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RSS订阅原创 QOS的基本概念，应用与研究现状
流量调度和排队（Traffic Scheduling and Queuing）：在IPv6网络中，可以使用排队和调度机制来管理和控制流量的传输顺序和优先级。流量工程的目标是最大化网络资源的利用率，同时确保各种流量类型（如实时流量、敏感数据流量和常规流量）根据其需求获得适当的服务质量。指定路径和优先级：通过流量工程和MPLS，可以为不同类型的流量指定特定的转发路径和优先级。综上所述，流量工程和MPLS结合使用可以提供更好的QoS支持，优化网络流量的传输和资源利用，确保不同类型的流量获得适当的服务质量。
2024-01-16 21:47:47
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原创 计算机视觉作业
一 、原理解析全景图像:同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像1.1全景拼接将SIFT应用到图像拼接上，根据特征点匹配的方式，则利用这些匹配的点来估算单应矩阵使用RANSAC算法，也就是把其中一张通过个关联性和另一张匹配的方法。通过单应矩阵H，可以将原图像中任意像素点坐标转换为新坐标点，转换后的图像即为适合拼接的结果图像。可以简单分为以下几步:1.根据给定图像/集，实现特征匹配。2.通过匹配特征计算图像之
2022-04-13 23:11:02
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原创 计算机视觉学习02：局部图像描述子：Harris角点检测及匹配，以及地理标记的匹配
计算机视觉学习02：局部图像描述子：Harris角点检测及匹配以及地理标记文章目录计算机视觉学习02：局部图像描述子：Harris角点检测及匹配以及地理标记1. Harris角点检测器1.1 算法基础思想1.2 检测算法的数学公式1.3 检测算法代码2.寻找地理标记图像1. Harris角点检测器1.1 算法基础思想算法思想：通过图像局部小窗口观察图像特征，并通过窗口向任意方向移动都会导致图像灰度明显变化的像素窗口内的像素点即为角点。如上图所示，左边的图像在任意方向进行微小的局部平移并不会导致灰
2022-03-30 23:22:20
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原创 计算机视觉学习01---图像处理基础：直方图、直方图均衡化、高斯滤波
计算机视觉学习01—图像处理基础：直方图、直方图均衡化、高斯滤波文章目录计算机视觉学习01---图像处理基础：直方图、直方图均衡化、高斯滤波1.直方图2.直方图均衡化3.高斯滤波总结1.直方图直方图是可以对整幅图的灰度分布进行整体了解的图示，通过直方图我们可以对图像的对比度、亮度和灰度分布等有一个直观了解。图像的直方图用来形象描绘该图像像素值的分布情况。我们用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。因此直方图不能显示图像中某像素所在的空间位置信
2022-03-16 22:26:59
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原创 机器学习05：SVM支持向量机的学习和应用SVM解决猫狗图像分类问题
机器学习05：SVM支持向量机的学习和应用SVM解决猫狗图像分类问题文章目录机器学习05：SVM支持向量机的学习和应用SVM解决猫狗图像分类问题前言1.从二维线性模型说起2. 如何求解SVM的相关变量3.数据集介绍4. 数据集处理5.使用SVM解决图像分类问题并统计平均错误率结语前言svm作为深度学习提出前曾经风靡一段时间的机器学习方法，广泛被应用在数据分类，数据处理上。它以巧妙的算法（巧妙到对我来说真的有点复杂了????????????。。。），速度快，分类正确率高而著称。我们本篇博客则重点介绍sv
2021-12-26 22:35:41
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原创 C++学习04：STL容器以及各迭代器的基本使用
C++学习04：STL容器以及各迭代器的基本使用文章目录C++学习04：STL容器以及各迭代器的基本使用前言1.使用vector容器和迭代器解决序列变换问题1.1 创建vector容器，并进行赋值1.2 使用自定义函数对容器数据进行操作2.使用set存储学生信息，并对数据进行增删改操作3.Map的应用4. 如何对图像进行二值化等操作结语.撰写自己的算法和函数，结合容器和迭代器解决序列变换（如取反、平方、立方），像素变换（二值化、灰度拉伸）；2.用set存储学生信息，并进行增删改查操作；3.输入一个字
2021-12-02 17:07:50
