视觉SLAM从入门到实践第6页

[Python编程：从入门到实践] 第十六章：下载数据习题答案

16-6国内生产总值：OpenKnowledgeFoundation提供了一个数据集，其中包含全球各国的国内生成总值（GDP），可在http://data.okfn.org/data/core/gdp/找到这个数据集。请下载这个数据集的JSON版本，并绘制一个图标，将全球各国最近一年的GDP呈现出来。"""我是用csv版本编的程"""#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:

myqijin·2023-11-22 13:52

视觉SLAM十四讲学习笔记——第三讲三维空间刚体运动

1.旋转矩阵的正交性P45下方注解第一条“旋转矩阵的正交性可直接由定义给出”，在查阅众多证明方法之后，我选择一种个人更容易理解的方法。首先明确：正交矩阵即逆为自身转置的矩阵，即满足，因此要证明旋转矩阵的转置矩和逆矩阵是同一个矩阵。对于转置矩阵较为简单：对于旋转矩阵的逆，可以从物理意义上考虑，即为反向旋转对应的旋转矩阵（经过两次旋转回到初始状态，对应矩阵相乘结果为单位矩阵），因此只需要调换对应基底就

晒月光12138·2023-11-22 01:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——第九讲后端优化（1）

经过前端（视觉里程计）估计得到的轨迹和地图由于存在累计误差，在长时间内是不准确的。因此希望构建一个针对全局的更大规模的优化问题，得到最优的轨迹和地图，这里主要有两种解决思路：（1）基于马尔可夫性假设的卡尔曼滤波器：马氏性假设可以简单地理解为“当前时刻状态只与上一时刻有关”。针对SLAM问题（非线性）的卡尔曼滤波器给出了单次线性近似下的最大后验估计，或者说是优化过程中一次迭代的结果。（2）非线性优化

晒月光12138·2023-11-22 01:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——第三章三维空间刚体运动

视觉slam十四讲学习笔记——第三章三维空间刚体运动3.1旋转矩阵3.1.1点、向量和坐标系3.1.2坐标系中的欧式变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2Eigen库的使用3.3旋转向量和欧拉角3.3.1

HIT_NOVA·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲相机与图像

文章目录前言一、相机模型针孔相机模型畸变模型双目相机模型RGB-D相机模型二、图像三、代码复现总结前言研0学生，放假宅家，本科期间对其感兴趣，故开始学习。一个人学有点无聊，可以一起来学呀！参考书：高翔《slam十四讲》第二版我会在我的笔记中，结合自己的理解复述内容，并对代码部分完成复现。有问题的可以留言或者私信噢！开发环境：虚拟机Ubuntu22.04+Vscode。一、相机模型针孔相机模型设O−

派大星不憨·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——第一二讲

文章目录前言第一讲预备知识第二讲初识SLAM传感器Sensors经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述总结前言研0学生，放假宅家，本科期间对其感兴趣，故开始学习。一个人学有点无聊，可以一起来学呀！

派大星不憨·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——三维空间刚体运动（ch3~旋转矩阵Eigen）

文章目录本节目标一、旋转矩阵1.1点、向量和坐标系1.1.1向量-向量、向量-数之间的运算1.1.2外积表示旋转1.2坐标系间的欧式变换1.3变换矩阵与齐次坐标1.4小节二、代码实践2.1矩阵初始化2.2矩阵运算2.3矩阵变换2.4解方程2.4.1特征值/特征向量2.4.2解方程本节目标理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一

云梦泽没有东边和西边·2023-11-22 01:06

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记——第3讲刚体运动

第三章刚体运动学习任务一、点，向量和坐标系向量的坐标内外积二、坐标系间的欧氏变换三、齐次坐标和变换矩阵♥重点♥四、旋转向量和欧拉角4.1旋转向量4.2欧拉角4.3四元数五、四元数到旋转矩阵的转换学习任务理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一、点，向量和坐标系刚体：不光有位置，还有自身的姿态。相机也可以看成三维空间的刚体，位置

星禾说·2023-11-22 01:35

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵

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本章将介绍视觉SLAM的基本问题之一：如何描述刚体在三维空间中的运动？

趴抖·2023-11-22 01:32

OpenCvSharp从入门到实践-（01）认识OpenCvSharp&开发环境搭建

目录一、OpenCV二、OpenCvSharp三、OpenCvSharp开发环境搭建四、下载五、其他一、OpenCVOpenCV是基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习函数库，支持Windows、Linux、Android和MacOS操作系统。OpenCV由一系列C/C++函数和少量C++类构成，利用MMX和SSE指令。OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通

