[视觉SLAM十四讲]学习笔记1-刚体运动之旋转矩阵与变换矩阵1点、向量和坐标系2 坐标系间的欧式变换2.1 欧式变换之旋转2.2 欧式变换之平移3 变换矩阵与齐次坐标4 Eigen库的简单应用4.1 Eigen库的介绍与安装4.2 Eigen库应矩阵运算实例代码 1点、向量和坐标系刚体： 形状和大小不发生变化的物体被称为刚体，在我们生活的三维空间中，一个空间点的位置可以由3个坐标指定，而刚体不
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2024-07-09 19:33:06
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在之前的一篇随笔中，通过MATLAB代码实现了ICCP算法中提取等值线和寻找等值线最近点的功能。 1、线段集合距离定义根据1999年的文章《Vehicle localization on gravity maps》，接下来，需要实现ICCP中最重要的步骤，即对等值线最近点构成的线段集合进行刚性变换。刚性变换包括旋转R和平移两个步骤。希望通过刚性变换，使INS指示轨迹线段集合与等值线最近点
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2023-12-20 09:13:26
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1.
by a rigid body transformation matrix
在图形图像领域，刚性变换指的是什么？ 只有物体的位置(平移变换)和朝向(旋转变换)发生改变，而形状不变，得到的变换称为刚性变换。
2.
the Euclidean group
In mathematics , the Euclidean group E( n ), aka (also known as) ISO( n
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2024-01-09 15:23:49
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文章目录稠密非刚性变换稠密非刚性面元融合非刚性变换估计算法细节优化阅读感想 由于包括Kinect Fusion在内的视觉SLAM和三维重建都面向静态环境，针对对进行非刚性运动的动态物体进行重建的问题，本文提出了Dynamic Fusion，该方法把每个时刻的场景变换回固定模型。如上图所示，随着时间的推移，模型和每个时刻的重建结果都会逐渐细化。 稠密非刚性变换如果对TSDF的每一个体素都单独计算
泛型配准前言一、super 4pcs1.1 简介1.2原理1.3 开源库介绍 前言最近看了下几种配准的算法啊，发现会有一些共性，即不管是使用哪种方法，最终大多是关注于如何计算对应点的问题上来，icp及其变种是这样，super 4pcs也是如此。为了减少博客的数，就在这里统一称作为泛型配准，后续会追加一些同模式的配准原理。一、super 4pcs1.1 简介Super 4pcs是4pcs的升级版，
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2024-09-08 10:25:28
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本文介绍两个使用 ode45 来求解非刚性常微分方程的示例。MATLAB拥有三个非刚性 ODE 求解器。ode45ode23ode113对于大多数非刚性问题，ode45 的性能最佳。但对于允许较宽松的误差容限或刚度适中的问题，建议使用 ode23。同样，对于具有严格误差容限的问题，ode113 可能比 ode45 更加高效。如果非刚性求解器需要很长时间才能解算问题或总是无法完成积分，则该问题可能是
本教程介绍顶点混合作为非线性变形的一个例子。主要的应用实际就是蒙皮网格的绘制。虽然本教程不是基于其它任何指定的教程上的，对章节“顶点变换”的理解还是非常有用的。在两个模型变换之间混合大多数网格的变形不能用章节“顶点变换”中讨论的4×4矩阵的仿射变换来建模。虚构的变形场对空间的变形只是其中的一个例子。计算机图形中最重要的例子就是当连接点弯曲时网格的变形，比如肘或膝盖。本教程介绍了实现其中一些变形的顶
图像的刚性变换在计算机视觉与图像处理中的应用广泛，包括图像配准、目标跟踪等。本文将探讨如何在 Python 中实现图像的刚性变换，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等内容。
## 版本对比
在实现图像刚性变换的过程中，不同版本的库（如 OpenCV 和 scikit-image）表现出截然不同的特性。以下是 OpenCV 和 scikit-image 的对比，突出
文章目录一、基础知识二、仿射变换2.1 平移2.2 放大和缩小2.3 旋转2.4 计算仿射矩阵2.5 插值算法2.6 代码实现三、 总结 一、基础知识 首先，对几何变换做个简单了解。打开任意一个图像编辑器，一般可以有对图像进行放大、缩小、旋转等操作，这类操作改变了原图中各区域的空间关系。对于这类操作，通常称为图像的几何变换。 一般而言，完成一张图像的几何变换需要两个独立的算法：首先，需要一个
# 非刚性图像配准Python
在图像处理领域，图像配准是一个非常重要的任务，它指的是将来自不同视角或者不同时间的图像进行对齐。而非刚性图像配准则是指在配准过程中考虑到图像中的形变，如扭曲、拉伸等。Python作为一种功能强大的编程语言，在图像处理领域也有着丰富的库和工具来实现非刚性图像配准。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行非刚性图像配准，并附上相应的代码示例。
