视觉SLAM从入门到实践第3页

DDD领域驱动设计内容分享(三十一)：探秘微信业务优化：DDD从入门到实践

目录引言一个维护中的业务系统引出的思考DDD的分层架构DDD的概念和实践一、战略和战术二、领域三、子域四、限界上下文五、防腐层六、领域事件七、实体/值对象八、聚合/聚合根九、DTO/领域对象/Dataobject十、仓储十一、领域服务DDD的代码脚手架引言本文作者从微信团队维护的带货类项目所遇卡点出发，尝试用领域驱动设计方法（简称DDD），保障在快节奏、多人协作的项目迭代中，维持系统的可维护性、可

之乎者也··2023-12-29 16:43

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM（续）

目录3.3YOLO模型轻量化改进3.3.1目标检测算法改进方向3.3.2改进算法性能对比与算法选择

林聪木·2023-12-28 10:53

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM

目录前言基于视觉SLAM的语义地图构建框架2.1基于RGBD数据的视觉SLAM框架2.1.1传感器数据读取

林聪木·2023-12-28 10:52

HoloLens中的视觉SLAM介绍

HoloLens是微软在2015年1月22日凌晨发布的一款头戴式的便携全息计算机设备。不同于VR眼镜，HoloLens直接在现实世界中呈现出一些虚拟的全息投影，即混合现实，不仅增强了真实感，还提供了一种新的人与现实世界交互的方式。HoloLens与用户的交互主要有以下三种方式：1、凝视（gaze）HoloLens可以探测到用户视线的焦点所在从而做出一些判断和反应。2、手势（gesture）Holo

qq_33511693·2023-12-27 12:22

Python中--类的使用和基础概念

《Python编程从入门到实践》中写道：面向对象编程时最有效的软件编写方法之一。在面向对象编程中，你编写表示现实世界中的事物和情景的类，并基于这些类来创建对象。

ZHU～.·2023-12-27 10:35

NDK 系列（5）：JNI 从入门到实践，爆肝万字详解！

请点赞关注，你的支持对我意义重大Hi，我是小彭。本文已收录到GitHub·Android-NoteBook中。这里有Android进阶成长知识体系，有志同道合的朋友，带你建立核心竞争力。前言在Android生态中主要有C/C++、Java、Kotlin三种语言，它们的关系不是替换而是互补。其中，C/C++的语境是算法和高性能，Java的语境是平台无关和内存管理，而Kotlin则融合了多种语言中的优

彭旭锐·2023-12-26 20:56

python编程从入门到实践第二版答案（第三章）

3-1names=['day','lxd','wzy','zzz']print(names[0])print(names[1])print(names[2])print(names[3])易错：[]与（）是两种格式，一个是tuple，一个是list3-2names=['day','lxd','wzy','zzz']print(f"{names[0]},nicetomeetyou")print(f"

机务猿·2023-12-26 16:09

Python从入门到实践——第十一章测试代码

第十一章测试代码1.测试函数文件一name_function_test1#name_function_test_1.pydefget_formatted_name(first,last,middle=''): """生成整洁的姓名""" ifmiddle: full_name=f"{first}{middle}{last}" else: full_name=f"

Ashleyxxihf·2023-12-26 02:28

Python从入门到实践——第十一章测试代码之【测试函数】

第十一章测试代码在软件开发过程中，编写测试是确保代码质量和可靠性的关键步骤。测试函数的作用在于验证代码的各个部分是否按照预期工作，以及在不同情况下是否能够正确处理输入。1.测试函数文件一name_function_test1#name_function_test_1.pydefget_formatted_name(first,last,middle=''): """生成整洁的姓名""" i

Ashleyxxihf·2023-12-26 02:58

Python从入门到实践——第十章文件【异常】【json】

目录3.异常【处理ZeroDivisionError异常】【使用异常避免崩溃】【else代码块】【处理FileNotFoundError异常】【分析文本】【使用多个文件】【失败时一声不吭】【决定报告哪些错误】【动手试一试】4.存储数据【json】不管专注的是什么，程序都把用户提供的信息存储在列表和字典等数据结构中。用户关闭程序时，你几乎总是要保存他们提供的信息；一种简单的方式是使用模块json来存

Ashleyxxihf·2023-12-26 02:57

python从入门到实践——第六章【字典】

Ashleyxxihf·2023-12-26 02:27

#0116#Python学习总结

今天总体来说就是没完成任务，其实老师布置的内容特别好，要求我们在看视频学习新内容之前，先把《Python编程-从入门到实践》的2-6章看完，这样一来可以复习，二来在学习新内容之前有一个初步的了解。

