作者：绘你一世倾城 https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149每到节假日期间，一二线城市返乡、外出游玩的人们几乎都面临着一个问题：抢火车票！12306 抢票，极...
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2021-05-20 21:38:43
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阅读本文大概需要 2.1 分钟。昨晚 315，那些被曝光的行业和企业我就不多说了，
原创
2023-04-05 15:38:04
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Bouguet极线校正的方法
极线校正
相机标定
在双目视觉中，我们对相机进行标定和校正，最终目的是使得两个相机的光轴完全平行，这样才能够继续后续的深度计算，三维重建。这样的校正在OPencv中采用的是Bouguet的极线校正的算法。读了一些文章，现在对bouguet极线校正做一下笔记。有一些还理解不透彻的地方，欢迎大家讨论和指正。
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2024-05-22 20:48:28
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这个电路可在任何电池安装情况下为负载供电。 当按上图所示安装电池时，正电位通过P沟道晶体管Q2的正向偏置内部二极管D2施加到其源极。 这样会使Q2的栅极处于电池负极的电位，从而使其导通。电池的负极通过N沟道晶体管Q3的正向偏置内部二极管D3连接到其源极。 在这种情况下，Q3由于栅极处于电池正极的电位，因此将会导通。总的来说，当电池处于此方向时，Q2和Q3处于放大状态，将电池的电压传送到负载；Q1和
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2024-08-22 11:39:58
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# Python中的干扰线绘制
在数据可视化领域，干扰线或虚线通常用于强调某些趋势或数据的特征。这些线条可以帮助我们更好地理解数据的变化趋势。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python绘制干扰线，并提供相应的代码示例。
## 什么是干扰线？
干扰线是一种图形元素，通常用来表示数据中某些特定的分界线或参考线。例如，在时间序列图中，干扰线可以帮助我们理解某个时间点之前和之后的数据变化。这种监听
\(\sf CF1427D\ Unshuffling\ a\ Deck\) 一些废话 考完之后发现这题竟然做过… 我学了个寂寞。 解法 \(\text{Method 1}\) 一种思路是维护 \([1,i]\) 区间的连贯性，更具体地说，是 \(1\rightarrow i\) 的前缀与 \(i\r ...
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2021-10-19 11:08:00
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真的牛逼
原创
2021-08-01 10:10:43
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1、开烟酒店的人脉广，跟他搞好关系。2、不要借网贷、办信用卡。3、大胆追求漂亮女孩，但那些浓妆艳抹、打扮妖娆、袒胸露背的女人别追，你把握不住。4、根据能量守恒定律，现在让你爽的东西，今后也一定会让你痛苦。凡是让你痛苦的，最后都会成全你。5、原则
原创
2022-06-01 20:06:50
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在双目视觉中，我们对相机进行标定和校正，最终目的是使得两个相机的光轴完全平行，这样才能够继续后续的深度计算，三维重建。这样的校正在OPencv中采用的是Bouguet的极线校正的算法。 校正前的左右相机的光心并不是平行的，两个光心的连线就叫基线(主镜头中心的连线)，像平面与基线的交点就是极点，像点与极点所在的直线就是极线，左右极线与基线构成的平面就是空间点对应的极平面。 校正后
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2024-01-03 20:24:43
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附：相关需要的工具函数源代码（投影函数、校正矩阵计算等）见最下面1. 畸变校正1.1 形成原因图像畸变一般有两种，第一种是透镜本身的形状有问题，使得图像发生径向畸变；第二种是透镜安装时与成像平面之间不完全平行，导致图像发生切向畸变。畸变会导致图像中物体的形状与实际物体的形状不相同，比如直线变成曲线、矩形拉长等。故而想要得到实际真实图像，必须要根据之前对相机进行标定得到的参数对图像进行畸变的去除。
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2023-08-29 18:26:01
