计算机视觉life
立体匹配技术简介
filter），权重中值滤波，快速双边滤波。滤波的核心思想是按照不同滤波器的思想，构建不同代价聚合的方式，充分反映待匹配点与领域的（几何和色彩）关系。滤波方法的另一个显著优点就是具有很好的保边特性。
2019年4月22日
如何从零开始系统化学习视觉SLAM？
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2019年4月13日
最近三年开源「语义SLAM/分割/建模」方案介绍
CAD模型与RGBD扫描的噪声和不完整几何形状对齐。对于室内场景的3D重建，我们的方法将一组CAD模型作为输入，并预测将每个模型与基础扫描几何对齐的9DoF姿势。为了解决这个问题，我们基于1506
2019年3月22日
超详细干货 | 三维语义分割概述及总结
思考我觉得实际上有些奇怪，我们知道旋转矩阵本身就是正交矩阵是为了保持旋转前后模长不变，那为什么之前那个变换没有加这个正则呢？可能作者做过时间，对效果可能没影响，或者影响不大，反而增加了时间复杂度。
2019年3月19日
新型相机DVS/Event-based camera的发展及应用
在2013年，Weikersdorfer等人在以前的工作基础上扩展到实时slam建图，机器人可以借助天花板上的特征进行自身定位。他们使用神经拟态视觉传感器传入的事件数据来更新状态估计，并提供似然图。
2019年3月12日
从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o边的代码套路
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2019年3月6日
实战 | 基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割
模型融合集成学习的方法在这类比赛中经常使用，要想获得好成绩集成学习必须做得好。在这里简单谈谈思路，我们使用了两个模型，我们模型也会采取不同参数去训练和预测，那么我们就会得到很多预测MASK图，此时
2019年3月5日
深度学习遇到SLAM | 如何评价基于深度学习的DeepVO，VINet，VidLoc？
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2019年3月2日
2018年SLAM、三维视觉方向求职经验分享
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2019年2月26日
从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路
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2019年2月22日
计算机视觉方向简介 | 用深度学习进行表格提取
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2019年2月19日
研究SLAM，对编程的要求有多高？
所以，请尽早开始学习C++，尽早开始使用C++，才是研究SLAM的正确之道。不要长期彷徨在自己的舒适区里犹豫不决，这样是没有进步的。（同样的道理亦适用于想研究SLAM但不愿意学习Linux的朋友们）
2019年2月18日
汇总 | VIO、激光SLAM相关论文分类集锦
积分构建rotation约束，从而求解相机imu之间的旋转外参数，然后固定rotation，求解其他参数，如重力方向，速度，外参数平移，特征深度等。论文中直接构建一个最小二乘对上述参数进行优化求解。
2019年1月28日
牛人集结号
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2019年1月24日
干货 | LIDAR、ToF相机、双目相机如何科学选择？
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2019年1月23日
从零开始一起学习SLAM | 理解图优化，一步步带你看懂g2o代码
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2019年1月17日
实战 | 相机标定
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2019年1月15日
从零开始一起学习SLAM | 点云到网格的进化
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2019年1月9日
IMU 标定 | 工业界和学术界有什么不同？
标定首先通过Allan方差定义测试出IMU标定静止的时间T，等待T时间后，旋转IMU并静止，静止时获取加速度数据，旋转时获取陀螺数据，循环多次后（36-50次）完成标定操作，随后算法自动完成标定。
2019年1月8日
最近一年语义SLAM有哪些代表性工作？
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2019年1月7日
视觉SLAM技术综述
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2019年1月4日
可视化理解四元数，愿你不再掉头发
平面里的圆同样描述了一个二维的旋转。对于四维空间的生物来说，他们观察到的是一个四维刚体的纯旋转，但在我们看来，只能把它分解为两个二维的旋转，它们因基坐标的定义而互相垂直，因描述同一个四维旋转而同步。
2019年1月2日
从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计
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2018年12月28日
从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网
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2018年12月18日
SLAM领域牛人、牛实验室、牛研究成果梳理
现任英国帝国理工学院教授，机器视觉组及Dyson机器人实验室主任，英国牛津大学博士，单目摄像头SLAM奠基人（MonoSLAM），近年来在视觉slam领域做了大量研究，著名工作包括MonoSLAM,
2018年12月6日
CV_life第一波「粉丝互动」福利来啦~
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2018年12月5日
我用MATLAB撸了一个2D LiDAR SLAM
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2018年12月2日
从零开始一起学习SLAM | 你好，点云
小白：嗯，这个看起来挺不错的，那下一步呢？师兄：下一步就是多个点云融合了，这部分我给你变成了作业的形式，你可以自己去编程练习一下，可以利用前面图像生成点云的代码。小白：额，好。。师兄猝不及防啊。。。
2018年11月26日
从零开始一起学习SLAM | 神奇的单应矩阵
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2018年11月12日
计算机视觉方向简介 | 三维深度学习中的目标分类与语义分割
Images：多视角图片，是通过不同视角的虚拟摄像机从物体模型中获取到的二维图像的集合。多视图通常需要使用比较多的图片来构建完整的三维模型，在固定图片数量的情况下，很容易受到物体自遮挡等因素的影响。
2018年11月8日
从零开始一起学习SLAM | 不推公式，如何真正理解对极约束?
