目录前言算法解析算法流程线/面特征与线/面地图的残差与对应优化向量计算LM算法推导主体部分推导基于Tait-Bryan xyz extrinsic rotations的雅克比推导代码剖析 前言LOAM点云匹配部分极为经典，可以说是LOAM整个框架的核心，其运算速度快，精度高，自14年发布，并在后续拿下kitti冠军后，直到现在仍然被广泛使用，但在后续的推广中仍然有一些问题，这里做一些解析并记录下
作者:浩南 1. 概述MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港
1. Harris:2.特征检测与匹配特征点的检测和匹配是计算机视觉中最用要的技术之一。在物体检测，视觉跟踪，三维重建等领域广泛使用。 OpenCV的10种特征检测方法： FAST ， STAR， SIFT， SURF， ORB， MSER， GFTT， HARRIS， Dense, SimpleBlob 其中最常用的是SIFT，SURF，ORB.2.1 SURF特征点检测2.1.1 SUR
详细:1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)2.欧氏距离(Euclidean Distance)3.曼哈顿距离(Manhattan Distance)4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hamming distance)7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)8.贝叶斯公式1
摘要在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制，如低分辨率和特殊的传感器的位置（如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动，roll,pitch旋转）。为了证明算法的可行性，作者分别在仿真和真实环
# 计算点位到线段的距离
在实际的开发中，我们经常会遇到需要计算点位到线段的距离的需求。这种计算是在计算机图形学、物理学、地理信息系统等领域中经常遇到的问题。在Java中，我们可以通过一些数学知识和算法来实现这种计算。
## 点位到线段的距离计算原理
点位到线段的距离计算是一个比较复杂的问题，需要考虑点的位置关系以及线段的方向等因素。通常我们可以通过以下步骤来计算点到线段的距离：
1. 计
原创
2024-04-04 04:26:01
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Day01 学习笔记1.计算机概论(CPU、内存、硬盘、操作系统)CPU：计算机的运算和计算中心，相当于人类大脑内存：暂时进行数据存储，临时加载数据、应用程序，断电数据会消失硬盘：磁盘，长期进行数据存储操作系统：连接计算机硬件与软件的一个软件2.Python历史Python崇尚优美、清晰、简单Python2.x 与 3.x 源码的区别：2.x：重复代码多、冗余、代码不规范（很多C、Java大牛提供
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2024-10-10 17:19:11
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在机器学习领域里，最核心的两种数值计算分别是：距离计算概率计算今天Reinhard Hsu就来看看常见都有哪些常见的的距离计算。欧式距离（Euclidean Metric）欧几里得距离，用于计算两个点之间的实际距离，计算方法是使用毕达哥拉斯定理，也就是咱们中国的勾股定理。对于二维平面上的两点，它们的欧式距离可以这样算： $$ d=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2} $$曼
1.点云体积的计算网格化，计算点云各部分的体积，进行累加三角化之后放入UG或者solidworks，就可以输出体积，可以根据不同的密度输出质量，2 点云/网格模型的体积计算参考 点云/网格模型的体积计算如下参考以上博客，使用cloudCompare2.1 点云体积计算用激光扫描设备扫描零件或者用无人机进行测量后会想知道它们的体积。如果扫描得到的数据是一系列三维点云，那么体积就比较难求，因为如何定义
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2024-07-31 14:53:55
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任务需求：对包含了x y z r g b六中信息的点云数据（txt）格式进行半径滤波，我的数据是按照S3DIS来制作的，之前查了很多资料发现都没有直接对txt格式进行操作的.直接见代码吧代码import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import os
def radius_filter(points, ra
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2024-04-28 12:19:24
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# 计算两点距离 Python
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个实现计算两点距离的流程。可以用下面的表格展示步骤：
```mermaid
journey
title 计算两点距离流程
section 开始
开始 --> 输入点坐标
section 计算距离
输入点坐标 --> 计算距离
section 输出结果
原创
2024-04-24 07:48:53
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# 利用PyTorch计算点云中每个点到原点的距离
随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，点云数据已成为3D建模和分析的重要代表形式。在这篇文章中，我们将讨论如何使用PyTorch库计算每个点在点云中到原点的距离。我们将给出具体的代码示例，详细解释每个步骤，并展示相关的类图与甘特图，以帮助读者理解整个过程。
## 什么是点云？
点云是由大量的三维数据点组成的集合，这些点通过坐标描述其在三维
双目摄像机标定最主要的目的：是要得求出每个摄像机的相机内参数矩阵K和畸变系数矩阵D，左右两个摄像机的相对位置关系（即右摄像头相对于左摄像头的平移向量 t和旋转矩阵R）。由于OpenCV中StereoCalibrate标定的结果极其不稳定，甚至会得到很夸张的结果，所以决定Matlab标定工具箱立体标定，再将标定的结果读入OpenCV，来进行后续图像校准和匹配。[1]首先对左右摄像头分别进行标定，得到
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2024-03-11 13:39:14
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前段时间分享过一个Matlab配色补充包(Matlab配色方案补充包——Matplotlib 3.3)，长这个样子：用了一段时间，发现它在画渐变图的时候还蛮方便，但要想用不同颜色来表示不同对象的话，比如画多条曲线，就会稍微有些麻烦——得多次调用colormap来赋予对象不同颜色。很多小伙伴用过以后也都跟我反馈了同样的问题。想了想，Matlab里面自带的颜色就那么几个，自己用RGB组颜色又很麻烦……
本文涉及很多代码及文字，排版、文字错误请见谅。本文包含约3200字，阅读时间预计12分钟文章目录一、SDK的安装 1. Ubuntu版本的安装过程 2. ROS Wrapper版本的安装 (1) `make ros` (2) 开启权限后运行节点`roslaunch imsee_ros_wrapper start.launch` (3) 另起终端查看ropic`rostopic
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2024-05-17 03:02:36
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# Python计算坐标两点距离教程
## 1. 整体流程
为了帮助小白开发者理解如何实现Python计算坐标两点距离的过程，我将采用表格的形式展示整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 提供两个坐标的输入 |
| 2 | 将输入转换为合适的数据类型 |
| 3 | 计算两点之间的距离 |
| 4 | 显示计算结果 |
## 2. 逐步指导
### 2.1
原创
2023-09-13 06:17:55
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# Python如何计算两点距离
## 引言
在现实世界中，计算两点之间的距离是一项常见的任务。无论是在地理学、物理学还是计算机科学中，都需要使用距离来衡量物体之间的关系。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来计算两个点之间的距离。本文将介绍几种常见的方法，并通过一个实际问题的示例来展示它们的用法。
## 方法一：欧几里得距离
欧几里得距离也称为直线距离，是最常用的计算两点距
原创
2023-09-29 04:42:49
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单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参，内参（1/dx,1/dy,Cx,Cy,f）表征了相机的内部结构参数，外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t。内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度，是一个物理尺寸，有时候会有dx=dy，这时候感光单元是一个正方形。Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移，因为芯片在安装到相机模组上的时候，由于制造精度和组装工艺的影响，很难
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2024-05-30 10:36:42
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1、主要参考（1）视频，大佬讲的就是好啊【Open3D】三维点云python教程_哔哩哔哩_bilibili（2）官方的github地址GitHub - isl-org/Open3D: Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing（3）作者@article{Zhou2018,
author = {Qian-Yi Zhou and Ja
double GetDistance(double lat1, double lng1, double lat2, doub
原创
2022-11-24 21:16:44
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