双目相机技术是计算机视觉领域中的重要组成部分，它主要用于实现三维空间信息的获取。通过同时拍摄同一场景的两幅图像，双目相机可以计算出物体的深度信息，从而实现三维重建和点云恢复。本教程将围绕双目相机的标定、校正、点位恢复、视差图和深度图的生成以及点云构建等方面进行详细阐述。 **一、双目相机标定** 双目相机标定是获取其内参和外参的过程，以便精确地将二维图像坐标转换为三维空间坐标。内参包括焦距、主点坐标等，外参则涉及相机间的相对位置和姿态。常用的标定方法是使用棋盘格图案，通过对多个不同角度拍摄的图像进行处理，求解相机参数。OpenCV库提供了便捷的相机标定工具，可以简化这一过程。 **二、相机校正** 校正主要针对镜头畸变，包括径向畸变和切向畸变。双目相机的每只“眼睛”都需要单独进行校正，以确保图像的准确性。校正过程通常通过多项式模型来拟合畸变，并生成校正后的图像。这一步对于后续的特征匹配和深度计算至关重要。 **三、点位恢复** 点位恢复是指从双目图像中提取特征点，并计算它们在三维空间中的坐标。需要对两幅图像进行特征检测（如SIFT、SURF或ORB），然后进行特征匹配。匹配的特征点对可用于三角测量，通过最小化重投影误差来求解每个匹配点的三维坐标。这一步涉及几何三角法，是双目视觉的核心算法。 **四、视差图与深度图** 视差图是双目视觉中计算出来的关键结果，表示对应像素在两幅图像间的水平偏移，而深度图则反映了每个像素对应的物体距离。视差图可以通过立体匹配算法得到，如半全局匹配（Semi-Global Matching，SGM）或基于成本聚合的方法。视差图与相机的内参和外参结合，可以进一步转化为深度图。 **五、点云恢复** 有了深度图，我们就可以通过反投影将图像像素转换为三维空间中的点，从而得到点云。点云是三维重建的基础，可以用于各种应用，如3D建模、环境扫描和避障导航。点云数据可以使用PCL（Point Cloud Library）等库进行处理，包括滤波、分割、表面重建等操作。 **六、实际应用** 双目相机技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机、增强现实等领域。例如，在自动驾驶中，双目视觉可以帮助车辆识别前方障碍物的距离和形状；在无人机避障中，通过实时的点云重建可以判断飞行路径的安全性。 双目相机技术涉及多个环节，从标定、校正到点云恢复，每一个步骤都是至关重要的。通过深入理解和实践，我们可以有效地利用双目相机获取三维世界的信息，为实际应用提供强大的技术支持。如果你对这部分代码有所优化，欢迎分享，共同推进计算机视觉的发展。

《点亮数码管：数字电子实验探索》 在本科阶段的数字电子实验中，"点亮一个数码管"是一项基础且重要的任务。此实验旨在提升学生对数字电路的理解与应用能力，涵盖了Multisim软件的使用、逻辑电路设计以及硬件调试等多个方面。通过这次实验，学生不仅能掌握基本的电路设计技能，还能深化对逻辑表达式与逻辑电路转换的理解，并学习如何通过阅读技术文档解决实际问题。 实验主要使用的工具包括Multisim 14.1 Education Edition软件用于电路设计与仿真，Xilinx ISE用于FPGA编程，以及硬件平台Digilent Basys 3。Basys 3是一款基于FPGA的开发板，它配备了四位拨码开关SW3~SW0作为输入，以及一个七段式数码管作为输出显示，为学生提供了一个直观的数字逻辑操作平台。 实验的核心任务是设计一个电路，使得拨码开关输入的BCD码能够正确地在数码管上显示出对应的数字。BCD码是一种二进制编码方式，用四位二进制数来表示一位十进制数。当输入为0-9时，数码管应显示相应的数字，而输入为A-F时，数码管应熄灭。为了实现这一功能，首先需要画出每个数字的真值表，然后根据真值表写出输出CA到CG的逻辑式，并进一步简化逻辑表达式。 在Multisim中，学生可以利用逻辑门（如与门和或门）搭建电路，通过仿真验证设计的正确性。化简后的逻辑式可以直接在软件中构建逻辑电路，这一步骤锻炼了学生将理论知识转化为实际操作的能力。同时，将设计导入FPGA，通过USB数据线连接到Basys 3，完成硬件实现，这一过程需要学生熟悉硬件平台的使用。 实验步骤中，每个数字的显示都需要对应输入的BCD码进行转换和驱动数码管。实验结果显示，所有输入的数字均能正确显示，验证了设计的正确性。例如，输入0000时，数码管显示数字0，而输入1010（对应十进制10）时，数码管应全灭。 然而，实验过程中可能会遇到问题，如输出信号的取反错误或者数码管异常亮起。这些问题需要通过分析电路，查找可能的逻辑错误，甚至重新化简和连接电路来解决。例如，若发现本应熄灭的数码管亮起，可能是因为输出的非零状态被误认为是零状态，这时可能需要调整逻辑门类型，如将或门改为或非门。此外，连接数码管的公共端（如AN0）也需要正确设置，以确保数码管各段能按需点亮或熄灭。 实验的最后部分是思考题，鼓励学生反思实验过程中的问题，加深对逻辑电路设计原理的理解。通过这样的实践，学生不仅能学会解决问题，也能培养良好的团队合作和交流能力，这对于未来从事电子工程或其他相关领域的工作至关重要。 "点亮一个数码管"的实验是一个全面的训练，涵盖了数字电路的基础知识、软件应用、硬件操作和问题解决，为学生的专业发展奠定了坚实的基础。通过这次实验，学生将更深入地理解数字电子世界的逻辑运作，为后续的复杂电路设计和系统开发做好准备。