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2018年11月6日
计算机视觉方向简介 | 唇语识别技术
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2018年11月5日
从零开始一起学习SLAM | 相机成像模型
师兄：哦哦，对，说错了，是刘翔在世界坐标原点（在师妹面前糗大了）。那么，那么那个拍照的摄影师，对，那个摄影师假如是姚明，那么姚明所在的位置就是相机坐标系的原点，这时候刘翔在相机坐标系中就不是原点了。
2018年10月30日
计算机视觉方向简介 | 目标检测最新进展总结与展望
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2018年10月29日
从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数？
李群李代数部分有不少推导，其中最难理解的3个推导是SO(3)左扰动模型，SO(3)李代数求导，SE(3)左扰动模型，知识星球：从零开始学习SLAM中关于上面3个过程的推导进行了视频讲解，见下面视频：
2018年10月22日
从零开始一起学习SLAM | 三维空间刚体的旋转
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2018年10月15日
从零开始一起学习SLAM | 为什么要用齐次坐标？
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2018年10月9日
从零开始一起学习SLAM | C++新特性要不要学？
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2018年9月28日
计算机视觉方向简介 | 人脸识别中的活体检测算法综述
由于结构光及ToF能在近距离里相对准确地进行3D人脸重构，即可得到人脸及背景的点云图及深度图，可作为精准活体检测（而不像单目RGB或双目RGB中仍需估计深度）。不过就是成本较高，看具体应用场景决定。
2018年9月27日
从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？
我们知道现在有不少家用的扫地机器人，可以代替人对室内进行自动清扫。早期的扫地机器人并不智能，它只是具有简单的避障功能，在室内随机游走，遇到障碍物就转弯，这样会导致有很多地方会漏掉，扫地效率非常低。
2018年9月18日
计算机视觉方向简介 | 人体骨骼关键点检测综述
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2018年9月12日
从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么？
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2018年9月10日
从零开始一起学习SLAM | 为什么要学SLAM？
在《零基础小白，如何入门计算机视觉？》中我提到过，计算机视觉的研究目前主要分为两大方向：基于学习的方法和基于几何的方法。其中基于学习的方法最火的就是深度学习，而基于几何方法最火的就是视觉SLAM。
2018年9月6日
计算机视觉方向简介：深度图补全
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2018年8月15日
计算机视觉方向简介 | 深度相机室内实时稠密三维重建
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2018年5月24日
利用自识别标记实现复杂场景下相机标定
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2018年4月18日
一次拍摄搞定多相机自动化标定
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2018年4月2日
从零开始学习「张氏相机标定法」（五）优化算法正传
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2018年3月26日
从零开始学习「张氏相机标定法」（四）优化算法前传
θ1的值。如此循环迭代多次，直到达到终止条件结束迭代过程。这个终止条件可以是：相邻几次迭代的目标函数值差别在某个阈值范围内，也可以是达到了最大迭代次数等。我们认为迭代终止时的目标函数值就是极小值。
2018年3月15日
零基础小白，如何入门计算机视觉？
视觉SLAM最好的入门资料是高翔（清华博士，慕尼黑理工博后）的《视觉SLAM十四讲-从理论到实践》。该书每章节都涵盖了基础理论和代码示例，深入浅出，非常注重理论与实践结合，大大降低了小白的学习门槛。
2018年3月8日
从零开始学习「张氏相机标定法」（三）推导求解
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2018年3月1日
从零开始学习「张氏相机标定法」（二）单应矩阵
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2018年2月23日
从零开始学习「张氏相机标定法」（一）
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2018年2月1日
2017年计算机视觉创业投资现状及未来趋势
创业邦给出的2017年人工智能创新公司五十强中，排名前五的细分领域分别是：智能机器人（28.5%）、计算机视觉（24.1%）、智能金融（14.6%）、自然语言处理（13.9）、智能安防（7.3%）。
2018年1月26日
计算机视觉方向简介 | 单目微运动生成深度图
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2018年1月18日
