21、深入探索 Protobuf 与 gRPC:空消息交换、松散类型字段及安全保障

深入探索 Protobuf 与 gRPC:空消息交换、松散类型字段及安全保障

1. 空消息交换

在 gRPC 开发中,空消息交换是一个实用的技巧。之前,处理消息的计数仅在调用 SayHello RPC 且提供 name 属性时才会增加,并且没有办法在不增加计数的情况下获取该值。

现在,我们添加了专门的 RPC 来获取计数。由于只有一种计数类型,请求参数无需指定任何内容,因此使用空请求。同时,还添加了用于更新计数的 RPC。客户端可能会对所有消息进行计数,而不仅仅是那些定义了 name 参数的消息,它可以告知服务器应将计数更新为多少。由于我们只关心操作是否成功,服务器响应无需包含任何数据,所以响应为空。

以下是添加 SynchronizeMessageCount 实现的代码:

public override Task<Empty> 
  SynchronizeMessageCount(MessageCount request, 
    ServerCallContext context)
{
    counter.UpdateCount(request.Count);
    return Task.FromResult(new Empty());
}

接下来,我们要修改客户端,使其能够与新的 RPC 进行交互。具体操作步骤如下:
1. 在 GrpcClient 项目的 Pro

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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