天天代码码天天·2023-11-21 23:39

Python学习笔记（4）

《Python编程：从入门到实践》学习笔记1.文件和异常1.1从文件中读取数据1.1.1读取整个文件要读取文件，需要一个包含几行文本的文件。

susan花雨·2023-11-21 13:36

远控免杀从入门到实践之白名单（113个）总结篇

《远控免杀从入门到实践》系列文章目录：1、远控免杀从入门到实践(1)基础篇2、远控免杀从入门到实践(2)工具总结篇3、远控免杀从入门到实践(3)代码篇-C/C++4、远控免杀从入门到实践(4)代码篇-C

扶苏゜·2023-11-21 02:51

Python编程从入门到实践的第三天

#-*-coding=utf-8-*-#今天是12月24号了，天气阴，不是太好，这是我看Python编程从入门到实践的第三天，现在是上午，我是皮卡丘，这是我敲的第八章的代码#第八章练习题1#importthree_test

电击小子_ea1b·2023-11-19 13:41

python3基础教程邓英_python 3 基础教程

《Python编程从入门到实践》可以帮助零基础读者快速入门Python编程，并且达到初级开发者的水平；《Python编程快速上手让繁琐工作自动化》则

weixin_39526238·2023-11-16 10:43

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（下）

8.2BA与图优化BundleAdjustment是指从视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数（内参和外参）。8.2.1相机模型和BA代价函数我们从一个世界坐标系中的点p\boldsymbol{p}p出发，把相机的内外参数和畸变都考虑进来，最后投影成像素坐标，步骤如下：（1）世界坐标系转换到相机坐标系P′=Rp+t=[X′,Y′,Z′]T(8-30)\boldsymbol{P'}=\boldsy

算法导航·2023-11-15 20:28

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计2

文章目录07视觉里程计27.1直接法的引出7.22D光流7.2.1Lucas-Kanade光流7.2.1实践：LK光流7.3直接法7.3.1推导过程7.3.2直接法的优缺点07视觉里程计27.1直接法的引出特征点的缺点：关键点的提取与描述子的计算非常耗时，实时性差；使用特征点时，忽略了特征点以外的所有信息，而丢弃了部分可能有用的信息；有时会出现特征缺失的情况，如白墙或者空荡荡的走廊等。为了克服上述

算法导航·2023-11-15 20:58

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计 1（下）

6.4.1直接线性变换（DLT）已知空间中某点P=[X,Y,Z,1]T\boldsymbol{P}=[X,Y,Z,1]^TP=[X,Y,Z,1]T，在图像中的归一化坐标为[u,v,1]T[u,v,1]^T[u,v,1]T，求解相机运动R\boldsymbol{R}R、t\boldsymbol{t}t。定义增广矩阵[R∣t][\boldsymbol{R}|\boldsymbol{t}][R∣t]为一

算法导航·2023-11-15 20:57

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（上）

文章目录08后端18.1概述8.1.1状态估计的概率解释8.1.2线性系统和卡尔曼滤波（KF）8.1.3非线性系统和扩展卡尔曼滤波（EKF）8.1.4小结08后端1前端视觉里程计可以给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差积累，地图在长时间内是不准确的，因此，我们希望构建一个大规模、长时间的最优轨迹和地图。8.1概述8.1.1状态估计的概率解释（1）两种处理方式批量式：使用过去和未来的信

算法导航·2023-11-15 20:55

自学SLAM（8）《第四讲：相机模型与非线性优化》作业

前言小编研究生的研究方向是视觉SLAM，目前在自学，本篇文章为初学高翔老师课的第四次作业。

Chris·Bosh·2023-11-15 17:06

【SLAM十四讲学习笔记】第2讲初识 SLAM

2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践:编程基础2.1SLAM是什么？

JOJO-XU·2023-11-14 02:57

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍

如果这里的传感器主要为相机，那就称为视觉SLAM。SLAM的目的是解决“定位”和“地图构建”这两个问题——一边要估计传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型。对此，我们需要借助传

