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RSS订阅原创 liosam 速腾RoboSense 32线激光雷达数据适配，timestamp位数不够
所以，timestamp用float是装不下的，所以需要把lio-sam的数据结构改double，从需求看，整数秒有10位，多出5位比毫秒还低，足够用了。其次，2^24共有8个十进制位. 所以有些编译器 float的有效数字位是 8位 , 有些有效数字位是 7位.(注意不是小数的位数, 是有效数字位)首先，float 是 32位, 其中有23位用于存放尾数, 带有一个固定隐含位…所以float的有24个二进制有效位位数.首先是时间，点云的时间是绝对时间，所以不能用加法。
2024-01-11 09:48:42
540
原创 open_vins 安装（ubuntu18.04 opencv3.2.0）
看到openvins引用新编译的opencv库，新的是3.2.0，默认是3.4.8，虽然我没替换3.4.8，制定了/usr/local/opencv320/，但是执行了make install。这种问题很简单了，直接打开cmake/OpenCVCompilerOptions.cmake:21 ，找到21行，他就是多了一行多余的endif，直接删除掉就好了。将头文件cuda_fp16.h添加至 opencv/modules/cudev/include/opencv2/cudev/common.hpp。
2023-12-27 17:25:15
1075
原创 ubuntu多用户环境dockerbug，卸载重装docker流程
之前不小心误操作删除重装docker，结果删除没成功，更没法重装，每次apt install都会报一个docker错误，虽然不影响软件的常规安装～但是现在还是需要装一个完整docker，还是选择删除一下，重点是关闭服务，关闭服务就好卸载了。
2023-12-26 11:33:51
745
原创 vins_fusion在rviz可视化中vio与global严重不重叠的问题
简单修改，额外加了一个path消息，global_path_rot，专门把VIO和global的旋转给逆回去了，注意不要乱动T，目标不是硬重叠，只是别像蓝色偏差角度那么大，T留着还有点用，另外T还是跟随优化的动态的。之前试过几个方案，比如先跑一次bag，记录VIO与global的后验角度与偏差，写一个程序，把整个global输出的csv文件转换一次，但是觉得这玩意一方面流程繁琐，一方面不实时，还是对rviz显示下手了。原因，vio与global没有yaw角度同步，各自为政，两者通过一个变换T维持关系。
2023-12-14 20:46:05
115
原创 ROS rviz数据显示错误:Transform [sender=unknown_publisher] For frame []: Frame [] does not exist
主要问题出在topic的header上，问题原因乍一想没想到，因为我实际代码更复杂一点，是大消息套小数据，小数据有header，而大消息没header，代码上下文就不赘述了。C++嘛，都有默认值的，主动写header赋值默认值和不赋值有区别吗？可能C++没区别，rostopic echo也没区别！放开注释，消息就能在rviz显示，即便不给topic的header写frame_id。仔细分析一下报错信息，不知道publisher是谁！其实就很明显了，是header有问题！但是RVIZ有区别！
2023-12-14 19:55:08
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原创 SLAM中提到的相机位姿到底指什么？——高翔《视觉SLAM十四讲》的一点小错误
问题点：相机坐标是(5,0,0)^T，世界坐标点位置是(100,0,0)^T，相机坐标系下，这个点肯定是100-5，是(95,0,0)^T，但是又因为相机“位姿”是(5,0,0)^T，直接左乘相机“位姿”就得到了第一个结果"Pc=105 0 0，这明显和预期不一样，按照这种T的声明与定义，需要左乘T的逆才能得到预期的结果“Pc3 = 95 0 0 1”（齐次）根据主观习惯，相机在世界坐标系的位姿应该是Twc。根据习惯定义，想把Pw转换为Pc，应该是Pc=Tcw*Pw，高翔博士称为位姿的是Tcw。
2023-11-15 17:08:51
676
原创 LIO-SAM代码总结
看了一些注释版的代码，多少有些改动，或者是原文关系或者是注释版关系，好多topic和变量名有些中文理解上的“歧义”或者绕，简单整理一下。
2023-09-13 01:40:53
355
原创 ubuntu20.04 root用户下使用中文输入法——root用户pycharm无法用中文输入法问题
但是用root运行pycharm有一个问题——中文输入法不可用——多次重试，发现terminator中$下可以直接打中文，而#下就不可以，所以不是pycharm的问题，是root环境的问题（因为pycharm.sh本身在root下运行，所以不难理解）。因为一些众所不周知的bug，我的pycharm使用apt或者snap安装都不行了，官网下了“绿色版”，运行pycharm.sh也运行不起来，有个java相关环境报错，jre和jdk都装了，还是有点问题，最后尝试发现可以用root运行。最后尝试如下方法解决。
