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摘要： OpenCV 中 parallel_for_函数的具体用法，这个函数是OpenCV提供的并行化计算工具，能帮你高效低利用多核CPU加速循环类的计算任务。 一、parallel_for_ 核心概念 parallel_for_ 本质是OpenCV对多线程的封装，它会自动将一个大的循环任务拆分成多个子任务 阅读全文

摘要： 允许我们创建一个可调用对象，它在调用时会将给定的参数绑定到一个函数或函数对象。 std::bind是C++11引入的函数绑定器（头文件),它的核心能力是： 绑定函数(普通函数/成员函数/对象函数)的部分/全部参数； 返回一个“新的可调用对象”（可以像普通函数一样调用）； 未绑定的参数用【占位符】(s 阅读全文

摘要： 一、GDB 是什么？ GDB（GNU Debugger）是 Linux/macOS 下的命令行调试工具，核心作用是： 定位程序崩溃的具体代码行（如段错误、浮点异常）； 实时查看 / 修改变量值、寄存器状态； 单步执行代码，逐步排查逻辑错误； 分析程序的函数调用栈（崩溃时的执行路径） GDB 是定位 阅读全文

摘要： 一、Valgrind 是什么 Valgrind 是 Linux 下的开源内存调试 / 性能分析工具集，核心功能是检测程序的内存问题（泄漏、越界、重复释放、使用未初始化内存等），是 C/C++ 程序（尤其是涉及手动内存管理的程序，如你的 3D-3D 位姿估计代码）调试的必备工具。 它的核心原理是：通过 阅读全文

摘要： 信息矩阵（Information Matrix），本质是误差的协方差矩阵的逆，用于量化观测数据的 “可信度” 和 “噪声分布特性”，直接影响优化过程中误差的权重。 一、先理解核心概念：协方差矩阵 vs 信息矩阵 协方差矩阵（Covariance Matrix） 假设观测值存在噪声，噪声服从多维高斯分 阅读全文

摘要： 是计算机视觉 / 机器人领域中用于求解两组 3D 点集间最优刚体变换（旋转 + 平移） 的经典算法。 简单来说：给定两组对应（或近似对应）的 3D 点集（比如 RGB-D 相机不同帧的 3D 点、激光扫描的点云），ICP 通过迭代方式找到一个旋转矩阵R和平移向量t，使得其中一组点集经过R和t变换后， 阅读全文

摘要： 因为版本差异 auto solver = new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton( g2o::make_unique<BlockSolverType>(g2o::make_unique<LinearSolverType>())); 报错 替换代码为 点击查 阅读全文

摘要： 光束平差法（Bundle Adjustment, BA）是计算机视觉和 SLAM 领域的核心优化算法，本质是一种带约束的非线性最小二乘优化，目标是通过最小化「3D 点投影到 2D 图像的重投影误差」，来求解最优的相机位姿和3D 路标点坐标。 一、核心定义拆解 “光束” 的含义可以将相机光心到 3D 阅读全文

摘要： 一、NaN的本质含义 Nan(Not a Number)是浮点数类型(float double long double)特有的一种特殊数值，用于表示无效或未定义的浮点运算结果，它不是一个具体的"数字", 而是一种标记异常运算的状态。 常见产生NaN的场景包括： 1.无效的数学运算：0.0/0.0(零 阅读全文

摘要： 步骤 1：理解 1 << k（生成 “定位掩码”） 1 << k 是左移运算，核心是生成一个 “仅第 k 位为 1，其余位全为 0” 的二进制数（这个数叫 “掩码”，用来精准定位第 k 位） 步骤 2：理解 d | (1 << k)（按位或，仅置 1 目标位） | 是按位或运算，规则极其简单：两个数 阅读全文