趴抖·2023-11-14 02:27

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述本章主要分为四个部分，分别为：引子：引入一个作者虚拟的机器人——小萝卜，并介绍了与SLAM相关的传感器的相关知识经典视觉

bangbang1124·2023-11-14 02:27

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲一个机器人，如果想要探索某一块区域，它至少需要知道两件事：我在什么地方——定位周围环境是什么样——建图一方面需要明白自身的状态（即位置），另一方面也要了解外在的环境

趴抖·2023-11-14 02:56

Docker学习一：Docker简介与安装

组队学习：教程地址为：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Docker另外推荐大家阅读：Docker从入门到实践

浩波的笔记·2023-11-13 19:08

python编程_从入门到实践项目篇——外星人入侵

项目1外星人入侵武装飞船一、规划项目二、安装pygame三、开始游戏项目1、创建pygame窗口及响应用户输入2、设置背景色3、创建设置类四、添加飞船图像1、创建Ship类2、在屏幕上绘制飞船五、重构1、方法_check_events()2、方法_update_screen()武装飞船记录学习项目的过程，这是一个简单的飞船游戏，通过学习这个项目来了解pygame是如何处理在屏幕上绘制图像等任务，重

陇山·2023-11-13 02:03

python编程：从入门到实践笔记

文章目录第二章变量和简单数据类型2.1运行hello_world.py时发生的情况2.2变量2.2.1变量的命名和使用2.2.2使用变量时避免命名错误2.3字符串2.3.1使用方法修改字符串的大小写name.title()name.upper()name.lower()2.3.2合并（拼接）字符串2.3.3使用制表符或换行符来打印空白2.3.4删除空白favorite_language.rstri

哈宝可爱·2023-11-12 06:37

不要浪费时间！直到你到达你的蟒蛇机器学习

Python分享阁·2023-11-11 14:47

ansible从入门到实践(一)

Ansibleplaybook简介ansible是什么？ansible是新出现的自动化运维工具，基于Python开发，集合了众多运维工具（puppet、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansible是基于paramiko开发的,并且基于模块化工作，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只

lclo·2023-11-11 14:33

深蓝-视觉SLAM-第一讲习题

一，熟悉linuxunbuntuAPT-GET工作原理：https://www.cnblogs.com/cyl2008/p/6417443.html1，“sudoapt-getinstall”下载安装软件包大体分为四个步骤：(1)扫描本地存放的软件包更新列表（由”apt-getupdate"命令刷新更新列表，也就是var/lib/apt/lists/),找到最新版本的软件包；进行软件包依赖关系检查

思考之路·2023-11-11 12:22

视觉SLAM十四讲ch7 orb_self.cpp报错段错误 (核心已转储)

在运行orb_self.cpp代码时出错。终端显示段错误(核心已转储)经过搜索并未找到合适的解决方法。于是仔细检查代码，发现以下函数异常voidComputeORB(constcv::Mat&img,vector&keypoints,vector&descriptors)再次调试发现这一行出现问题if(img.at(pp.y,pp.x)(qq.y,qq.x)){仔细检查参数cv::Point2fp

Nico_J ??·2023-11-10 22:42

研究生期间工作记录

时间工作23/07从视觉slam方向转换位激光slam，细读了LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO2、faster-lio23/08研究低内存消耗方向的大规模激光slam，以及提高精度23/09完成一篇会议论文

Nico_J ??·2023-11-10 22:42

上手 GTSAM 4.3.0 求解非线性曲线拟合问题

GTSAM4.3.0非线性曲线拟合参考链接:链接1:例子由来链接2:实验室大佬的博客遵循视觉SLAM十四讲的思路,上手各类求解器都可以用非线性曲线拟合这个例子来做.假设问题如下:y=ax2+bxy=ax

平凡矩阵·2023-11-10 11:53

Spring Boot：从入门到实践的全面指南

文章目录1.SpringBoot简介及特性1.1简介：什么是SpringBoot1.2特性：SpringBoot的优势与特点1.3四大核心：SpringBoot的核心组成2.SpringBoot入门案例2.1SpringBoot项目创建2.2创建一个SpringMVC的SpringBootController2.3深入理解SpringBootController的工作机制2.4SpringBoot

沐雨风栉·2023-11-09 12:33

《视觉SLAM十四讲》-- 李群与李代数

文章目录03李群与李代数3.1李群与李代数基础3.1.1群3.1.2李群3.2李代数的引出3.3李代数的定义3.4李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)3.5李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)3.6指数与对数映射3.6.1SO(3)上的指数映射3.6.2SE(3)上的指数映射3.6.3小结3.7李代数求导与扰动模型3.7.1BCH公式与近似形式3.7.2