Tqco同学·2023-12-25 23:32

视觉SLAM14讲——李群与李代数

前面的文章说过三维空间的刚体运动，介绍了旋转的表示。在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式。1、李群与李代数上一篇文章说过旋转矩阵构成了特殊正交群SO(3)，变换矩阵构成特殊欧氏群SE(3)。首先我们来介绍下群这一概念。1、群无论从旋

Bumblebee972·2023-12-25 21:19

视觉SLAM十四讲：李群李代数

在上一讲中我们介绍了视觉SLAM十四讲的前3讲：基本框架和刚体运动的描述方式（R矩阵，T矩阵）。面临的问题：当我们对刚体的运动进行表示了之后，接下来要解决的问题是对得到的表示进行估计和优化。

目睹闰土刺猹的瓜·2023-12-25 21:49

视觉SLAM十四讲第4讲李群与李代数

目录一、李群与李代数基础群李代数的引出李代数的定义李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)二、指数和对数映射SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型BCH公式与近似公式SO(3)SO(3)SO(3)李代数上的求导李代数求导扰动模型(左乘)SE(3)SE(3

YWL0720·2023-12-25 21:49

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

本文为视觉SLAM学习总结，讲解对观测方程中xxx该如何优化。

Louis1874·2023-12-25 21:48

视觉SLAM十四讲——第四讲李群与李代数

@《视觉SLAM十四讲》知识点与习题《视觉SLAM十四讲》第四讲知识点整理+习题正在学习SLAM相关知识，将一些关键点及时记录下来。

chenying66·2023-12-25 21:18

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

文章目录一、引入二、基础1、群2、李代数三、指数与对数映射1、SO(3)指数映射2、SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、导数模型和扰动模型五、激动人心的英文符号1、Sophus的使用2、Example：评估轨迹误差前言：这部分内容很基础很重要，得看开。一、引入旋转矩阵或者变换矩阵对加法是不封闭的，即两个旋转矩阵相加或

贝宝老师·2023-12-25 21:18

视觉SLAM十四讲_4李群与李代数

本文为b站视频的一个笔记在SLAM中，我们经常要解下面一个问题F=minJ(T)=Σi=1N∣∣zi−Tpi∣∣2F=minJ(T)=\Sigma_{i=1}^N||z_i-Tp_i||^2F=minJ(T)=Σi=1N∣∣zi−Tpi∣∣2这个问题中,T是位姿变量。对于求最小值问题，我们第一步就要求函数对于变量的偏导数，比如说我们对y=x2y=x^2y=x2这个函数来说，偏导数就是y′=2xy'

手持电烙铁的侠客·2023-12-25 21:48

视觉slam十四讲ch4李群和李代数（包含实践部分）

目录0.前言：1.李群和李代数1.1群的定义1.1.1李群SO3、SE31.2李代数的引出1.3李代数的定义1.3.1李代数so31.3.2李代数se32.指数与对数映射2.1SO3上的指数映射2.1.1指数映射的性质：2.2SE3上的指数映射3.李群、李代数的定义与相互的转换关系4.李代数求导与扰动模型4.1BCH公式与近似模型4.1.1BCH公式4.1.2BCH近似的意义4.2SO3上的李代数

shikaikaikaikai·2023-12-25 21:46

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动旋转矩阵SO(n)={R∈Rn×n∣RRT=I,det(R)=1}SO(n)=\{R\in\mathbb{R^{n\timesn}}|RR^T=I,det(R)

影子鱼Alexios·2023-12-25 21:15

＜视觉SLAM十四讲＞李群与李代数

三维世界中描述刚体运动可以使用旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等.但是在SLAM中,除了表示之外,我们还要对它们进行估计和优化.因为在SLAM中位姿是未知的,而我们需要解决形如"在什么样的相机位姿最符合当前观测数据"这样的问题.一种典型的方式是将它构建成一个优化问题,求解最优的R,t,使得误差最小化.比如说相机旋转,我们估计它旋转了15度,但是观测值是16度,那么如何将我们的估计值调整到16度呢

Jealar Juno·2023-12-25 21:15

【视觉SLAM十四讲】第四讲李群和李代数

SLAM中位姿是未知的，而我们需要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。可以构建成一个优化问题，求解最优的R,t,使得误差最小化。群三维旋转矩阵构成了特殊正交群（SpecialOrthogonalGroup）三维变换矩阵构成了特殊欧氏群（SpecialEuclideanGroup）什么是群？群（Group）是一种集合加上一种运算的代数结构。记集合为A，运算为·，那么当运算满足以下性质时

liqingyushe·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲 Sophus库应用（李群与李代数）

1.SO3和SE3的声明（1）SO3可以由旋转矩阵/欧拉角/四元数/声明，但是不可以由角轴声明。具体做法：先用角轴声明旋转矩阵，再用旋转矩阵声明SO3Eigen::AngleAxisdv_rotation(M_PI/2,Eigen::Vector3d(0,0,1));Eigen::Matrix3dR_rotation=v_rotation.matrix();Sophus::SO3SO3_R(R_r