资源描述： 本文详细介绍了如何使用Vue框架结合OpenLayers库来开发一个动态点位地图的组件。通过这个实战案例，读者将学习到如何集成天地图服务，并在地图上动态展示和更新点位信息。 主要内容： OpenLayers库的引入：文章首先介绍了如何导入OpenLayers的核心模块，包括地图(Map)、视图(View)、图层(Layer)、控件(Control)等。 地图初始化：详细讲解了如何创建地图实例、配置地图视图、添加天地图服务作为底图，并设置地图的交互控件。 点位信息处理：展示了如何接收外部传入的点位数据，并在地图上以图标形式展示这些点位。 地图交互：介绍了地图点击事件的监听和处理，以及如何根据用户交互更新点位信息和地图视图。 组件销毁处理：讨论了组件销毁时的资源清理工作，确保不会留下内存泄漏。 组件特点： 动态点位展示：组件能够根据传入的数据动态在地图上展示点位。 用户交互：支持地图点击事件，允许用户通过点击地图来更新点位位置。 响应式设计：组件设计考虑了不同设备的适配性，能够响应式地展示在各种屏幕尺寸上。 资源管理：组件在销毁时会自动释放相关资源，避免内存泄漏。

Matlab Simulink下的双馈风机变风速最大功率点追踪MPPT控制策略：可调参数，组合与阶跃风速模拟，专业跟踪控制文档详解,Matlab Simulink双馈风机变风速最大功率追踪控制策略详解：自定义参数调整与双闭环控制，组合风速与阶跃风速应用,Matlab simulink双馈风机，变风速最大功率，mppt跟踪控制，不是系统自带，参数可调。 采用双闭环控制，有组合风速，阶跃风速等。 注意，附赠文档说明 ,Matlab; Simulink双馈风机; 变风速最大功率; MPPT跟踪控制; 参数可调; 双闭环控制; 组合风速; 阶跃风速。,Matlab Simulink中的双馈风机控制：变风速最大功率MPPT跟踪及双闭环控制参数优化策略

AutoJs源码-QQ好友名片点赞。本资源购买前提醒：本源码都是实际autojs项目模板，安装好autojs直接运行即可打开。1、支持低版本autojs。2、资源仅供学习与参考，请勿用于商业用途，否则产生的一切后果将由您自己承担！。3、安装过程详见具体资源,不会使用autojs谨慎下载

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了微信点餐系统小程序的开发全过程。通过分析微信点餐系统小程序管理的不足，创建了一个计算机管理微信点餐系统小程序的方案。文章介绍了微信点餐系统小程序的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本微信点餐系统小程序管理员功能有个人中心，用户管理，菜品管理，新上菜品管理，预定订单管理，活动信息管理，用户评价管理，系统管理，订单管理等。用户功能有个人中心，订购菜品，我的订单，我的收藏，评价菜品等。因而具有一定的实用性。 本站后台采用Java的SSM框架进行后台管理开发，可以在浏览器上登录进行后台数据方面的管理，MySQL作为本地数据库，微信小程序用到了微信开发者工具，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得微信点餐系统小程序管理工作系统化、规范化。

