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2021年2月8日
Multiple View Geometry in Computer Vision (Second Edition) 学习笔记-1
摘要: 第二节 投影几何和二维变换 2.2 The 2D projective plane 使用向量表示线段,如$(a,b,c)^T$表示$ax+by+c = 0$ $IR3 - (0,0,0)T$中的矢量等价类的集合组成射影空间$IP2$(P即Project),即,$IR3$中的每个矢量对应着$IP^2$
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posted @ 2021-02-08 10:29 码我疯狂的码
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2020年12月4日
QT安装QVTKWidget出现的问题
摘要: 使用VTK版本为8.2,下载下面的文件,放到\QT\5.14.2\msvc2017_64\plugins\designer文件夹下。 https://blog.csdn.net/wilsonass/article/details/89192007 出现的问题: (1)放进去之后仍然没有出现 进入qt
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posted @ 2020-12-04 21:10 码我疯狂的码
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2020年10月26日
双目相机标定校正(Qt+OpenCV+VS)
摘要: 双目立体校正 计算机视觉课的第二次作业,使用给定的双目相机加标定板(纸)进行双目相机的标定+校正。 工具 qt5 + opencv4.4.0 + vs2019 程序设计 程序设计重心主要放在qt5的界面布局,槽与信号之间的传递等。 双目立体标定的程序在opencv中有一个单独的例子,可以直接拿来做参
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posted @ 2020-10-26 20:45 码我疯狂的码
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2020年10月19日
Theia源码剖析——ReconstructionBuilderOptions
摘要: ReconstructionBuilderOptions: 类型 名称 默认值 可选项 作用 int num_threads 1 使用的线程数, 流水线的每个阶段(功能提取,匹配,估计等)将使用此数量的线程 bool reconstruct_largest_connected_component f
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posted @ 2020-10-19 14:20 码我疯狂的码
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Theia源码剖析——GlobalSFM
摘要: TheiaSFM——GlobalSFM 估计相机位姿和结构的管道如下: 1)通过在形成三元组的旋转上强制使用循环约束来过滤不好的成对几何体 2)初始化焦距 3)估计每个摄像机的整体旋转 4)删除相对旋转与整体旋转不一致的所有成对几何 5)在已知旋转的情况下优化相对平移 6)过滤潜在的不良相对平移 7
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posted @ 2020-10-19 11:13 码我疯狂的码
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2020年9月28日
ubuntu20.04安装pcl的详细步骤和走过的坑
摘要: 由于项目原因需要用到PCL,因此在小ubuntu虚拟机上准备安装。 根据网上的攻略,需要安装以下依赖库 sudo apt-get update sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev sudo apt-get install c
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posted @ 2020-09-28 21:14 码我疯狂的码
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2020年9月12日
第二次作业:卷积神经网络 part 2
摘要: 【第一部分】 问题总结 在看视频的时候,生成式对抗网络的训练策略是交替训练生成器G和判别器D,直到收敛。没太搞明白是如何收敛的。 对抗网络的思想实际上是生成网络G与判别网络D的博弈,那这个博弈的过程如何达到最终的平衡点? # 第四个滑动卷积层,包含BN,LRelu激活函数 nn.Conv2d(in_
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posted @ 2020-09-12 11:06 码我疯狂的码
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2020年9月11日
博客园图片居中工具
摘要: 把typora写好的文章上传到博客园时,默认的图片对齐方式总是左对齐,看起来总是很别扭,尝试用AHK手动替换但效率太低,于是下定决心写个自动替换程序一劳永逸。 貌似可以直接修改博客园的CSS代码直接实现图片居中,以下内容可以不用看了。。。。。。。 食用方法: 将下面的代码直接复制到cpp文件中,找一
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posted @ 2020-09-11 21:15 码我疯狂的码
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2020年8月22日
第四周:卷积神经网络 part3
摘要: 循环神经网络 RNN 全连接网络处理图像的问题: 参数太多:权重矩阵的参数太多$\longrightarrow$过拟合 卷积神经网络的解决方式 局部关联,参数共享 基本应用: 语音问答 2. 股票预测 3. 作词作诗 4. 图像理解 5. 视觉问答 循环神经网络和卷积神经网络的不同是什么? 传统神经
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posted @ 2020-08-22 01:13 码我疯狂的码
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2020年8月15日
第四次作业:卷积神经网络 part 3
摘要: 第四次作业:卷积神经网络 part 3 【第一部分】 代码练习 HybridSN原代码(上次作业) 链接 HybridSN修改后的代码(本次作业)链接 【第二部分】 代码练习 在线学习北京大学李夏的在线报告《语义分割中的自注意力机制和低秩重重建》 针对视频里的内容,我选择了其中一部分“自注意力机制和
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posted @ 2020-08-15 12:50 码我疯狂的码
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