2023-08-18 10:25:17
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原创 LIO-SAM UBUNTU16.04.7 ROS-KINETIC 环境 编译 安装
简单记录一下VMWARE15+UBUNTU16.04.7（默认16.04比较老旧，不好用，vmtools也都没有）选这个版本的理由也简单，只是为了参考一个博客，单独建的环境，虚拟机换版本也容易。ROS-kinetic，去官网看说明装的desktop-full。
2023-05-17 00:41:53
824
原创 《视觉SLAM十四讲》 编译报错问题汇总 Ubuntu20.04
高翔原视频是ubuntu14.04，看了一下，有很多库都有兼容问题，所以初步按这个Ubuntu 20装：这个教程是ubuntu20的,用ubuntu14会不兼容，比如qt5.12.12无法安装等（需要5.12.3）。和我之前安装的主要区别：之前用的是非虚拟机还装了ros的ubuntu20，现在裸ubuntu20.视觉SLAM十四讲slambook2示例代码所有依赖库的编译安装教程（VTK、OpenCV3、ceres、Sophus、g2o、Eigen、Pangolin、googletest等）_zeeq_的博
2022-10-16 20:13:53
5101
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原创 cartographer与ros环境开发经验技巧总结（持续更新）
简介：不对具体功能系统讲解，网上已经很多了，只记录关键点和踩坑点。不对具体功能系统讲解，网上已经很多了，只记录关键点https://robot-ros.com/robot感觉很有用，至少这个tf很有用，讲的很清楚，比好多收费卖课的大忽悠要强（cvlife)https://robot-ros.com/robot/33772.htmltf主页tf教程主页void SigintHandler(int sig){std::cout ......
2022-02-22 17:46:39
1452
原创 读取访问权限冲突、解析多义性——Visual Studio C++中release调试问题
VS调试拖动崩溃问题，排除了for循环写法与open mp多线程问题因为库的原因，不方便使用debug版本，写了一个独立demo复现demo：void vs_runtime_bug_demo() { std::vector<std::tuple<std::string, std::string>> file_list_to_process; file_list_to_process.push_back({ "aaa","aaa" }); file_list_t
2021-10-11 15:27:39
1382
原创 相机参数（焦距）初始化对三维重建过程的影响
如果做过相机标定，可以直接使用，作为先验参数,如果没有，则需要给一个初始化值，通过BA过程自动优化，但是初始化值怎么给？colmap默认没有先验参数是用像素乘以1.2（默认值）得到的像素焦距。比如我的照片是6000*4000，就直接得出一个7200的像素焦距？运气好也能跑出结果，但是着就完了吗？我觉得差点意思！从头分析一下：首先，我需要拿到相机的物理焦距（mm），然后要把物理焦距转换为像素焦距（pixel），然后把像素焦距作为初始化参数喂进去，我认为能提高优化速度，甚至有可能把一些不好优化的情形重建
2021-08-24 12:53:56
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原创 leetcode 题解记录
代码维护https://github.com/huqinwei/leetcode_practice文件说明：vs2015工程Solution_1xx.h代表100-199题Solution_11xx.h代表1100-1199题千题只是目前的一个目标，在这里会进行简单总结：...
2021-08-20 21:44:42
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原创 leetcode 69 牛顿法实现double sqrt(double x)函数
sqrt()开平方，要能处理精确的小数。不是限定输入为整型返回整型的——int sqrt(int x)——leetcode 69直觉解释牛顿法：利用导数和变化趋势，寻找方程y=f(x)的根。虽然示意图烂大街了，还是坚持自己画一个：黑色曲线为要拟合方程y=f(x)红色直线为切线y-y0=y0'*(x-x0)绿色直线为前一步找到的切线根再做垂线回到曲线一点(x,f(x))迭代过程：从点A画切线，找到切线根B（xb,0），然后找到点C(xb,f(xb))，再从C做切线，找.
