难以克服的缺陷,它本质上是基于抽象

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_957b9fdb0100zesv.html 为了说明在三维物体到二维图象之间,需要经过什么样的变换,我们引入了相机(Camera)模拟的方式,假定用相机来拍摄这个世界,那么在相机的取景器中,就存在人眼和现实世界之间的一个变换过程.      第一步:视点变换(如同拍照的时候设置相机的位置)          在拍照的时候,我们首先要将相机置于三角架上,让它对准三维场景.在OpenGL中调整视点的位置就像是是要放置相机一样,我们称

前面介绍的数组容纳的是一串数字,仿佛一根线把这组数字串了起来,故而它只是一维数组.一维数组用来表示简单的数列尚可,要是表达复杂的平面坐标系,那就力不从心了.由于平面坐标系存在水平和垂直两个方向,因此可用二维数组来保存平面坐标系上的一组坐标顶点,其中第一维是顶点队列,第二维是顶点的横纵坐标.许多个平面组合起来变成一幅动画,每个平面都构成动画的一个帧,这样就形成了三维数组.二维数组.三维数组,乃至更多维度的数组,统称为多维数组.多维数组全由一维数组扩展而来,它们的用法大同小异,因而只要学会如何使用二

目前,轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航,考虑到使用成本,一般二维激光雷达使用较多,如下图.由于只能扫描一个平面,如果想用二维激光雷达获取环境三维点云,则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持. 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描,如此就能大概构建出附近的物体轮廓,这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体.当然,由于激光雷达使用激光而不是声波,它的探测过程不仅极短,而且能弥补声波广角发散的缺点(激光不易发散,锥度角很小)