opencv的一些函数countNonZero():计算物体的像素或面积常需要用到计算矩阵中的非零元素个数，OpenCV中使用countNonZero()函数实现。图像的基本操作bitwise_and是对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0 bitwise_or是对
四元数 描述了B相对于A的旋转，其中的rx,ry,rz组成的向量也是处于A中的向量。 如果要一个共轭四元数，也就是A对B的四元数，即 。我们有：注意，这里的当四元数表示由B相对于A坐标的四元数为时，他的共轭四元数则表示A相对于B坐标的四元数。当我们想求相对四元数时，可以使用。
可视化图像回忆可视化一个图像的两种方法 灰度模式二维数组 弥补差距动机：我们想把图像可视化到足以保留人类洞察力的高度，但要低到足以让我们轻易地将自己的洞察力转化为数学符号，并最终转化为对数组进行运算的计算机算法。 作为曲面的图像 表面高度与像素灰度值成比例 ( 深=低，浅=高) 例子 这样的可视化如何帮助我们？ 地形概念基本概念：上坡/下坡等高线（海拔高度相同的曲线）坡度峰/谷（局部极值）更多数
mean 求数组的平均数或者均值find 返回向量或者矩阵中不为0的元素的位置索引dot 列向量的点积sqrt 计算平方根的函数cross 计算两个向量的叉乘atan2 atan2(y,x)是4象限反正切，它的取值不仅取决于正切值y/x，还取决于点 (x, y) 落入哪个象限： 当点(x, y) 落入第一象限时，atan2(y,x)的范围是 0 ~ pi/2; 当点(x, y) 落入第二象限时，a
上下标定义： c -> current；r -> reference；w -> world； T a b T_a
1、引入 inline 关键字的原因在 c/c++ 中，为了解决一些频繁调用的小函数大量消耗栈空间（栈内存）的问题，特别的引入了 inline 修饰符，表示为内联函数。栈空间就是指放置程序的局部数据（也就是函数内数据）的内存空间。在系统下，栈空间是有限的，假如频繁大量的使用就会造成因栈空间不足而导致程序出错的问题，如，函数的死循环递归调用的最终结果就是导致栈内存空间枯竭。下面我们来看一个例子：实例
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Overload、Overwrite和Override的概念比较容易混淆，而且Overwrite和Override的中文翻译五花八门，让人很Confuse，顾保持英文原意：Overload 重载 在C++程序中，可以将语义、功能相似的几个函数用同一个名字表示，但参数不同（包括类型、顺序不同），即函数重载。 （1）相同的范围（在同一个类中）； （2）函数名字相同； （3）参数不同；请注意，重载解析中
概述 ——什么是makefile？或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西，因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作，但我觉得要作一个好的和 professional的程序员，makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编辑器，但如果你想成为一个专业人士，你还是要了解 HTML的标识的含义。特别在Unix下的软件编译，你就不能不自己写makefile了，会不会写make
CSE/EE486 Computer Vision I Introduction to Computer Vision什么是视觉？ 特别强调：三维世界和一个二维图像的联系。物体的位置和特征。什么是计算机视觉？ 与下列有关系，但不等同于： 摄影测量学 图像处理 人工智能为什么要学习计算机视觉？ 到处都有图像和视频 应用的快速积累 —从图片中建立三维世界的表示 —自动侦查（谁在干什么） —视频后处理
安装openjdk sudo add-apt-repository ppa:openjdk-r/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk2.安装编译jM
Easy部分：Two Sum 自己做第一遍，暴力匹配：public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { vector<int> sequence; for(size_t i = 0; i < nums.size(); i++) {
一、Linux/ROS Nodes单机仿真 1.安装ROS-Kinetic（参考http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu） 1.1 添加软件源 sudo sh -c ‘echo “deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu (lsbrelease−sc)main”>/etc/apt/sources....
回忆：高斯滤波器的导数 观察和概括高斯函数的导数：看起来像垂直的和水平的阶跃边缘关键思想：带滤波器的卷积（和互相关cross correlation）可以被看作是将想要找到的内容与图像中的所有局部区域进行比较 观察和概括关键思想：带滤波器的互相关cross correlation可以被看作是将想要找到的内容与图像中的所有局部区域进行比较下图看起来像垂直边缘；右边较浅最大响应（蓝色框）：垂直边缘；
回忆：二维梯度梯度 = 图像 I(x,y)的偏导数向量 = [dI(x,y)/dx , dI(x,y)/dy] 梯度向量场表示最陡上升的方向和坡度(当考虑图像像素值为一个平面/高度图时) 数值导数有限前向差分 有限后向差分 有限中心差分：更精准 例子：空间图像梯度注意：从现在开始，我们将去掉常数因子1/2。我们在后面去除以它。 更具体地说 线性滤波器一般流程：形成新图像，其像素是原始像素值的加权
论文地址摘要主要贡献算法流程实验结果
论文地址文章导读最近自己的工作有借鉴这篇文章中用到的拉格朗日对偶，然后就细读了文章的内容并且分析了对应的代码。 拉格朗日对偶属于凸优化的范畴，详细的定义和理论可以在《Convex optimization》一书中进行深入学习。本篇博客仅重
1. 特征值分解（EVD）实对称矩阵在理角奇异值分解之前，需要先回顾
立体视觉通过两个或多个相机同时拍摄的图像，推导出深度信息基本投影模型为什么立体视觉？本质的歧义：射线OP上的任何点都会产生像素
回忆：简单的立体视觉系统点（X, Y, Z）在左边相机的图像坐标 (Image coords)：点（X, Y, Z）在右边相机的图像坐标 (Image coords)：立体视差左
一般立体视觉的步骤找到八组或更多的初始匹配点组利用8点法计算基础矩阵F从基础矩阵F推导出对极几何（极点，极线等）矫正图像，从而获取简单的扫描
对极几何左边极点：相机1所看到的相机2的位置。右边极点：相机2所看到的相机1的位置对极几何对应点位于共轭极线上对极几何给定一幅图像中的一个
移动的相机相机拍摄由时间t索引的图像（帧）序列从一个时间到下一个时间，相机经历旋转（滚转、俯仰、偏航）和平移（tx、ty、tz）运动（位移）场运动场Motion Field和光流Optic Flow运动场：三维相对速度矢量在二维图像平面上的投影光流：在图像中观察到的亮度模式（brightness patterns）的二维位移运动场是我们想知道的。光流是我们可以估计的。有时光流...
论文地址论文视频文章导读为什么要解读这篇文章？因为之前接连介绍该作者的两个工作，TEASER | 快速且可证明的点云配准算法和代码
第1节概述与课程介绍1. VIO 文献阅读视觉与IMU进行融合之后有何优势？答：视觉提供丰富的场景信息，可以用来建立3D模型，定位和重定位；IMU提
图像映射概述二维平面变换的基本操作几何图像映射x’ = f(x, y, {parameters})y’ = g(x, y, {parameters})线性变换（可以写成矩阵）平移（Translation）尺度（Scale）旋转（Rotation）欧几里得（欧式，刚性变换）分块矩阵分块矩阵，由其他较小的矩阵块组成。这些小的矩阵块被称为分块矩阵的块或者子矩阵比如，...
基于外观的跟踪直方图外观模型动机——要跟踪非刚性对象（如行走的人），指定明
回忆级联高斯——用较小的高斯重复卷积来模拟较大的高斯卷积的效果。结合律例子：级联卷积帕斯卡三角形Aside: Binomial Approximation旁白：二项式
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