对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具
2024/6/23 21:33:23
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从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
2024/4/19 21:58:52
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91卫图助手（谷歌地球版）是全球首款真正的GoogleEarth影像、历史影像、高程专业下载器，它通过对GoogleEarth数据传输协议的完全解译，完美实现从GoogleEarth服务端直接下载数据。
目前市面上众多谷歌影像下载器数据均来源于GoogleMap服务端，所下载的数据带有Google水印标识，而本软件数据则来源于GoogleEarth服务端，所下载的数据无水印，且无需纠偏，无需重投影，可直接使用，无限下载，免封IP。
同时，本软件支持任意尺度任意幅面数据下载，所下载的数据无缝隙，无形变，无需重新配准，且无需安装GoogleEarth。
此外，本软件还具有强大的历史影像和高程下载功能，操作简单，方便易用。
91卫图助手，谷歌影像下载利器，谷歌高程下载利器，谷歌历史影像下载利器。
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2024/3/16 13:50:15
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提出了一种新的基于二维靶标的球面模型鱼眼镜头标定方法。
根据球面成像模型中圆弧上的点与图像坐标系像点之间的约束关系，利用平面靶上的一根直线上的点，初步估计出摄像头的内部参数。
利用平面靶上棋盘格角点在世界坐标系上的坐标点与其在球面坐标系下坐标的映射关系，求出相应的外部参数的初始值。
以这些角点在图像中的实际坐标与重投影后坐标之间的均方差为优化参数，进行非线性优化，求出内部参数，畸变系数和外部参数的精确解。
通过实验验证，该方法能够快速的估计鱼眼镜头的内、外部参数的初始值，具有较高的精度，能够满足实际应用的需求。
根据球面成像模型中圆弧上的点与图像坐标系像点之间的约束关系，利用平面靶上的一根直线上的点，初步估计出摄像头的内部参数。
利用平面靶上棋盘格角点在世界坐标系上的坐标点与其在球面坐标系下坐标的映射关系，求出相应的外部参数的初始值。
以这些角点在图像中的实际坐标与重投影后坐标之间的均方差为优化参数，进行非线性优化，求出内部参数，畸变系数和外部参数的精确解。
通过实验验证，该方法能够快速的估计鱼眼镜头的内、外部参数的初始值，具有较高的精度，能够满足实际应用的需求。
2023/10/29 19:45:28
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文件里面曾经包含了所有需要的工具，是个压缩包，下载即可使用，ENVI中利用MCTK轻松实现MODIS数据坐标重投影，现通过一个ENVI中的插件TheMODISConversionToolkit(MCTK）即可简单实现MODIS数据重投影问题。
2023/1/30 20:30:18
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基于MRT（MODISReprojectionTool）工具批量给MODIS拼接和重投影，我觉得该方法还是比较快的
2018/2/10 9:39:43
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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
9.59MB
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
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不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
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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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