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....
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