opencv实现标定校准工作参考https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html标定图片需要使用标定板在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄。在前面的博客中进行推导时，我们分析得知至少要有3张图片，才能有唯一解。通常以10
以下步骤建立在已经有colmap和openmvs的可执行程序的条件下3.colmap生成密集点云首先新建一个文件夹pro, 在pro文件夹内新建一个image文件夹，把需要用来重建的影像放进去。 运行colmap的可执行文件，点击 File->New Project, Database那一栏点击new,在pro文件夹下新建一个test.db文件，文件路径不要有中文，Images那一栏点击se
本篇博客主要讲的是利用opencv 和 C++进行的算法实现和应用，具体原理可以参考《Slam14讲》中的第五讲和第七讲，原理及其推导这里不再展开。一、相机标定二、特征点提取与匹配 关于各特征点描述子的应用可以参考之前写的博客（），而RANSAC算法的说明和使用可以参考博客（）
1. 前言这篇博客主要分析这个老哥做的Python实现的基于TSDF地图的三维重建，点击它获取Github链接。三维重建的效果图如下所示。这篇博客主要分析两件事情，一是TSDF地图的原理和融合理论，二是TSDF实现的代码。如果后续有时间，我再去做一个mini版本的三维重建小工程。有关Kinect Fusion相关的知识可以参考这篇知乎笔记。 图1：三维重建效果图2. TSDF地图的构成和初始化TS
1.三维重建的定义三维重建的英文术语名称是3D Reconstruction.三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术（摘自搜狗百科）。摄像机拍摄到的物体都是以二位图像的形式表现出来，三维重建就是用摄像机对物体进行几个方向的拍摄，然后经过一系列的操作在计算机上显示出这个物体的三
不同色彩空间的转换当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR、以及HSV（Hue，Saturation，Value）灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR，即蓝绿红色彩空间，每一个像素点都有一个三元数组来表示，分别代表蓝绿红三种颜色。与RGB只是在颜色的顺序上不同。HSV，即色调、饱和度、亮度。绘画遵从减色模型，而运行在计算
机器人领域：三维重建主要有两类应用，一类是移动机器人的定位导航地图构建SLAM（第一篇）另一类是机器人的抓取任务，待抓取物体的三维模型构建（第二篇）基于激光雷达的三维地图实时重建方法对象：移动机器人（是比较配的） 重建步骤分为三步：（1）移动机器人状态采集 （2）激光雷达信号去噪 （3）导航三维地图重建状态信息的采集激光雷达传感器采集信息使用多个激光雷达传感器将相同目标状态信息进行实时采集，由于具
人脸3D重建 概述为了提高不同光照和不同角度等实际工况条件下的人脸识别率，用2D人脸重建3D人脸模型，可以得到更多不同角度的人脸数据用于训练，从而提高人脸识别精度。另外用3维人脸数据来做人脸识别要比使用2D人脸图像具有更好的鲁棒性和更高的精度，特别是在人脸角度大，环境光变化，化妆、以及表情变化等复杂的情况下仍然具有较高的识别精度，因为相对于2D人脸图像数据而言，3D人脸包含了
文章目录13.1 立体视觉的基础知识13.1.1 三维空间坐标13.1.2 3D位姿13.2 相机标定13.2.1 相机标定的目的和意义13.2.2 标定的参数13.2.3 准备标定板13.2.4 采集标定图像过程中与操作细节13.2.5 使用Halcon标定助手进行标定13.2.5 使用halcon算子进行标定13.2.6 使用自定义的标定板13.3 双目立体视觉13.3.1 双目立体视觉的原
随着位置服务技术的发展，以及用户对定位导航需求的提升，逐渐推动了地图技术的发展：从二维到三维，从室外到室内，从桌面到移动，地图技术经历了一次次变革。众所周知，由于传统建模手段效率低、成本高导致了三维并没有在智慧城市、互联网地图领域大规模展开。前两年上线的2.5D地图由于其更新速度慢、造价高等因素逐渐被市场摒弃。实景三维建模技术问世以来，由于其全要素、全自动等特性，逐渐被智慧城市领域使用。目前，通过
ERDAS IMAGINE虚拟地理信息系统（VirtualGIS）是一个三维可视化工具，给用户提供了一种对大型数据库进行实时漫游操作的途径。在虚拟环境下，可以显示和查询多层栅格图像、矢量图形和注记数据。ERDAS IMAGINE VirtualGIS采用透视的手法，减少了三维场景中所需显示的数据，仅当图像的内容位于观测者视域范围内时才被调入内存，而且远离观测者的对象比接近观测者的