呼吸之野qaq·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲-高翔第4讲李群和李代数

李群和李代数1.李群李代数基础1.1群1.2李代数的定义1.3李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)1.4李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)2.指数和对数映射2.1SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射2.2SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射3.李代数求导与扰动模型3.1BCH公式与近似形式3.2李代数求导4.SOPHUS库的使用4.1SOP

玛卡巴卡_qin·2023-12-25 21:44

SLAM十四讲——跑通李群与李代数代码（解决Sophus库的问题）

2、视觉slam十四讲李群与李代数这部分代码采用的是非模板的Sophus库。3、如果你在运行这部分代码时遇到了问题，那就先将已经安装或存在的Sophus文件删除干净。

William.csj·2023-12-25 21:13

视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数

视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数李群与李代数基础群的性质封闭性：∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A\foralla_1,a_2\inA,a_1\cdota_2\inA∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A

影子鱼Alexios·2023-12-25 21:09

Linux操作系统基础：从入门到实践

目录学习目标：学习内容：学习时间：学习产出：Linux操作系统概述Linux操作系统的定义和主要特点Linux操作系统与其他操作系统的比较Linux操作系统在不同领域的应用案例Linux操作系统的历史Linux操作系统的起源和发展过程Linux操作系统的主要版本和分支Linux操作系统的安装准备安装前的环境和要求安装Linux操作系统的步骤和注意事项常见的Linux发行版介绍和选择Linux操作系

阿猫的故乡·2023-12-24 22:22

使用Git进行版本控制

参考：《Python编程从入门到实践》前言1、安装、配置Git1.1在Linux系统中安装Git1.2在OSX系统中安装Git1.3在Windows系统中安装Git1.4配置Git2、创建项目3、忽略文件

Mr_不负此舟·2023-12-22 23:09

论文阅读：Long-Term Visual Simultaneous Localization and Mapping

论文摘要指出，为了在长期变化的环境中准确进行定位，提出了一种新型的长期视觉SLAM（同步定位与地图构建）系统，该系统具备地图预测和动态物体移除功能。

稻壳特筑·2023-12-22 09:13

orb-slam2学习总结

目录视觉SLAM1、地图初始化2、ORB_SLAM地图初始化流程3、ORB特征提取及匹配1、对极几何2、对极约束（epipolarconstraint）3、基础矩阵F、本质矩阵E5、单目尺度不确定性6、

谢大旭·2023-12-21 21:08

视觉SLAM中的相机分类及用途

视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法主要用于机器人和自动导航系统中，用于同时进行定位和建立环境地图。这种算法依赖于相机来捕捉环境数据。

稻壳特筑·2023-12-19 12:31

《Python编程从入门到实践》（第16章.下载数据）

1.分析CSV文件头P313importcsvfilename='death_valley_2014.csv'withopen(filename)asf:reader=csv.reader(f)#创建一个与文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中，只能在with代码块中使用header_row=next(reader)#返回文件的下一行，这里只调用了一次，所以返回的是文件的第一行2.模块da

单单一个越字·2023-12-19 11:41

为学弟学妹精心整理的 python 系统入门学习

书籍《Python编程，从入门到实践》，这应该是世界上最畅销的Python编程书，没有之一。

程序员编程指南·2023-12-18 05:02

视觉SLAM理论到实践系列（六）——特征点法视觉里程计（4）

视觉SLAM理论到实践系列文章下面是《视觉SLAM十四讲》学习笔记的系列记录的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此视觉SLAM理论到实践系列文章链接下面是专栏地址：视觉SLAM理论到实践专栏文章目录视觉

yangtsejin·2023-12-17 10:01

视觉SLAM学习笔记番外篇——git的基本使用与上传文件到github

目录一、注册github二、安装git三、新建仓库四、上传文件五、报错解决方法一、注册github登录https://github.com，验证邮箱就可以注册，国内也许网速较慢，可以等待或者“想想办法”，一般可以裸连。二、安装git去官网https://git-scm.com/download/win找到安装包在windows系统下安装，安装过程基本上都点击next，习惯上建立桌面快捷方式，然后桌

隔壁老王的学习日志·2023-12-16 12:56

ORB-SLAM3中的地图管理与编程

ORB-SLAM3中的地图管理与编程ORB-SLAM3是一种基于特征的视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）系统，可以在计算机视觉领域用于实时定位和地图构建