## 什么是非刚性
原创
2024-06-27 05:28:10
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一、刚性ICP算法ICP的全称是 iterative closest point —— 迭代最近点。它是一种点云匹配的算法。 二、非刚性ICP在刚性ICP中，目标物体是刚体，那么物体上的每一点在两帧之间的移动都是相同的 所以对于刚性物体，只需要对整个物体估计 1个变换即可. 也就是像 【ICP算法思想与推导详解】 中求 与 ：或者是像 KinectFusion 论文中的公式(20)那样估计一个
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2024-07-14 07:48:58
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目标：用python编程，使用opencv架构检测下图中的矩形：代码如下：import cv2
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
img_file = "rectangle.jpg"
img1 = cv2.imread(img_file)
img = cv2.resize(img1, (640, 400))
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2024-08-29 17:58:00
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SDHSDH：Synchronous Digital Hierarchy 同步数字体系，为不同速度的数字信号的传输提供相应等级的信息结构，包括复用方法和映射方法以及相关的同步方法组成的一个技术体制，SDH采用的信息结构等级称为同步传送模块STM-N。▎基本上PDH的缺点就是SDH的优点：1、SDH采用主从时钟同步方式，是严格时钟同步的系统，站点之间从上而下的传递时钟信号，STM-N之间是严格的4倍
原创
2017-09-30 10:53:17
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在2G时代GPRS和EDGE也提供了低速上网的功能，它们是利用E1中的时隙传送数据。3G的组网结构和2G相比基本没有区别。3G的空中接口（Uu）增加了对数据业务的支持。SDH本身的支路接口中并没有对于数据接口的支持，要满足3G移动网的业务需求，SDH面临着这个必须解决的问题。▎E1的特点：1、固定帧频2、固定带宽3、面向连接E1适用于传送恒定速率的业务，最典型的就是话音业务，还有视频的实时监控等。
原创
2017-09-30 14:15:09
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MSTP设备1、设备组成MSTP设备由子架（机箱）、单板组成，单板可以分为公共单板和业务单板两类，后面要讲到的OTN、分组网设备也都是这个结构组成。各个单板之间就通过背板互相通信，电源板也通过背板向各单板供电。业务单板有这几个参数：接口数量（几路）、接口速率（STM-N、E1等）、接口类型（光/电、光口还包括传输距离）等。2、主要参数交叉能力：交叉能力是一个设备能力的表达，表现设备的档次。最高速率
原创
2017-09-30 19:38:29
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数学形态学起初是对二值图像提出的，而后扩展到灰度图像。形态学关注的是形状:将图像和形状看做是点集，根据形状利用数学形态学处理图像。通过这种方式，形态学算子定义的是局部变换，把那些要表达的像素值看做集合。这种改变像素值的方式是通过定义击中或不击中变换进行形式化的。 集合X表达的目标可以通过集合B
从传送网技术的发展趋势看，SDH已成昨日黄花，但经过这么多年的建设积累，现网设备的存量还很大，这些设备必然还需要很多技术人员去维护管理，而且在一些专用网中，MSTP仍然是主流技术。PDH线路接口采用多大的速率要的到业界的广泛认可，而PDH就是这样一种最初被认可的技术体系。PDH（准同步数字体系）作为第一代光通信的标准，规定了一系列的速率等级和等级间复用的方法。PDH的各
原创
2017-09-29 19:28:08
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2017-06-08 19:19:00
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# Android中的刚性和阻尼：解析与实例
在Android开发中，动画和物理效果是提升用户体验的重要手段。其中，“刚性”和“阻尼”是两个关键概念，这两个概念主要用在物理引擎和动画库中。了解它们的作用，可以帮助我们更好地设计动态效果。
## 什么是刚性（Stiffness）
刚性指的是物体恢复到原始状态的难易程度。在动画中，这意味着对象在受到外力后回到初始位置的速度和方式。刚性越大，动画恢
作为一位 iOS 开发人员，你应该已经敏感地发现，自己的工作涉及内容已经不止于 Native 的部分，因为 Hybrid App 和 ReactNative 等技术方案已经不仅仅是概念，越来越多的公司开始着手自己的 Hybrid 方案以及 ReactNative 本地化工作。一、引言介绍相关概念的优秀文章已经有许多，方案的实现原理你也应该已经或多或少有了一些理解。不了解也没有关系，在这篇文章里，我
