各标定步骤实现方法1计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵,计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型,只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据,利用最小二乘方法计算得到[[ix]].2求解摄像机参数矩阵由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系,求解方程得到摄像机内部参数,考虑镜头的畸变模型,将上述解方程获得的内部参数作为初值,进行非线性优化搜索,从而计算出所有参数的准确值[[x]].3求解左右两摄像机之间的相对位置关系设双目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl,Tl,与Rr,Tr,,即Rl,Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置,Rr,Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置[[xi]]。
因此,对于空间任意一点,如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,,Xl,Xr,则有:Xl=RlXw+Tl;Xr=RrXw+Tr.因此,两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl在实际标定过程中,由标定靶对两台摄像机同时进行摄像标定,以分别获得两台摄像机的内、外参数,从而不仅可以标定出摄像机的内部参数,还可以同时标定出双目视觉系统的结构参数[xii]。
由单摄像机标定过程可以知道,标定靶每变换一个位置就可以得到一组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl,Tl,因此,由公式R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl,可以得到一组结构参数R和T
2025/7/16 11:53:45 33KB opencv
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在线考试毕业设计,完整版包括:一.毕业设计论文(答辩)二.附件三.开题报告(答辩)四.翻译五.源程序1.绪论 11.1传统考试的弊端 11.2在线考试系统的问题的提出及发展背景 11.3考试系统的研究目的及其意义 21.4考试系统的功能和作用 21.5课题研究的主要内容以及个人任务 31.6课题研究的价值 32.可行性研究 42.1可行性分析 42.1.1技术可行性 42.1.2经济可行性 42.1.3操作可行性 42.2系统实现目标 42.3ASP.NET概述 52.3.1ASP.NET的技术概述 52.3.2ASP.NET程序运行原理 52.3.3ASP.NET与数据库访问 63.需求分析 73.1系统需要解决的主要问题 73.2系统应该具备的基本功能 74.系统设计 84.1考试系统总体结构设计 84.4.1网站风格 84.1.2登录与导航模块 94.1.2在线考试模块 94.1.3管理模块 94.2数据库的设计 94.2.1基本概念 94.2.2数据模型 104.2.3数据库设计方法简述 114.2.4数据库设计的基本步骤 124.3属性图 134.3.1学生信息属性图 134.3.2成绩属性图 134.4考试系统数据库建表及其说明 134.5系统流程图 165.系统实现 175.1用户登录 175.2用户注册 195.3导航栏 196.功能测试 206.1测试目标 206.2测试项目说明 206.3测试评价 207.结论 21谢辞 22参考文献 23附录:程序部分后台代码 24用户登录: 24用户注册: 27用户信息管理: 28查看成绩: 30
2025/7/16 10:23:39 9.36MB 毕业设计 在线考试
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激光(Laser:LightAmplificationbyStimulatedEmissionofRadiation)是光受激辐射放大的简称。
原子受光子照射时不仅发生受激辐射同时还发生受激吸收。
这两种过程是矛盾的。
通常情况下吸收过程是主要的,受激辐射过程是次要的.如果能够通过某种方法破坏粒子数的热平衡分布,受激辐射能量将大于吸收能量,受激过程将胜于吸收过程。
2025/7/16 6:43:02 453KB 大气湍流 激光 辐射
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博物馆模型,带材质,fbx格式,不可商用,里面有青铜器,瓷器,各种古董模型,都是带贴图的
2025/7/15 15:44:54 199.97MB 博物馆模型
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C#三层构架设计的ppt,详细介绍了三层架构的内容和结构,想学C#的同学可以看看
2025/7/15 13:23:54 135KB C# 三层架构
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matlabAR模型参数谱估计,建立yule-walker方程,通过levinson-durbin递推法解方程。
本次实验通过调用matlab现有函数实现。
2025/7/15 11:45:43 438B AR模型
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1.原名称为iBIM+Viewer,为与本公司其它产品命名规则统一,本软件正式改名为BimAngleForgeBrowser,但仍然保持完全免费!2.在原集成ForgeViewerv2.15.3的基础上增加v3.1.1作为默认选项;3.再次提高了运行效率,实测可正常浏览55W构件,原数据量高达9GB的模型;
2025/7/15 6:32:31 113B Autodesk Forge Forge-Viewer SVF
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大数据最基本就是数据以及用于计算的资源,需要将相应的数据和资源开放给对应的用户使用,以防被窃取、被破坏造成损失,这个就涉及大数据安全。
主流的大数据安全组件Kerberos由于使用临时的用户验证机制不适用用户多的情况、Sentry只适用少部分的Hadoop生态组件应用场景少。
ApacheRanger作为标准化的访问控制层,引入统一的权限模型与管理界面,极大地简化了数据权限的管理,统一的权限管理降低了学习成本,非常易于使用。
ApacheRanger:一个用于在整个Hadoop平台上使用,用来监视和管理全面的数据安全性的框架。
主要是提供一个集中式安全管理框架,并解决授权和审计问题。
特点:集中式安全管
2025/7/14 4:49:52 214KB Ranger学习——基础概念
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yolov5预训练模型
2025/7/13 20:16:21 14.11MB 深度学习
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pytorchvgg19预训练模型的索引和类别对应表
2025/7/13 15:52:46 30KB 预训练模型 vgg19 cnn 图像识别
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