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原创 机器学习04：利用朴素贝叶斯分类器判别网络评论的情绪好坏（航空公司数据集）
机器学习04：利用朴素贝叶斯判别网络评论的情绪好坏（航空公司数据集）文章目录机器学习04：利用朴素贝叶斯判别网络评论的情绪好坏（航空公司数据集）前言1.算法理论分析1.1贝叶斯公式1.2 朴素贝叶斯分类器（Naïve Bayes Classifie）1.3 词集模型和词袋模型1.3.1词集模型1.3.2 词袋模型1.4 拉普拉斯修正1.5 使用对数运算防止下溢出2. 数据集预处理3.朴素贝叶斯算法代码4.测试并评估结果结语前言在机器学习中许多分类算法通过一系列决策属性，边界（决策树，kNN算法，支撑向
2021-11-25 23:02:23
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原创 机器学习03：使用logistic回归方法解决猫狗分类问题
机器学习03：使用logistic回归方法解决猫狗分类问题文章目录机器学习03：使用logistic回归方法解决猫狗分类问题前言1. Logistic回归原理1.1 从线性回归说起1.2 多元线性回归问题1.3 对数线性回归2.本次实验数据集介绍3.数据处理方式4.logistic回归方法随机梯度下降方法5.结语前言Logistic回归方法，是最经典的机器学习方法。即使在今天，深度学习神经网络，他的算法核心也依旧包含logistic回归思想。在本篇博客中我会详细介绍他的算法原理，以及使用随机梯度下降法
2021-11-21 12:21:11
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原创 C++学习03：模板类，模板函数的学习，利用模板特性创造Queue队列数据结构，智能指针
C++学习03：模板类，模板函数的学习，利用模板特性创造Queue队列数据结构和智能指针文章目录C++学习03：模板类，模板函数的学习，利用模板特性创造Queue队列数据结构和智能指针前言1.模板函数1.2 特化模板函数2. 使用模板类构造Queue队列数据结构2.1 管理队列元素类QueueItem的构造2.2 队列Queue类的构造2.3 模板函数特化2.4 模板类的特化3. 模板类智能指针的创建结语前言无论什么编程语言中，都有多种数据类型。整形数，浮点数，字符串等。但有时候我们无法做到提前获取需
2021-11-16 20:26:39
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原创 C++学习02：多继承，虚继承，多态性，友元类的综合学习
C++学习02：多继承，虚继承，多态性，友元函数的学习文章目录C++学习02：多继承，虚继承，多态性，友元函数的学习前言1. 不同方式继承类对于访问权限的影响1.1以public方式继承类Person1.2以protected方式继承类Person1.3 以private方式继承类Person2.友元类对于基类变量权限的访问2.1 友元类对于基类派生类的影响2.2 研究友元类的派生类对于基类以及其派生类的访问权限3.多态性的综合运用3.1 使用virtual修饰函数实现多态性3.2 特殊多态性3.3 析构
2021-10-27 19:52:11
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原创 机器学习算法学习02：决策树的学习以及应用决策树解决Cora数据集论文分类问题
机器学习03：决策树的学习以及应用决策树解决Cora数据集论文分类问题文章目录机器学习03：决策树的学习以及应用决策树解决Cora数据集论文分类问题1.前言2.算法分析2.1算法概述2.2 算法优化3.算法代码3.1 决策属性优先级选择3.1.1 信息熵3.2.2 信息增益率3.3.3 基尼系数3.2 数据集的预处理3.3 决策树的生成3.4 决策树的分类4.算法运行与评估4.1 使用信息增益来划分数据集4.2 使用信息增益率划分数据4.3 使用基尼指数划分数据5.结语1.前言决策树方法作为非常经典的
2021-10-26 21:26:19
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原创 C++学习01：如何使用C++创建二维矩阵类并实现各类运算符的重载
C++学习01：如何使用C++创建二维矩阵类并实现各类运算符的重载文章目录C++学习01：如何使用C++创建二维矩阵类并实现各类运算符的重载1.头文件的创建2.各类构造器的创建2.1 不带参数的构造器2.2 带行、列及数据指针等参数的构造函数,并且参数带默认值；2.3 带文件路径参数的构造函数；2.4 拷贝构造函数3.析构函数的创建4. 运算符的重载4.1 “ + ”， “+=” 号的重载4.2 " - ", " -= "的重载4.3 关系运算符的重载4.4.下标操作符的重载4.5 赋值运算符的重载5.
