《视觉slam十四讲》-第3讲-三维空间刚体运动

下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P27) 1.从github上下载源码,并解压 Ubuntu上,解压zip,先找到zip文件所在位置,然后运行下面代码,进行解压. unzip slambook-master.zip 解压后,找到ch2文件夹,在文件夹中找到helloSLAM.cpp文件 运行cpp文件 g++ helloSLAM.cpp 如未安

<视觉slam十四讲>之第3讲-实践Eigen库 Eigen库的安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 注:Eigen是一个由纯头文件搭建的线性代数库,头文件安装路径为/usr/include/eigen3/. 实例1:Eigen的基础运算 #include <iostream> #include <ctime> #include <Eigen/Core> // Eigen 部分 #include <Eigen/De

学习图像识别处理,想在数据分析竞赛中取得较高的排名,看了<深度学习技术图像处理入门>电子书,一边看电子书一边做标记,对配套的代码也做了测试,收获颇多. 从机器学习.图像处理的基本概念入手,逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现. 学习理论后做实验,使用卷积神经网络进行端到端学习,构建深度卷积神经网络,使用循环神经网络改进模型,评估模型,测试模型.最关键的是可以将模型运用于实战之中,将深度学习模型导入到工程中,数据类型转换函数,实施CAM可视化,这是我最需要的. 视觉和图形学真是一

视觉和图形学真是一家,基础都一样! 如果学习图像识别,计算机视觉,推荐电子书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动.非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何.回环检测等. 一个周读完了,代码很清晰!Particle Filtering,KF,EKF, Batch Optimization, Lie Group,ICP,LK光流... 尤其惊喜的是文末作者看好的IMU-SL

**************************************************************************************************************************************************ch1:clion的使用 断点设置之后,逐行执行 (Step Into) ( F7 ),逐函数执行 (Step Over) ( F8 ),注意0和O在clion中的显示区别,0是中间有个点的 O看起来像0,中

1 #include <opencv2/core/core.hpp> 2 #include <ceres/ceres.h> 3 #include <chrono> 4 5 using namespace std; 6 7 // 代价函数的计算模型 8 struct CURVE_FITTING_COST 9 { 10 CURVE_FITTING_COST ( double x, double y ) : _x ( x ), _y ( y ) {} 11 // 残差的计算

1 #include <iostream> 2 #include <fstream> 3 using namespace std; 4 #include <opencv2/core/core.hpp> 5 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 6 #include <Eigen/Geometry> 7 #include <boost/format.hpp> // for formating st

第三讲:三维空间刚体运动 旋转的几种表达方式 向量 关于向量: 注:其中e1,e2,e3为线性空间下的一组基. 向量的内积: 注:向量的内积表示向量间的投影关系. 向量的外积 注:可以使用外积表示向量的旋转. 注:^ 记成一个反对称符号. 旋转矩阵 假设某个单位正交基(e1; e2; e3) ,经过一次欧式变换,变成了(e′ 1; e′ 2; e′ 3),对于同一个向量 a (注意该向量并没有随着坐标系的旋转而发生运动),它在两个坐标系下的坐标为 [a1; a2; a3]T 和 [a′ 1; a

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