原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀: 一种方法是将空间划分格子,在每个格子

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

Geolocation API在浏览器中的实现是navigator.geolocation对象,常用的有以下方法. 1.第一个方法是getCurrentPosition() 调用这个方法就会触发请求用户共享地理定位信息的对话框.比如在火狐中的对话框: 这个方法接收3个参数:成功回调函数.可选的失败回调函数和可选的选项对象. ①成功回调函数会接收一个Position对象参数,有两个属性:coords和timestamp. coords对象中包含下列与位置相关的信息. latitude,十进制纬度

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 作者:elfin   资料来源:RepVGG论文解析 目录 1.摘要 2.背景介绍 3.相关工作 3.1 单分支到多分支 3.2 单分支模型的高效训练 3.3 模型参数重构 3.4 Winograd(威诺格拉德)卷积 4.由结构参数重构技术构建RepVGG 4.1 简单即快速.内存使用经济.灵活 4.2 训练时的多分支结构 4.3 推理时的模型参数重构 4.4 结构规格 Top  ---  Bottom

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章,因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得,两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗,我也是只喜欢写代码,让那些字母组成美妙的歌曲,然后自我沉浸在其中自得其乐.而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配. 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了

在折腾中成长,在折腾中永生. 接着玩模板匹配,最近主要研究了3个课题. 1.创建模型的Optimization选项模拟(2022.5.16日) 这两天又遇到一个做模板匹配隐藏的高手,切磋起来后面就还是和halcon比,于是有看了下create_shape_model这个函数,前面一直忙实现细节,对halcon的Optimization这个参数真的没怎么在意,几天一看,原来这里面还隐藏了比较深的细节.halcon原始的英文描述如下: For particularly large models, i

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

解决方案: 实现Android的不同精度的定位(基于网络和GPS) Android中的定位服务的相关类基本上都在android.location包中,其中位置服务管理器(LocationManager)提供了定位功能所需要的API,下面是实现定位方法的关键部分:1.实例化位置服务管理器的方法如下://变量定义private LocationManager locationManager;//得到LocationManagerlocationManager = (LocationManager)

VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下. 一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面Image sampler (Antialiasing) 一.Irradiance map(发光贴图) 大家都知道,rate中对速度影响最大的是min值,那么我们就在max固定的情况先来测试一下改变min值所需要花费的时

提高VR渲染速度的关键,这个教程比以往的教程都要重要很多,如果你是刚刚步入学习和上升阶段那么这将是你必须要看的东西,他会让你迅速提升技能达到比你死看书本好很多的效果,不多说上教程   VR的基本渲染方法已经掌握,虽然材质和灯光方面还有许多不足,但是当前最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,不管是练习还是真正的做方案都是漫长的等待,这样修改起来也不方便.因此当务之急是要弄清楚影响VR速度的根本原因,优化参数. 最近的几个例子来看,GI的时间都不长,就是

组件介绍: carbon:Carbon实际上是一系列守护进程,组成一个Graphite安装的存储后端.这些守护进程用一个名为Twisted的事件驱动网络引擎监听时间序列数据.Twisted框架让Carbon守护进程能够以很低的开销处理大量的客户端和流量. whisper:whisper是一个用于存储时间序列数据的数据库,之后应用程序可以用create,update和fetch操作获取并操作这些数据. graphite-web:用于从whisper查询数据,并展示在图表上,并且维护了一个数据库SQ

BF(Brute-Force)算法 蛮力搜索,比较简单的一种字符串匹配算法,在处理简单的数据时候就可以用这种算法,完全匹配,就是速度慢啊. 基本思想 从目标串s 的第一个字符起和模式串t的第一个字符进行比较,若相等,则继续逐个比较后续字符,否则从串s的第二个字符起再重新和串t进行比较.  依此类推,直至串t 中的每个字符依次和串s的一个连续的字符序列相等,则称模式匹配成功,此时串t的第一个字符在串s 中的位置就是t 在s中的位置,否则模式匹配不成功. 具体实现 int BFindex(Strin

X86处理器包含两种类型的浮点数寄存器.第一种使用8个浮点寄存器组成浮点寄存器栈,另一种为向量寄存器(XMM,YMM),它们对于单双精度的处理是不同的.本文将讨论两种模式下的浮点数计算速度问题. 一.当我们编译32位程序时,使用的是x87指令集,即使用浮点寄存器堆栈进行浮点计算.此种情况下,单精度与双精度的处理是统一的,故计算速度上没有差异.我们可以做如下验证: float a,b,c; c=a*b; 汇编: fld dword ptr [a] //将a加载到浮点栈顶,即ST(0)=a; fmu

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5935 题意:有个老司机在开车, 开车过程中车的速度是不减的. 交警记录了这个老司机在nn个时间点的位置, 但是时间位置. 已知老司机从位置0出发, 记录的时间点都是整数, 问经过第nn个位置最少需要的时间. 题解:通过最后一段路程的时间肯定为 1 秒,只需由速度不降原则倒推出每一段所通过的最小整数时间即可. 原来卡了精度,好坑呀.. #include <bits/stdc++.h> using n

怎样提高VR渲染速度分析!<经验之谈>!!!VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下.一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面虽然只测试了发光贴图,灯光缓存两组数据,不过我们不难得出结论,在图象品质过得去的情况下min=-4是最快的.所以测试用min=-4,而出图时也可以考虑用min=-3. min值

decimal 128bit大小 有效数字:28~29,虽然decimal类型有比浮点类型更高的精度,但它的范围更小.故double转decimal有可能发生溢出错误,此外,decimal的计算速度稍微慢一些. Console.WriteLine(1.618031234567895); 输出结果:1.61803123456789 最后一个数字5丢失了,这符合我们对double类型精度的预期. 要显示具有完整精度的数字,必须将字面值显示地声明为decimal类型,这是通过追加一个m(或者M)来实现

①仿真精度越高,仿真效率月底. 仿真时采用`timescale 1ns/1ns比采用1ns/100ps的仿真效率高 simulation was two billion ns. ②clock generation coding tips (from<A BFM Simulation Strategy for Verilog>) ②减少层次结构 在设计中层次结构越少,仿真速度越快,这是因为参数在module中通过端口传递会消耗仿真器的时间 ③进程越少,仿真效率越高 代码中出现的进程越少,仿真越快

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到左开始比较,但模式串的移动还是从左到右的.字符串匹配的关键就是模式串的如何移动才