2021-10-07 16:16:08
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原创 机器学习算法学习01：利用Numpy编写KNN算法解决手写体数字识别问题
机器学习算法学习01：利用Numpy编写KNN算法解决手写体数字识别问题前言在深度学习未彻底被大众接受前，人们对人工智能的研究是企图研究出一系列巧妙的算法解决相关计算机视觉问题，这里面涌现了无数令人叹为观止的算法（随机森林，遗传算法，SVM，马尔科夫链，KNN等）即使在深度学习逐渐占据解决计算机视觉人工智能问题的算法的今天，不可否认，依旧有许多深度学习算法吸收了这些传统算法的思想，从而来进行改进，所以学习这些传统算法也是非常有必要的????????????。本次我们介绍的是如何利用numpy库来构造KN
2021-09-15 21:44:41
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原创 制作简易的web视频管理系统
我们组的web数据库课课程设计作业–yiliyili视频管理系统前言 此次博客留档一下本学期期末最让我吐血的一次课程设计大作业，五天时间每天睡眠时间不足五小时，让我们组一个从来没学过javaWeb的人完成了一次JavaWeb项目，我们组在此次完成的是视频管理系统，即借鉴了在年轻人中大火的bilibili视频网站管理系统设计。在本次课程设计中，我负责前端与后端的连接，后端处理业务逻辑代码的编写。而另一位我的搭档（对前端各种样式设计真的超会的，至少比我这个fwNB，SESESssss的博客_S.E_CSD
2021-07-13 13:26:05
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原创 python爬虫爬取新闻实战01：小白如何迅速学会爬虫爬取上千条新闻
爬虫爬取新闻实战01：小白如何迅速学会爬虫爬取千条新闻文章目录爬虫爬取新闻实战01：小白如何迅速学会爬虫爬取千条新闻1.前言2 .爬虫原理介绍2.1.图片爬虫2.2 文字爬虫3.用八爪鱼爬取新闻链接4.结语4.结语1.前言 写这篇博客的原因是作者参加软件杯新闻识别项目，由于题目组提供的数据数量问题而导致需要个人大量采集数据，从而导致被逼无奈去学了爬虫（5555）,算是对个人学爬虫的总结，使用了一点特殊的工具，爬虫大佬看着乐呵，比较适合想要快速使用爬虫而学习时间没有那么多的小白（python语言的一个
2021-06-21 21:25:58
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原创 NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类
NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类文章目录NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类1.前言2.数据集介绍3.预处理数据3.1 读取数据3.2 处理数据3.2.1 如何处理超多文字的新闻文本4.构建模型并训练数据1.前言NLP自然语言处理一直是人工智能，数据科学的热门分类，博主在去年参加的某学会的主题也是自然语言处理相关，自然语言处理由于是对一维上的文本，音频等方面进行处理，信息量更加的少，同时中文文本分类，相对英
2021-06-05 22:01:56
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原创 如何使用python处理中文文本--近几个月的新闻数据分析社会热点并创造词云图
使用python处理中文文本并创造词云图1.前言利用爬虫爬取网上新闻，评论，并从中分析最近社会热点，是数据科学，人工智能中的热点之一，其中在分析文本中使用词云图，看起来简洁明了，因为如下图出现频率最高的词会显示在屏幕最中央，同时更有意思的我们可以利用不同的图片使得词云图呈现出不同的形状，那么具体是如何完成的呢，我们从下面开始逐渐分析2.数据集介绍 这里我采用的是最近中文新闻网站上所抓取的数类新闻数据，并且已经提前分好类了（这个文本同时可以用来做文本分类，我最近也正好在做这个，如果对于这种大数据中
2021-05-16 22:37:27
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原创 利用python构造一个拥有业余（极其业余）围棋棋手实力的计算机棋手
前言于笔者而言，本次复现这个程序的动机全部来源于一次上网冲浪看见的于是在开心地买了这本书并拜读后，便制作了此次的程序，本书使我收益匪浅，因为笔者并没有经过完整的python教学，python于我而言的确只是一个用于处理图片，文本表格，数据统计以及复现深度学习的工具，通过这本书，可以看见一个成熟的程序员利用python制作一个系统，包裹一个个包，极尽使用python各个特性，同时本书也并不失趣味性，理解围棋的规则并理解如何使用程序去表达也是一大看点，是我最近的极力推荐！实现效果如图：当两方同时选择跳过
2021-05-04 10:41:37
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原创 图像对抗生成网络GAN学习02 在TPU上训练pix2pixGan实战解决素描上色问题（tensorflow）