算法导航·2023-11-08 21:04

《视觉SLAM十四讲》-- 三维空间的刚体运动

文章目录02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述2.1点和坐标系2.1.1三维坐标系有关表述2.1.2坐标系变换2.2旋转向量和欧拉角2.2.1旋转向量2.2.2欧拉角2.3四元数2.3.1四元数的定义2.3.2四元数的计算2.3.3四元数表示旋转2.3.4四元数与其他旋转表示法的转换2.4相似、仿射、射影变换02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述（1）二维与三维空间中，机器人位姿的表述：2

算法导航·2023-11-08 21:33

《视觉SLAM十四讲》-- 相机与图像

04相机与图像4.1相机模型4.1.1针孔相机模型针孔模型描述了一束光线通过针孔后，在针孔背面投影成像的关系（类似小孔成像原理）。根据相似三角关系Zf=−XX′=−YY′(3-1)\frac{Z}{f}=-\frac{X}{X^{\prime}}=-\frac{Y}{Y^{\prime}}\tag{3-1}fZ=−X′X=−Y′Y(3-1)其中，负号表示成的像是倒立的。但实际相机得到的图像并不是倒

算法导航·2023-11-08 21:58

【视觉slam14讲】公式推导

李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点：容易产生锯齿二阶梯度法（牛顿法）？？？写为内积不是很懂？？？牛顿法缺点：H不容易计算，H的逆也不容易计算

我要算BA·2023-11-08 15:53

视觉SLAM总结——LSD SLAM中关键知识点总结

视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结1.LSDSLAM的创新点/关键点是什么？2.LSDSLAM的整体框架是怎样的？

Leo-Peng·2023-11-08 15:50

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结1.为什么叫半直接法视觉里程计？2.SVO的优缺点是什么？3.SVO的整体框架是怎样的？

Leo-Peng·2023-11-08 15:19

SLAM中的优化、李群李代数和BA

TableofContents1.SLAM中优化目标函数的表示2.李群李代数的引入3.BA本文为高博《视觉SLAM十四讲》李群李代数部分的学习笔记。

文科升·2023-11-08 15:11

【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导

最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》，看到第七章，对于ICP计算时的误差公式比较迷惑，花时间自己推导了一下，以此记录，也供大家查看。

顺其灬自然丨·2023-11-08 15:36

【Python入门到实践】怎样快速入门Python并学会在学习中避坑

Python编程开发·2023-11-08 13:58

Python编程：从入门到实践 (项目3—Web应用程序—学习问题汇总)（新手避坑必看）

本人系统环境：WIN10系统Python3.9Django2.1.5书本环境：Python3.xDjango1.8.5基于Django开发一个名为“学习笔记”的项目，这是一个在线的日志系统，能够记录所学习的有关特定主题的知识。建立项目要编写一个名为“学习笔记”的Web应用程序，让用户能够记录感兴趣的主题，并在学习每个主题的过程中添加日志条目。“学习笔记”的主页对这个网站进行描述，并邀请用户注册或登

渣渣测试007·2023-11-08 13:27

视觉SLAM十四讲读书笔记（2）P10-P27

目录Q：一个视觉SLAM框架由哪几个模块组成，各模块的任务又是什么Q：什么是机器人的自主运动能力Q：什么是机器人的感知Q：什么是激光雷达Q：什么是增强现实Q：什么是IMU单元Q：什么是双目相机Q：什么是轮式编码器

嘉子的秃头日记·2023-11-08 07:34

工程（十三）——基于激光视觉的SLAM三维重建

一、简介目前的主流三维重建算法包括：基于网络的纯视觉三维重建、基于SLAM算法的三维重建基于激光视觉SLAM（SimultaneousLocalization

桦树无泪·2023-11-08 06:36

【视觉SLAM】语义SLAM分类

高博在《视觉SLAM十四讲》中指出，通过语义与SLAM相结合，两者相互促进，相互补充。一方面，语义帮助SLAM。

Louis1874·2023-11-08 05:15

十分钟快速入门 Python，看完即会，不用收藏！

本文以EricMatthes的《Python编程：从入门到实践》为基础，以有一定其他语言经验的程序员视角，对书中内容提炼总结，化繁为简，将这本书的精髓融合成一篇10分钟能读完的文章。

weixin_34348111·2023-11-07 22:45

十分钟快速入门 Python