计算机视觉方向简介 | 阵列相机立体全景拼接
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2018年1月4日
计算机视觉方向简介 | 从全景图恢复三维结构
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2017年12月27日
深度相机哪家强？附详细参数对比清单
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2017年12月7日
脑补了和库克的对话后，我发现了iPhone X深度相机选择的秘诀和方法
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2017年11月30日
2018年【计算机视觉&机器学习&人工智能】国际重要会议汇总
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2017年11月24日
深度相机原理揭秘--结构光（iPhone X 齐刘海原理）
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2017年11月17日
深度相机原理揭秘--双目立体视觉
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2017年11月8日
一张照片就能破解vivo x20人脸解锁？普通人也能看懂的人脸解锁专业解读在这里！
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2017年10月31日
深度相机原理揭秘--飞行时间（TOF）
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2017年10月26日
iPhone X的原深感相机到底是个什么玩意？
顾名思义，深度相机就是可以获取场景中物体距离摄像头物理距离的相机。深度相机通常由多种镜头和光学传感器组成，根据测量原理不同，主流的深度相机一般分为以下几种方法：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法。
2017年10月17日
产业理解 | 从CVPR2017看人工智能产业现状和趋势
在人工智能领域，中国不缺优秀的学术大牛，也不缺懂商业的产业大牛，缺的是如何把先进的学术理论转变为可以踏实商业落地的人才，这一步其实很难，既要懂学术也要懂商业市场，还要有宽广的视野和洞见未来的能力。
2017年8月23日
视觉里程计：特征点法之全面梳理
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2017年8月3日
视觉里程计：起源、优势、对比、应用
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2017年7月18日
MWCS 2017 | 隐形指纹识别、时光/光绘相机、激光投影手机、VR眼动追踪、无人机竞速。。。
本届展会上vivo携手高通推出了一项非常抢眼的黑科技：隐形指纹识别技术。到底怎么个隐形法呢？其实就是打破了传统指纹识别需要物理按键识别区域的限制，可以直接在手机屏幕上特定区域进行指纹录入、识别操作。
2017年6月30日
惯性导航系统简介
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2017年6月28日
SLAM技术框架
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2017年6月20日
CES Asia 2017 | 细数不能错过的新科技
智能避障。作为一款可以自动跟随的行李箱，避障是必备功能。宣传手册未提及其使用的避障传感器类型，虽然其避障系统名字为CO-EYE，我查了其官网也并未明示，推测为距离传感器（如超声波），而非视觉传感器。
2017年6月12日
SLAM初识
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2017年6月5日
深度学习+几何结构：1+1>2?
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2017年5月25日
除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？
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2017年5月15日
全景相机路在何方？
全景相机目前在消费领域属于一个新兴的产业，使用和熟知的用户群体并不大。由于其不同于传统照相摄像设备，可以给传统的生活拍摄、直播领域提供新的思路，因此在消费级领域全景相机有广阔的发展空间和光明的前景。
2017年5月8日
最牛全景相机——Facebook Surround360原理解析
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2017年4月14日
全景相机哪家强？
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2017年4月10日
5分钟了解全景相机
1、三维建模渲染的全景内容是利用计算机3D引擎合成的动画，虽然在立体感和沉浸感上比全景相机更好一些，但是制作一个合成的动画需要耗费很大的人力财力成本，制作门槛很高，普通消费者只有选择权没有创作权。
2017年4月5日
扒一扒智能冰箱里的摄像头：真智能还是伪智能？
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2017年3月14日
为什么会出现双摄像头手机？
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2017年2月3日