2021-08-11 19:51:07
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原创 obj文件格式详解及示例
OBJ文件是Alias|Wavefront公司为它的一套基于工作站的3D建模和动画软件"Advanced Visualizer"开发的一种标准3D模型文件格式，很适合用于3D软件模型之间的互导，也可以通过Maya读写。比如你在3dsMax或LightWave中建了一个模型，想把它调到Maya里面渲染或动画，导出OBJ文件就是一种很好的选择。目前几乎所有知名的3D软件都支持OBJ文件的读写，不过其中很多需要通过插件才能实现。OBJ文件是一种文本文件，可以直接用写字板打开进行查看和编辑修改。另外，有一种与此相
2021-07-30 14:47:36
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原创 三维重建中利用控制点提升模型位置精确度
现有，基于BA的SFM过程，在基于image_0位置(0,0,0)完成相对位置建图后，通过图片对应GPS信息，通过similarity3将整个地图拉到一个相对准确的位置，在此之后不再进行BA优化（只改变了整个模型的绝对位置，pose与point的相对位置并没有发生变化，原则上不需要）。现在为了让模型更准确，加入控制点功能。1.人工使用定位设备对选定位置进行打点，获得一个预设位置的绝对地理坐标Ground Truth。2.通过在image上找到打点位置，手动对图片打标签，实现多张image
2021-07-28 15:51:07
1464
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原创 ORB_SLAM2
1=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,22,23=VaultSrc.exe -uri ethstratum://[email protected]:66882=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,22,23=VaultSrc.exe -uri ethstratum://[email protected]:6688105=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,22,23=VaultSrc.exe -uri ethstratum...
2021-05-16 16:00:20
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原创 git push fatal: unable to access ‘https://github.com/huqinwei/nomeaning2.git/‘: OpenSSL SSL_read:
fatal: unable to access 'https://github.com/huqinwei/nomeaning2.git/': OpenSSL SSL_read: Connection was reset, errno 10054简单常规的git push指令出错，全局设置和用户名设置也没问题，git地址也没问题。原因：网络环境太差，网络中断https://stackoverflow.com/questions/25485816/openssl-errno-10054-...
2021-04-29 14:30:29
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原创 vs2015（VS2017等）配置属性里面没有c/c++ bug
事发过程与问题：使用VS建过C#的工程，再打开C++工程，新建一个项目，空工程，找不到配置属性页（可能也经历过一些自动关键和断电之类的异常情形，但不确定是导致bug的原因）。使用包括win32控制台程序等多种方式，都不存在C/C++页，而同解决方案的其他旧工程正常。解决方式：随便编译一次新加工程，页签恢复对此只能解释为bug后续：在此之后，重启VS，新建项目，现象没缓解，暂时需要编译每...
2021-04-15 11:37:53
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原创 In Triangle Test 计算几何 判断一个点在（二维）三角形内部 C/C++
计算几何相关内容，不过里边的实现仅供参考，实际跑起来是会有些问题的。原理：海伦公式，2倍面积的行列式计算*三角形面积公式行列式（海伦公式）2*S=|p.x p.y 1| |q.x q.y 1| |s.x s.y 1| */结构体定义struct Point { double x, y; bool extreme;};in trianglebool in_triangle(Point...
2021-04-09 10:18:52
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原创 三维重建（SFM）：图像形变对重建的影响与优化
采集工具：insta one 360切图工具：open MVG pano2pinhole（已有功能，绕y轴旋转，横向选取n个pinhole点，并且选择每个点切割图形的FOV）问题简述：大FOV产生严重形变，影响行进方向图片的匹配（RANSAC）被干扰，关联度不够；小FOV画幅小，窄街横向图片景深不够，关联度不够。...
2020-11-04 20:06:09
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原创 三维重建（SFM）：针对360全景切割图像的单目重建的增量问题的分析与改进（colmap）
360摄像机街拍视频根据FOV切割5视角图片进行重建。使用colmap进行点云生成。分块本身对AR增量过程产生影响的典型情况示意图：因为匹配度不佳，结构脆弱，分块导致图片间匹配割裂。分块后增量实验：以742张图的第一块为例。增量产生多块子模型的间接原因：首次Reconstruct失败，产生0个manager，for循环，放宽参数继续重建（如成功，则size大于0，break）：产生多块的直接原因：启用了“多子模型”模式，一次性无法注册所有图片，且...
