实现将2:1全景图（矩形球面投影equirectangular）划分成即将要进行的cubemap所需要的6个纹理面，附件代码只是一个简单的划分例子，仅供入门参考，集成开发环境是vs2010，可以直接打开运转看效果。
如果想实现更为复杂的功能，则需要在此基础上修改完善。
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2022/9/3 16:40:31
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包括对原始图像的扇束投影数据的模仿生成，和对投影数据的反投影重建图像两个过程。
使用经典的RL滤波函数重建，main.m为主函数，参数可变。
使用经典的RL滤波函数重建，main.m为主函数，参数可变。
2022/9/3 11:07:38
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特征脸方法是从主成分分析(PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。
它将包含人脸的图像区域看作一随机向量，采用K-L变换得到正交K-L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因而又被称为特征脸。
利用这些基的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，所以可进行人脸识别与合成。
识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在特征脸空间中的位置，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是选择各种距离函数来进行度量分类实现人脸识别。
它将包含人脸的图像区域看作一随机向量，采用K-L变换得到正交K-L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因而又被称为特征脸。
利用这些基的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，所以可进行人脸识别与合成。
识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在特征脸空间中的位置，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是选择各种距离函数来进行度量分类实现人脸识别。
2015/9/9 18:58:16
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PnP算法简介代码解析本期公开课将详细讲述常见的PnP求解算法。
PnP求解算法是指通过多对3D与2D婚配点，在已知或者未知相机内参的情况下，利用最小化重投影误差来求解相机外参的算法。
PnP求解算法是SLAM前端位姿跟踪部分中常用的算法之一，本次公开课，将详细讲述P3P、DLT、EPnP、UPnP、优化求解等多种常见的PnP求解算法。
接下来，让我们一起深入学习PnP算法吧！
PnP求解算法是指通过多对3D与2D婚配点，在已知或者未知相机内参的情况下，利用最小化重投影误差来求解相机外参的算法。
PnP求解算法是SLAM前端位姿跟踪部分中常用的算法之一，本次公开课，将详细讲述P3P、DLT、EPnP、UPnP、优化求解等多种常见的PnP求解算法。
接下来，让我们一起深入学习PnP算法吧！
2018/7/24 2:28:43
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常规仿射投影算法(APA)收敛较快，但计算复杂度高。
集员仿射投影算法(SM.AP)具有独特的数据选择更新特性，可有效降低算法的执行复杂度，但由于采用标量误差，收敛较慢。
本文把集员滤波的时变步长引入到常规的仿射投影算法中得到一种新的基于集员滤波的变步长仿射投影(VS-APA-SM)算法。
与集员仿射投影算法(SM-AP)相比，该算法使用矢量误差，因此收敛速度更快，并具备了集员滤波(SMF)的数据选择更新特性。
同时，该算法的功能通过系统辨识和回声对消的实验得到了验证。
集员仿射投影算法(SM.AP)具有独特的数据选择更新特性，可有效降低算法的执行复杂度，但由于采用标量误差，收敛较慢。
本文把集员滤波的时变步长引入到常规的仿射投影算法中得到一种新的基于集员滤波的变步长仿射投影(VS-APA-SM)算法。
与集员仿射投影算法(SM-AP)相比，该算法使用矢量误差，因此收敛速度更快，并具备了集员滤波(SMF)的数据选择更新特性。
同时，该算法的功能通过系统辨识和回声对消的实验得到了验证。
2016/11/5 15:31:06
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针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同婚配数据进行模型重建的算法。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
2019/3/25 20:36:01
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c++图像处理软件，可实现对24位灰度位图和256位灰度位图的处理，包括对图像的二值化，中值滤波，水平投影等一系列的算法处理，最初实现图像目标部分的获取。
2016/10/27 9:30:18
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针对FDK算法重建图像异常耗时的成绩,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
2016/4/5 16:13:47
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图像拼接在制造全景图的过程中具有重要作用。
对多幅图像进行特定模式投影后，用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量，然后寻找最佳缝合线，实现图像拼接，最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影
对多幅图像进行特定模式投影后，用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量，然后寻找最佳缝合线，实现图像拼接，最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影
2016/11/25 18:08:04
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基于OpenCV的曲面全景投影算法研究，刘晓妮，杨华民，本文结合OpenCV开源计算机视觉库，设计了曲面全景投影中的一种特殊情况，即全景图像环状柱面投影并旋转算法，次要包括基于平面图?
2015/2/26 10:57:33
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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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