给大家带来的一篇关于视觉SLAM相关的电子书资源,介绍了关于视觉、SLAM方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小85.4 MB,高翔编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5。
《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。此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容。
详解Python计算机视觉 图像扭曲(仿射扭曲)
对图像块应用仿射变换,我们将其称为图像扭曲(或者仿射扭曲)。该操作不仅经常应用在计算机图形学中,而且经常出现在计算机视觉算法中。 一、仿射变换原理 仿射变换能够保持图像的“平直性”,包括旋转,缩放,平移,错切操作。对于三个点,仿射变换可以将一副图像进行扭曲,使得三对对应点对可以完美地匹配上。仿射变换具有6个自由度,有三个对应点对可以给出6个约束条件(对于这三个对应点对,x和y坐标必须都要匹配) 仿射变换是在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射。由一个非奇异的线性变换(运用一次函数进行的变换)接上一个平移变换组成。在有限维的情……
[机器视觉]使用python自动识别验证码详解
前言 CAPTCHA全称Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart,即全自动区分人机的图灵测试。这也是验证码诞生的主要任务。但是随着近年来大数据运算和机器视觉的发展,用机器视觉识别图像已经变得非常容易,过去用于区分人机的验证码也开始变得不再安全。 接下来就让我们从零开始,深入图像处理和算法构建,来看看使用机器视觉来识别过时的验证码( 如下所示 )究竟可以有多简单。 载入需要的程序包 nbsp;图像预处理 capt_process()方法会先将验证码转为灰度图,然后再根据全局变量中定义的LUT将灰度图转化为黑白图片。并按照验证码中四个字符所在的位置进行切割。 从彩色图片到灰……
Egret引擎开发指南之视觉编程
显示对象和显示列表 “显示对象”,准确的含义是可以在舞台上显示的对象。可以显示的对象,既包括可以直接看见的图形、文字、视频、图片等,也包括不能看见但真实存在的显示对象容器。 在Egret中,视觉图形都是由显示对象和显示对象容器组成的。 如果我们要表达上图中的场景,我们应该如何通过树的方式来描述呢? 显示对象等级结构 在Egret中,显示对象被分为两大类:一种是可以包括其他显示对象的显示对象容器,简称为“容器”。另外一种是单纯的显示对象,除自身以外不能包括其他显示对象,简称“非容器对象”。 在实际的操作中,我们可以把这样一种结构看成一个树状结构,容器可……
视觉直观感受若干常用排序算法
直观感受几种常用排序算法,具体内容如下 1 快速排序 介绍: 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来,且在大部分真实世界的数据,可以决定设计的选择,减少所需时间的二次方项之可能性。 步骤: 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot), 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到……
以上就是本次介绍的视觉SLAM电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。
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本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面,结构紧凑,内容深入浅出,讲解图文并茂,感兴趣的可以下载学习
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立即下载现阶段实际上运用中只根据计算机视觉处理别的控制器急需解决的科学研究和工程问题,如行车道线检验、终止线检验、交通信号灯鉴别等。随之智能车产业发展系统进程的即将来临,因为智
立即下载计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向,本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习,达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问
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