2020-10-14 14:28:28
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原创 复杂街景下的单目稀疏重建图像匹配实验
主要分析稀疏重建失败都受到哪些因素干扰，并指导采集方案。三种匹配实验:1.同相机不同帧2.相邻相机同帧3.不同相机同一地点（往-返）ransac 8像素（tric默认3像素）同相机不同帧匹配：（实验ransac 8像素）（未过滤内点实验）结论：阴影处特征不明显，且人群干扰大相机3不同帧匹配（过滤内点）阴影、灰墙、黑洞、玻璃匹配较少内点优化后，匹配中人物干扰同样存在（ransac8情况下，...
2020-09-28 15:43:19
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原创 利用最小割与分布式对三维重建进行加速问题（原理、优化、不同数据分析对比）
倾斜摄影建模或产出点云容易产出，并且，相对比，AR数据比较难（尤其是环形绕障碍物采集的AR数据，两条航带隔着障碍物，无关联度。）倾斜摄影关联度如图（image_id）通过image——id查询db对应图片路径进行分析拓扑关系如图：back 862对应球场位置用图片路径在cc中查找相机横向第二“航带"第五机位第二航带第一机位横向第四"航带"纵向，第八个机位结论：倾斜摄...
2020-09-17 01:31:03
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原创 无法解析的外部符号——shell32.lib——VS宏定义问题——%(AdditionalDependencies)
严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态错误 LNK2019 无法解析的外部符号 __imp_SHGetSpecialFolderPathA，该符号在函数 "public: static class SEACAVE::String __cdecl SEACAVE::Util::getApplicationFolder(void)" (?getApplicationFolder@Util@SEACAVE@@SA?AVString@2@XZ) 中被引用...
2020-09-07 20:16:52
2226
原创 C++中的三目运算符返回的是左值还是右值？
看到有人说“三目运算符在C语言中是右值，右值不可以被赋值。但在C++中，三目运算符是左值，左值可以赋值。”他的demo如下：#include<iostream>#include<cstdlib>int main(){ int a = 1, b = 2; // C++中的三目运算符是左值 a > b ? a : b = 10; std::cout << "a=" << a << std::e.
2020-07-27 14:55:30
945
原创 无人机图像快拼环境与资料总结
ODM：open drone可以用来出无人机正射ODM可以使用docker运行，windows home运行docker方法https://www.jianshu.com/p/1329954aa329/
2020-05-22 17:32:53
713
原创 编译opencv2.4.13，编译opencv3，在opencv3以上环境中使用nonfree等模块，使用surf等，3.4.3为例
https://opencv.org/releases/page/3/原版压缩包，分zip和windows的exe。https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.3 也是一个下载途径https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/3.4.3 cont...
2020-02-21 17:13:19
1382
原创 图像快拼笔记与图像相关资料收集
opencv博客：这才是重点，这里包含了基础知识，也有图像快拼的实现https://www.cnblogs.com/skyfsm/category/1000207.html一篇图像快拼微创新论文——BSURF：http://www.doc88.com/p-7426381107599.html我个人的直觉，这就是用了SURF，改了一下数据类型（与之匹配的其他工作...
2019-12-31 11:02:39
365
原创 sqlite3：锁机制、stmt加速、wal日志模式、多进程并发、写互斥
最近需要做sqlite的并发优化，会有一些多主机多进程的操作失败问题，所以学习一下，顺便为了翻阅，做一个笔记收集。未完成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。to be continued目前只对我某时刻最关注的点做笔记，默认简单的就跳过了。工作和时间原因，顺序有些乱，可能随时遇到问题就插进去了。锁机制与事务类型https://www.cnblogs.com/l...
2019-12-23 20:17:02
3772
4
原创 python手写神经网络之用im2col实现卷积层、池化层
简介im2col就是img to colomn主，要是把图像转成column，原因和用途也很清晰，CNN中数据是四维的，并且有滑动窗口的存在，如果用for循环，计算效率不敢看。那么原理也很简单，展开、复制、向量化。但是从示意图到实现，还是有一个地方比较绕，所以我一下也没想到实现，还是看着参考代码分析了一下才明白。示意图：其实示意图可以写两种，不带batch的，...
2019-12-02 19:43:14
1947
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原创 python手写神经网络之Dropout实现
这里写三种实现，一种是vanilla，一种是效率更高的写法，还有一种是作为网络层的实现方法。虽然dropout的参数叫probability，一般指的不是扔的几率，是keep的几率（因为代码更好解释？）。（但是不固定，注意一致性，自恰即可）vanilla dropout的前向传播网络示意：作为对照组，给出了predict不乘以p的结果，随着数据量或者数据维度的增大，可以看到最后总...