什么是三维扫描三维激光扫描技术又称作高清晰测量，也被称为“实景复制技术”，它是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面大量密集点的三维坐标信息和反射率信息，将各种大实体或实景的三维数据完整地采集到计算机中。①它提供了一种快速准确的方法将实物数字化，且具有速度快、精度高的优点。它能实现非接触测量，因此在建筑领域应用更加安全和快捷。通过三维扫描技术得到的高密度、有精确三维坐标的三维激光数据称之为点云。
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2023-07-14 14:34:27
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matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，概率统计，函数绘图，三维图像，拟合函数，动态图，傅里叶变换，随机数，优化问题....更多内容尽在个人专栏：matlab学习看到有知友评论想要拟合一个平滑的三维平面，emmmm三维空间中好像没有想之前polyfit那样的拟合函数，只有三维插值。不过如果精度调的足够的话，三维插值出来的平面也可以看作是光滑的（求单独的数据也是一样，只要误差控制在一定数量
python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应
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2023-07-03 23:47:08
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1、什么情况下需要3D重建？ 如果在指定的平面上即可完成视觉检测任务，则仅需要相机校准以及2D相关的检测，不需要3D重建； 如果需要3D对象的表面或者无法仅通过一个指定的平面来完成视觉检测任务，则需要3D重建和检测。（利用点、表面、高度信息）2、如何进行3D重建？立体视觉（双目或多目相机重建）激光三角测量对焦测距（DFF depth from focus）
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2023-07-12 13:27:29
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JavaScript 3D动画库three.js入门篇什么是three.js？你将它理解成three+js，three表示3D的意思，js表示JavaScript的意思，合起来，three.js就是使用JavaScript来写3D程序的意思。three.js是WebGL的一个运行在浏览器上的开源框架，它省去了很多麻烦的细节，你可以用它创建各种三维场景，包括了摄影机、光影、材质等各种对象。 
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2023-07-23 21:28:40
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浅析matlab模拟静电场三维图与恒定电流场模拟静电场 1 浅析 Matlab 模拟静电场三维图 与恒定电流场模拟静电场 摘要：本文利用恒定电流场模拟静电场，通过寻找等势点的方法描绘出点 电荷对的电力线和电势面；而后利用 Matlab 来实现点电荷对在三维空间里的电 力线以及等势面的描绘，并且给出其详尽的计算程序以及注释，使 Matlab 初学 者能够轻松的看懂程序；同时对 Matlab 模拟静电
一、绘制三维图像、1、三维绘图步骤、2、代码示例
原创
2022-03-08 11:37:14
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北京冬奥会主题歌演唱环节，几百个孩子手举发光的和平鸽在鸟巢中央奔跑，孩子跑过，脚下的屏幕随即亮起雪花。有人以为雪花是提前做出来的，有人以为地屏有触感，踩到就有反应。其实，这种实时交互来自3DAT三维运动员追踪技术，它可以让地面的屏幕瞬间对演员位移做出实时反馈并呈现艺术效果：“这个系统利用捕捉系统提供过来的位置信息，把预先设计好的视频效果，精准呈现在演员脚下，这样就能形成如影随形的效果了。”&nbs
Pandas 的数据结构：Pandas 主要有 Series（一维数组），DataFrame（二维数组），Panel（三维数组），Panel4D（四维数组），PanelND（更多维数组）等数据结构。Series 是一维带标签的数组，它可以包含任何数据类型。包括整数，字符串，浮点数，Python 对象等。Series 可以通过标签来定位。DataFrame 是二维的带标签的数据结构。我们可以通过标签