图像对抗生成网络GAN学习02: 实现我的第一个TPU训练自定义模型项目：pix2pixGan实战解决素描上色问题（tensorflow）文章目录图像对抗生成网络GAN学习02: 实现我的第一个TPU训练自定义模型项目：pix2pixGan实战解决素描上色问题（tensorflow）前言1.数据集介绍以及数据预处理2.pix2pixGAN模型的搭建2.1生成器的搭建2.2 判别器的搭建2.3损失函数以及优化器的定义2.4整个模型的组件3.结果评估4.结语前言pix2pixGan又称图像翻译，他的作者提
2021-03-05 10:40:14
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原创 图像对抗生成网络 GAN学习01：从头搭建最简单的GAN网络，利用神经网络生成手写体数字数据（tensorflow）
图像对抗生成网络 GAN学习01：从头搭建最简单的GAN网络，利用神经网络生成手写体数字数据（tensorflow）文章目录图像对抗生成网络 GAN学习01：从头搭建最简单的GAN网络，利用神经网络生成手写体数字数据（tensorflow）1.前言2.GAN网络主体架构介绍3.模型搭建3.1 生成器的搭建3.2 判别器模型的搭建4.数据预处理5.定义训练各项参数以及训练步骤6.训练以及效果可视化评估结语1.前言 深度学习，中有一个较为成熟并且非常重要的方向，GAN图像对抗生成网络，该网络在图像生成，
2021-02-24 21:13:11
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原创 轻量级语义分割网络 BiseNetv2学习：手把手教你搭建BiseNetv2(tensorflow2)，并在Cityscapes上完成语义分割任务
轻量级语义分割网络 BiseNetv2学习：手把手教你搭建BiseNetv2(tensorflow2)，并在Cityscapes上完成语义分割任务文章目录轻量级语义分割网络 BiseNetv2学习：手把手教你搭建BiseNetv2(tensorflow2)，并在Cityscapes上完成语义分割任务前言1.网络搭建1.1DetailBranch的构建1.2 SemanticBranch的构建1.2.1 StemBlock的创建1.2.2 Gather-and-Expansion Layer的创建1.2.3
2021-02-20 11:16:07
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原创 图神经网络学习02：MLGCN论文阅读以及tensorflow复现(图卷积神经网络解决多标签分类图像问题)
图神经网络学习02：Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks论文使用tensorflow复现(图卷积神经网络解决多标签多分类图像问题)文章目录图神经网络学习02：Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks论文使用tensorflow复现(图卷积神经网络解决多标签多分类图像问题)前言1.网络搭建1.提取节点特征矩阵的创建2.整体模型的创建2
2021-02-17 18:14:56
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原创 图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)
图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)文章目录图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)前言1.数据集的介绍2.网络的搭建3.数据的处理1.将标签提取出来并处理为one-hot编码2.输入特征的处理3.聚合特征矩阵Lsym的制作4.模型的初始化以及训练结果的分析5.结束语前言 关于最近兴起的图神级网络，博主是在一次旁听长达多个小时的论文汇报中听到的，当然由于那时博主处于对深度学习只知道概念，而不知道具体是
2021-02-14 19:30:33
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原创 BiseNet学习：利用tensorflow2搭建BiseNet并训练完成语义分割任务
BiseNet学习：利用tensorflow2从头搭建BiseNet并训练完成语义分割任务文章目录BiseNet学习：利用tensorflow2从头搭建BiseNet并训练完成语义分割任务简介1 数据集的简介BiseNet网络搭建1）BiseNet网络各个模块简介1.1 Spatial path搭建1.2 Context path的搭建1.3特征融合模块2.模型的初始化，训练以及测试2.2训练结果的评价与结果可视化2.3效果可视化3.结语简介BiseNet是于旷视于2018提出的轻量级实时语义分割网络
2021-02-10 10:59:04
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原创 RNN学习：利用LSTM，GRU层解决航空公司评论数据预测问题
RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题文章目录RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题1.RNN的介绍1.1 LSTM的简单介绍1.2 GRU的简单介绍2.数据集的介绍3.读取数据并作预处理4.模型的搭建结语1.RNN的介绍 RNN，即循环神经网络，即一般的神经网络同层节点与节点之间并无连接，比如CNN隐藏单元之间并没有连接，那么这相对于一些序列问题上的处理就会效果很差。如翻译单词，全文的意思必须是根据所有单词来进行判断。或判断说话人情绪，评论好坏，最终的
2021-02-06 21:52:22
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原创 Qt学习：QML文件的编辑，以及各项组件的简单创建
Qt学习：QML文件的编辑，以及各项组件的简单创建文章目录Qt学习：QML文件的编辑，以及各项组件的简单创建1.QML的简单介绍2.Qtqucik项目的总体架构介绍3.Qml文件的简单编辑3.1添加Button按钮组件3.2矩形框Rectangle的绘画3.3标签类(Label)的简单使用3.4输入文本框（TextField）的简单创建3.5 复选框的简单创建3.6 延时按钮(DelayButton)的创建3.7单选按钮 （RadioButton）的创建结语1.QML的简单介绍 QML是一种编程语言
2021-02-05 12:17:08
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原创 利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割
利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割文章目录利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割1.简介1.1 FCN的介绍1.2语义分割任务是什么2.数据准备以及预处理3.模型的搭建结语1.简介1.1 FCN的介绍 FCN，全卷积神经网络，用于实现语义分割，是深度学习从此可以很好解决语义分割的开山之作，作者认为我们在使用卷积层提取特征后，连接到全连接层后，由于全连接层的层数是我们人为设定的，在这之中其实我们抛弃了图片的空间信息，这对语义分割会造成影响，所以作者提出抛弃全连接层
2021-02-01 16:42:12
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原创 搭建并训练多标签数据集的模型并将结果可视化
#搭建并训练多标签数据集的模型并将结果可视化（tensorflow2）1.数据集的介绍该数据为拥有颜色与衣服类别两个标签的衣服识别，对于这样的数据集要求我们的神经网络需要两个输出，一个是类别，另一个是颜色。文章目录1.数据集的介绍2.数据预处理3.利用tf.data构造模型输入管道4.利用函数式API搭建模型5.训练与结果分析结语2.数据预处理我们利用glob库获得所有图片的路径import matplotlib.pyplot as pltimport glob#读取多输出数据集的图片，即
2021-01-29 11:16:35
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原创 利用tensorflow使用预训练神经网络（VGG16）来训练模型
使用预训练神经网络（VGG16）来训练模型文章目录使用预训练神经网络（VGG16）来训练模型1.预训练神经网络是什么2.数据集以及神经网络的选择3.VGG网络架构4.确定我们训练的步骤5.微调结语1.预训练神经网络是什么 预训练神经网络是提前在大型数据库上训练过的网络，他蕴含了在大型数据集上训练过的权重，我们可以将他迁移到小型数据集上从而得到较高的准确率，举个例子来说，原本的神经网络是对几百种分类的大型数据上进行学习的，我们得到的训练模型含有获得的权重，我们将他迁移到只有几种分类的小型数据上从而来完
2021-01-24 11:22:57
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原创 利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)
利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)文章目录利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)1.前言2.数据集选择3.读取数据并作预处理4.搭建模型与开始训练5.结束语1.前言kaggle是一个社区，一个平台，他提供了每周至少30个小时的免费GPU并且这个GPU的性能十分不错，看价格直接就能把我说服对于硬件不好的同学(毕竟不是谁都不想刚入门就买个这么贵的)，是个非常不错的选择。2.数据集选择这里我们用的是著名的猫狗大战数据集,即一堆猫和狗的
2021-01-14 11:09:31
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原创 利用 tensorflow的可视化工具tensorboard可视化查看神经网络的各个参数