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设左相机坐标系为世界坐标系，右相机外参为R,T，则左相机坐标系中的点P1，在右相机坐标系中为：P2=RP1+T (1)极线校正的第一步，是将两个相机各旋转R的一半，令两相机的成像平面平行首先对R进行罗德里格斯变换，得到旋转向量θn，其中θ为旋转角，n为旋转轴单位向量对旋转向量θ/
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2023-12-27 14:23:12
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今天，云计算已经成为全社会的数字经济基础设施，而云原生技术正在深刻地改变企业上云和用云的方式。极氪汽车作为新能源汽车的头部企业之一，在过去两年的高速发展过程中，围绕着云原生基础设施架构做了大量的技术、架构以及产品的关键选型，并整体落地了微服务、K8s、DevOps 等云原生代表技术及能力。与此同时，在分布式云技术设施架构的大背景之下，也面临了多重的挑战，也踩过不少的坑。
原创
2023-08-28 16:25:50
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<table style="width: 100%;margin-top:10px;border-collapse: collapse"> <tr> <td><label>设备id：</label></td> <td><label>设备名：</label></td> <td><label>设备编号：
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2021-04-06 14:06:00
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opencv cvHoughLines2 cvHoughCircles cvApproxPolydemo: 霍夫变换是图像变换中的经典手段之一,主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).霍夫变换的两个算法: 标准霍夫变换（SHT） 累计概率霍夫变换（PPHT）霍夫圆变换与直线变换大体上是类似的，累加平面会被三维累加容器代替，（x,y,r），x,y确定圆心，r确定半径，
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2024-10-20 10:05:43
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## Python 极线校正入门指南
极线校正是计算机视觉中处理立体视觉图像的一个重要步骤，其目标是将两幅立体图像校正为同一水平视平面，方便进行视差计算和三维重建。下面我将为你详细介绍实现“Python 极线校正”的流程，所需的库和具体代码。
### 流程概述
实现极线校正的步骤如下表所示：
| 步骤 | 内容描述
原创
2024-08-09 12:20:24
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模板匹配模板匹配是在一张图像中需要另一幅模板图像最相似部分的方法。 opencv 库中集成的模板匹配函数 cv::matchTemplate() 可以得到模板匹配的结果。 其原理为模板图片在匹配图像中进行滑动，每次计算模板和掩盖部分图像的相似度，得到带匹配图像的匹配结果，通过筛选出最大值，找出图像中的最大匹配度的位置。void cv::matchTemplate(InputArray image,
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2024-09-26 14:09:36
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【OpenCV】 双目相机标定、极线矫正、SIFT匹配以及深度估计双目标定直接打开双目相机处理图片：（这块代码没测试过，不保证一定正确）极线校正SIFT匹配深度估计 双目标定双目标定有很多示例，就不多讲，直接放代码criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.0001)
objp = np.zeros
不做死就不会死
原创
2024-10-21 16:21:24
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# 极线矫正在Python中的实现
极线矫正是计算机视觉中的一个重要步骤，尤其是在立体视觉中，它可以帮助我们将图像对齐，使得在同一平面上的像素在不同图像中能够一一对应。对于刚入行的小白来说，进行极线矫正可能看起来有些复杂，但只要按部就班地分步实现，就能够轻松上手。本文将为你详细介绍极线矫正的整个过程，并提供相应的代码实例。
## 流程概述
实现极线矫正的过程可以分为以下几个步骤，下面的表格总
在这篇博文中，我们来了解一下立体标定的过程。双目相机各自经过相机标定后，该如何把两个相机统一起来，获得物体三维信息呢？ 那么在双目立体视觉中，通过把左右相机平面旋转到一个平面内，且行对齐，旋转后的左右相机平面具有相同的焦距f，且具有相同的v0；且要最大化左右相机公共视场（向中心点移动），需要计算一下从未校正的图像中心点到校正后的位置所在；这样就把所有要求的特性全部统一在内参矩阵中了，结
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2024-09-06 11:40:58
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