2019-11-24 21:56:44
2832
原创 python手写神经网络之BatchNormalization实现
也是来源于《深度学习入门——基于Python的理论与实现》附加代码，书中只是给了BN的对比结果，展示了BN的效果，没有再赘述实现，所以这里要重写复现BN的代码。之前我曾经使用过TensorFlow的BN，它提供了两三种接口，透明程度和使用方法不相同，有的是透明到你可以自定义参数并传给BN层，然后训练参数，也有只定义一个层，全自动使用的，但是都没有自己纯手写一个python实现更透彻。而且Tens...
2019-11-24 14:27:02
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原创 python手写神经网络之权重初始化——梯度消失、表达消失
基于《深度学习入门——基于Python的理论与实现》第六章，但是书上只有一段基础的展示代码，和一些刻板结论（xx激活用xx优化），没有太多过程分析，所以自己进行了扩展与实验，加入了激活前后的对比，和不同激活函数不同系数等等的对比。关于权重初始化的理解：在一个默认的情况下（w高斯分布初始化，sigmoid激活，x是一个1000*100的高斯分布的随机matrix），会产生这种两头...
2019-11-23 01:04:13
2956
原创 python手写神经网络之优化器（Optimizer）SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam实现与对比——《深度学习入门——基于Python的理论与实现（第六章）》
vanila SGD先不写了，很简单，主要从Momentum开始。老规矩，先手写，再对照书本：其实这个还真难手写出一样的，尤其v的初始化，我就没想到他怎么做。他默认了很多规则在里边，他的v没在init初始化，也不能动态，二是在第一次update时定型。其他方面，有些地方k、v对，其实用k或者v都能达到效果，就不赘述class Momentum(): def __...
2019-11-20 20:53:11
3209
原创 python手写神经网络之手动微分与梯度校验——《深度学习入门——基于Python的理论与实现（第五章）》
下面内容，算是一个debug过程，但是也算是一个学习过程，了解梯度校验的过程和影响微分梯度计算的因素。下边是根据书本模仿的两层网络，并非抄原代码，所以有所不同，但是我主观觉得差不多（有几个接口暂不列出），但是代码不是敲出来不报错就行了，这个既然是两种梯度，那就肯定是用来梯度校验的，既然是梯度校验，那当然得真校验一把才行啊。两层网络（784，50，10）。网络全随机，不训练，从mnis...
2019-11-19 21:14:50
861
原创 python实现微分函数，两种计算方式对比，一个误区
v1是f(x+h)-f(x)的版本，不加后缀的版本是f(x+h)-f(x-h)的，就是所谓左右两侧更精准的那个版本，但是做对比的时候，直觉上有些问题存在，如果是f(x)=x**2，是变化的斜率，左右两侧同时计算差值是可能带来更精准的计算，但是永远都是么？f(x)=2*x呢？f(x+h)-f(x-h)和f(x+2h)-f(x)有什么区别？所以就有了v1_2版本和不加后缀版本函数的对比#http...
2019-11-01 15:33:07
1784
原创 【有视频】通过观察deep dream的一些细节直观了解卷积神经网络
使用deep dream做了很多图，从中确实能直观地学到一些东西。下面是自己做的视频，使用不同通道生成了一些图形，并对比了不同的迭代次数下生成的图片。https://www.bilibili.com/video/av65825597/https://www.bilibili.com/video/av65882277/https://www.bilibili.com/video/av...
2019-08-30 11:23:42
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原创 手写softmax cross entropy的反向传播推导过程以及反向传播代码。
如图，共两部分，softmax一部分，cross-entropy一部分，a1、a2、a3是输入，y1、y2、y3是softmax的输出，t1、t2、t3是label，图中右侧输出Loss=cross entropy，输入gradient=1。正向传播和反向传播基本规则（可以参考cs231n的教程）：正向就是正常运算，没什么说的，正向的多对一操作，求和，正向的一对多，每一条线都传播同样的...
2019-08-29 16:11:57
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Kaggle ICML2013 fer2013人脸表情识别/面部表情识别 tensorflow实现与优化
2019-09-30
Tree FTL 论文翻译
2014-04-07
关于TreeFTL的一篇论文翻译
2014-04-07
A survey of Flash Translation Layer论文笔记翻译
2014-04-07
空空如也
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