利用 tensorflow的可视化工具tensorboard可视化查看神经网络的各个参数文章目录利用 tensorflow的可视化工具tensorboard可视化查看神经网络的各个参数1.简要介绍tensorboard2.在利用kerasAPI下训练的模型下查看参数3.在自定义循环中保留参数4.结束语1.简要介绍tensorboard 当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新
2021-01-13 12:09:13
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原创 利用Eager写的自定义模型来训练神经网络(mnist示例)
利用Eager写的自定义循环来训练神经网络(mnist示例)文章目录利用Eager写的自定义循环来训练神经网络(mnist示例)1.为什么2.确认eager是否可以使用3.数据集选择4.数据预处理5.模型的建立6.对于每次训练的自定义7.模型的验证8.结语1.为什么tensorflow的keras提供了非常具体的舒服封装的神经网络和各项功能，但是越封装越影响我们对他的自定义的神经网络,所以tensorflow提供了一个 eager 自定义模式,可以自定义内层的网络循环,，这样可以在同时拥有高度封装
2021-01-12 11:47:29
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原创 利用kaggle提供的免费GPU完成卫星图片识别任务
利用kaggle提供的免费GPU完成卫星图片识别任务文章目录利用kaggle提供的免费GPU完成卫星图片识别任务1.数据集的介绍2.将数据集上传到kaggle3.利用tf.data构造输入4.模型的创建与配置5.下载模型在本地导入并用于预测结语结语1.数据集的介绍该数据集提供了，两类图片，飞机airplane，和湖(lake)，是属于一个二分类的问题，同时提供的数据都为彩色图，RGB三通道，大小为2562563，对于这样典型的二分类问题，我们想要建立模型去识别他到底是飞机还是湖2.将数据集上传到
2021-01-09 14:05:39
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原创 利用tf.data搭建简单的数据集来解决简单的机器学习问题——拟合直线
利用tf.data搭建简单的数据集来解决简单的机器学习问题——拟合直线一.是什么?：tf.data是Google公司近几年开发的一个模块，他集成了多个功能，可以构造更加复杂输入神经网络的数据集，在本次例子中，我们就用它来构造一个最简单的机器学习的问题，关于拟合直线ax+b的问题，二.拟合直线ax+b： 1.该问题指的是，对于函数y=ax+b，x,y满足上述关系，给定对应x,y的数据要求，我们的模型能够拟合出这条直线，对于输入的x，能返回正确的y值。 那么我们对于该问题，首先要构造输入，这里我们
2021-01-04 18:30:32
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原创 如何在虚拟环境（虚幻引擎）按照规划路径下拍摄图片并应用于三维重建，以及路径规划
如何在虚拟环境（虚幻引擎）按照规划路径下拍摄图片并应用于三维重建 在三维重建工作中针对各项路径规划算法的使用，如果完全依照现实生活的照片未免太过奢侈和艰难（若用无人机，各项准备工作繁琐，），所以我们改为在虚拟环境下使用我们设定的相机位姿来进行拍照，相对于采用真实图片更加方便，参数更好修改，所以本篇我们介绍如何在虚幻引擎ue4下，通过自己设定的位姿来拍摄照片。 首先提前明确相机位姿的具体数据，这是一个六自由度的变量，世界坐标系下做标x,y,z，和三个旋转欧拉角θ,ϕ,ψ\theta,\phi,\p
2020-12-01 17:36:48
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原创 通过命令行使用Agisoft来读取图片来进行三维重建稠密点云
通过命令行使用Agisoft来读取图片来进行三维重建稠密点云简单介绍 Agisoft是一个非常方便的软件，拥有了读取图片并自行重建三维重建的功能，可以实现稠密点云，网格，有纹理的面的重建，它还同时具有windows,linux,mac上的版本（下载链接：https://www.agisoft.com/），然后虽然他的图形化界面会非常好看，但是从照片重建三维世界，其实是非常消耗计算力的事情，（我的渣电脑三十张照片跑了两个小时），然后我最近要处理的是几千张图片重建的任务（这得跑太久了）。所以不得不借助
2020-11-17 15:04:30
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原创 大规模稠密语义快速三维重建系统：voxblox++ :Volumetric Semantic Mapping论文阅读
语义SLAM |voxblox++ :Volumetric Semantic Mapping论文阅读论文地址：http://arxiv.org/abs/1903.00268开源代码： https://github.com/ethz-asl/voxblox-plusplus论文作者及研究团队概述：苏黎世联邦理工学院：由Roland Siegwart教授领导，Autonomous System Lab于1996年在洛桑联邦理工学院成立，它是机器人和智能系统研究所（IRIS）的一部分。实验室旨在创造能
2020-11-09 16:52:51
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