平面曲线离散点集拐点的快速查找算法是一种采用几何方法来确定平面曲线离散点集中拐点的算法。拐点是指曲线上的一个点，其存在使得曲线的凹凸性发生改变。在处理离散数据集时，拐点的确定尤为重要，尤其是在数字信号处理、图像识别和计算机图形学等领域。 该算法的基本思想是利用几何方法进行拐点的快速定位。传统方法主要借助数值微分法或外推算法来确定离散点集的拐点，但这些方法存在误差较大和计算量较大的问题。本文提出的方法通过解析几何中的基本概念，如正向直线和内、外点的定义，来判断点与线之间的几何关系，从而确定拐点。 在定义中，正向直线指的是通过平面上两个点P1(x1, y1)和P2(x2, y2)的方向所确定的有向直线。对于任意不在直线上的一点Po(xo, yo)，可以通过正向直线方程L来判断Po点是位于直线的内侧还是外侧。具体来说，当直线方程L的左端表达式S12(x, y)=(x2-x1)(y-y1)+(y1-y2)(x-x1)对于Po点的坐标计算结果小于零时，Po点是直线L的内点；反之，若结果大于零，则Po点是直线L的外点。 在正向直线方程的基础上，算法定义了内点和外点的概念，并通过几何证明的方式得出结论：如果S12(xo, yo)<0，则Po点是内点；如果S12(xo, yo)>0，则Po点是外点。这些几何性质为后续的拐点确定提供了理论基础。 接下来，算法描述了正向直线L的四种情况，并通过分析得出，当S12(xo, yo)<0时，无论在哪种情况下，点Po(xo, yo)都位于正向直线L的顺时针一侧，因此根据定义，Po点是内点，即拐点存在于曲线的内侧。类似地，当S12(xo, yo)>0时，Po点位于外侧，因此不是拐点。 在实际应用中，平面曲线波形是通过在短时间内采集一系列离散点，然后通过分段线性插值绘制出的。由于这种波形通常具有复杂的凹凸特性，快速确定其中的拐点是数字识别中的一项重要任务。通过上述几何方法建立的算法，不仅具有结构简单、计算效率高的特点，还能够快速而准确地定位平面参数曲线离散点集中的拐点。 文章指出该算法还具有计算误差小的优点，这在数据密集型的现代计算环境中显得尤为重要。快速查找拐点的算法能够有效减少计算资源的消耗，并且在科学计算、工程计算等多个领域有着广泛的应用前景。通过这种方法，研究者和工程师可以更高效地处理和分析曲线数据，进行曲线波形的数字识别工作。

概述 命令行工具，用于生成一组各种类型的图，每种图均基于直观的文本DSL。 另请参阅将其集成到 文献资料 安装 npm install -g diagrams 用法 手表 图表CLI提供了watch命令，该命令将自动生成其支持的每种图表文件格式的.svg可视化。 运行以下命令： 生成所有.svg文件，然后开始查看当前目录并重新生成任何更改的图表文件。 diagrams watch 生成所有.svg文件，但此后不开始查看。 diagrams build 要提供要监视的目标目录，只需在watch命令之后将其作为参数传递即可。 diagrams watch somedirectory --build 图表 流程图 文档： Flowchart.js 。 要生成流程图，请运行： diagrams flowchart input.flowchart flowchart.s

高校校园点餐系统的出现，旨在解决传统食堂点餐流程繁琐、效率低下、信息不透明等问题。通过引入信息化手段，实现点餐、支付、订单管理等环节的自动化，不仅提高了食堂的运营效率，还为学生提供了更加便捷、快速、多样化的餐饮选择。该系统不仅提升了学生的就餐体验，还促进了校园餐饮服务的现代化和智能化。

python数据分析 上市公司股票 公司 流动比率 速动比率 资产负债率 应收账款周转率 流动资产周转率 总资产周转率 资产净利率 销售毛利率 期间费用率 主营收入增长率 总资产增长率 净资产增长率 分析 绘制画统计图 折线图条形图柱状图散点图 jupyter notebook numpy pandas matplotlib 数据分析 数据挖掘