计算三维重建的方法称为SfM（StructurefromMotion）.\假设计算机已经标定，计算重建的部分可以分为下面四个步骤：\（1）、检测特征点，然后在两幅图间进行特征点匹配。
\（2）、有匹配算出基础矩阵。
\（3）、由基础矩阵计算照相机矩阵。
\（4）、三角剖分这些三维点。
\（2）、有匹配算出基础矩阵。
\（3）、由基础矩阵计算照相机矩阵。
\（4）、三角剖分这些三维点。
2024/6/12 16:31:20
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这段代码是自己写的，会比opencv的简单易懂。
提取了特征点后，进行了暴力匹配。
暴力匹配的代码也是自己写的，看完后应该对特征点的提取和匹配有个直观的认识。
提取了特征点后，进行了暴力匹配。
暴力匹配的代码也是自己写的，看完后应该对特征点的提取和匹配有个直观的认识。
2024/4/1 12:17:52
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Feature::Feature(conststring&detectType,conststring&extractType,conststring&matchType){assert(!detectType.empty());assert(!extractType.empty());assert(!matchType.empty());m_detectType=detectType;m_extractType=extractType;m_matchType=matchType;initModule_nonfree();}
2024/3/24 20:54:33
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PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!
2024/3/23 19:46:39
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基于特征点的图像匹配方法的关键是准确快速地将可靠的特征点提取出来。
经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种，归一化互相关匹配法具有操作简单，匹配精度高等优点，但其计算量庞大，难以满足实时跟踪的要求。
提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法，并对提出的改进方法进行实验验证。
实验表明，该方法可以准确快速的进行特征点匹配，减少了算法的计算时间，有效地减少了发生误匹配的概率。
经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种，归一化互相关匹配法具有操作简单，匹配精度高等优点，但其计算量庞大，难以满足实时跟踪的要求。
提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法，并对提出的改进方法进行实验验证。
实验表明，该方法可以准确快速的进行特征点匹配，减少了算法的计算时间，有效地减少了发生误匹配的概率。
2024/3/12 8:13:56
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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