风华绝代的代码·2023-12-16 12:45

lidar slam vs visual slam

lidar对结构敏感，结构缺失（structure-scarce）的场景lidar不行，例如隧道，而视觉SLAM对特征敏感，特征缺失（poortextures）的场景视觉不行。

wenningshine·2023-12-15 22:50

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲

趴抖·2023-12-14 23:54

Docker入门学习

参考Docker入门教程Docker——从入门到实践1.Docker是什么1.1环境配置软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境都不相同，你怎么知道自家的软件，能在那些机器跑起来？

caokai001·2023-12-14 21:04

octovis加载八叉树地图出现段错误

《视觉SLAM十四讲》ch12八叉树地图八叉树地图生成都没有什么问题，结果octovis加载地图出现问题，怀疑是Qt的问题，依赖包可能安装有问题。

小灰灰Coding·2023-12-14 20:10

特征点 -- 《视觉SLAM十四讲从理论到实践（第2版）》

什么是特征点？特征点就是图像中一些特别的地方，例如图像中的角点，在不同图像之间的辨识度更强，一种直观的提取特征的方式就是在不同图像之间辨认角点，确定它们的对应关系。OpenCV中已经有了很多实用的特征提取和匹配的算法：OpenCV之特征检测-知乎

笨小古·2023-12-05 00:30

《视觉SLAM十四讲从理论到实践（第2版）》

书中代码：GitHub-gaoxiang12/slambook2:edition2oftheslambook书籍PDF：关注【LearnfromZero】回复【SLAM142】即可领取

笨小古·2023-12-05 00:30

OpenCvSharp从入门到实践-（04）色彩空间

目录1、GRAY色彩空间2、从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间2.1色彩空间转换码2.2实例BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间3、HSV色彩空间4、从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间4.1色彩空间转换码4.2实例BGR色彩空间转换到HSV色彩空间1、GRAY色彩空间GRAY色彩空间通常指的是灰度图像，灰度图像是一种每个像素都是从黑到白，被处理为256个灰度级别的单色图像。这256个灰度级别

天天代码码天天·2023-12-04 19:48

《python编程从入门到实践》第2版第十章课后练习

第十章练习10-1练习10-2练习10-3练习10-4练习10-5练习10-6练习10-7练习10-8练习10-9练习10-10练习10-11练习10-12练习10-13练习10-1Python学习笔记在文本编辑器中新建一个文件，写几句话来总结一下你至此学到的Python知识，其中每一行都以“InPythonyoucan”打头。将这个文件命名为learning_python.txt，并存储到为完成

小白*进阶ing·2023-12-04 15:13

Python编程从入门到实践

文章目录前言第1章起步变量字符串使用方法修改字符串的大小写合并（拼接）字符串使用制表符或换行符来添加空白删除空白使用字符串时避免语法错误数字整数浮点数使用函数str()避免类型错误注释/Python之禅第3章列表简介列表简介访问列表元素索引从0而不是1开始使用列表中的各个值修改、添加和删除元素从列表中删除元素使用del语句删除元素使用方法pop()删除元素弹出列表中任何位置处的元素根据值删除元素组

沪上菜鸟·2023-12-04 09:33

OpenCvSharp从入门到实践-（06）创建图像

目录1、创建图像1.1实例1-创建黑色图像1.2实例2-创建白色图像1.3实例3-创建随机像素的雪花点图像2、图像拼接2.1水平拼接图像2.2垂直拼接图像2.3实例4-垂直和水平两种方式拼接两张图像在OpenCV中，黑白图像其实就是一个二维数组，彩色图像就是一个三位数组。数组中的每个元素就是图像中对应位置的像素值。1、创建图像在黑白图像中，像素值为0表示纯黑色，像素值为255表示纯白色1.1实例1

天天代码码天天·2023-12-04 00:39

SLAM前端 - 直接法

参考：高翔——《视觉SLAM十四讲》第8讲视觉里程计2高翔——《视觉SLAM十四讲》系列讲解视频及PPTch8目录：1光流法2直接法3特征点法vs直接法1光流法分为：（1）稀疏光流：Lucas-Kanade

aaa小菜鸡·2023-12-03 21:29

SLAMBOOK2踩坑记之：plotTrajectory.cpp中的undefined reference to symbol ‘glTexImage2D‘错误

今天动手运行了高翔《视觉SLAM十四讲》第3讲“三维空间刚体运动”中的代码部分，前面的部分非常顺利，但是到了3.7节可视化演示的部分，出现了非常棘手的问题，大约画了3个小时的时间才解决。

梧桐雪·2023-12-03 14:13

《python编程从入门到实践》第2版第八章课后练习

第八章练习8-1练习8-2练习8-3练习8-4练习8-5练习8-6练习8-7练习8-8练习8-9练习8-10练习8-11练习8-12练习8-13练习8-14练习8-15练习8-16练习8-17练习8-1消息编写一个名为display_message()的函数，它打印一个句子，指出你在本章学的是什么。调用这个函数，确认显示的消息正确无误。defdisplay_message():print("The

小白*进阶ing·2023-12-03 05:17

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