视野

信息时代人们缺乏视野深度,可分为追求低成本快乐和深层次体验两类人。多数人难抵“即时快感”诱惑,工作外难以努力学习,大脑倾向舒适区。数据显示很多人后悔年轻时的选择,这引发对因果循环的思考。

在这个信息时代,没有人的视野会受阻,人们最缺乏的并不是视野的广度,而是视野的深度。

事实上,可以粗略的把人分为两类:追求低成本的快乐的人,追求深层次体验的人。

如果只是想想,当然每个人都会说”我要过丰富的生活,有极致的体验“。但落实到你需要付出多少代价层面,其实大多数人的选择,是在“低成本”的前提下,过的还算开心就可以,甚至做不到,只要不太痛苦也能承受。只有少数人,会愿意为了深层次的人生体验付出代价:时间、精力、挫折感。

参考文章节选链接:如何看待连客的失败?

https://wenku.baidu.com/view/a6610743a417866fb84a8e87.html
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每个人都渴望自我成长,渴望升值加薪,渴望过着自己想要的理想生活,但是回归现实,工作之外,大多数人却逃脱不了像手机,刷剧,贪睡,逃避等“即时快感”的诱惑,努力显得力不从心,高效率变成了低效率;人的大脑似乎也更愿意处于舒适区,不用思考,只是默默的顺从,很少有人自我克制,利用“延迟满足感”,真正的做到充电学习,这似乎也就早就了很神奇的“二八定律”。

在一篇数据调查报告中显示:92%的人后悔年轻时不够努力;73%的人后悔年轻时选错了职业;62%的人后悔对子女教育不当;57%的人后悔没有好好珍惜伴侣;45%的人后悔没有善待身体。
这篇报道,引发人们深思。我觉得“能量守恒定律”在此依然适用,万事皆有因果,因果循环。

 

带开环升压转换器和逆变器的太阳能光伏系统 太阳能光伏系统驱动开环升压转换器和SPWM逆变器提供波形稳定、设计简单的交流电的模型 Simulink模型展示了一个完整的基于太阳能光伏的直流到交流电力转换系统,该系统由简单、透明、易于理解的模块构建而成。该系统从配置为提供真实直流输出电压的光伏阵列开始,然后由开环DC-DC升压转换器进行处理。升压转换器将光伏电压提高到适合为单相全桥逆变器供电的稳定直流链路电平。 逆变器使用正弦PWM(SPWM)开关来产生干净的交流输出波形,使该模型成为研究直流-交流转换基本操作的理想选择。该设计避免了闭环和MPPT的复杂性,使用户能够专注于光伏接口、升压转换和逆变器开关的核心概念。 此模型包含的主要功能: •太阳能光伏阵列在标准条件下产生~200V电压 •具有固定占空比操作的开环升压转换器 •直流链路电容器,用于平滑和稳定转换器输出 •单相全桥SPWM逆变器 •交流负载,用于观察实际输出行为 •显示光伏电压、升压输出、直流链路电压、逆变器交流波形和负载电流的组织良好的范围 •完全可编辑的结构,适合分析、实验和扩展 该模型旨在为太阳能直流-交流转换提供一个干净高效的仿真框架。布局简单明了,允许用户快速了解信号流,检查各个阶段,并根据需要修改参数。 系统架构有意保持模块化,因此可以轻松扩展,例如通过添加MPPT、动态负载行为、闭环升压控制或并逆变器概念。该模型为进一步开发或整合到更大的可再生能源模拟中奠定了坚实的基础。
在计算机视觉、机器人导航、三维重建等领域,矩阵被广泛用于描述视野(Field of View, FoV)与投影关系。视野计算涉及相机内参矩阵、外参矩阵以及图像投影变换等多个方面,这些计算通常依赖于矩阵运算的准确性。 ### 3.1 相机内参矩阵与视野计算 相机的内参矩阵 $ K $ 描述了图像像素与相机光学属性之间的关系,其中包含焦距 $ f $、像素尺寸 $ p_w, p_h $、以及主点坐标 $ (u_0, v_0) $ 等参数。该矩阵形式如下: $$ K = \begin{bmatrix} \frac{f}{p_w} & s & u_0 \\ 0 & \frac{f}{p_h} & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 该矩阵用于将三维空间点从相机坐标系投影到二维图像坐标系。视野角度(FoV)可以通过焦距 $ f $ 和传感器尺寸(或图像分辨率)计算得出。例如,水平视野 $ \theta_h $ 和垂直视野 $ \theta_v $ 可分别由以下公式计算: $$ \theta_h = 2 \cdot \arctan\left(\frac{w}{2f}\right), \quad \theta_v = 2 \cdot \arctan\left(\frac{h}{2f}\right) $$ 其中 $ w $ 和 $ h $ 分别为图像的宽度和高度。这些计算依赖于正确的焦距和图像分辨率设置,若矩阵中的 $ f $ 或 $ p_w, p_h $ 设置错误,会导致视野角度计算失真,影响图像投影效果[^2]。 ### 3.2 视野变换中的变换矩阵 在机器人或相机运动过程中,视野的变换需要通过变换矩阵 $ T $ 来描述。该矩阵包含旋转和平移信息,用于将点从一个坐标系(如世界坐标系)变换到另一个坐标系(如相机坐标系): $$ P_c = T \cdot P_w $$ 其中 $ P_w $ 是世界坐标系下的点坐标,$ P_c $ 是相机坐标系下的点坐标。若变换矩阵 $ T $ 设置错误,例如旋转矩阵不正交或平移向量不准确,会导致视野范围偏移,图像内容可能无法正确投影到图像平面上[^1]。 ### 3.3 实际应用中的矩阵视野计算问题 在实际图像处理或 SLAM 系统中,视野计算错误可能导致以下问题: - **图像投影偏移**:若相机内参矩阵或变换矩阵设置错误,会导致图像内容投影到错误位置,表现为图像偏移或部分缺失。 - **视野范围失真**:当焦距或图像尺寸参数错误时,视野角度计算错误,可能导致图像变形或视角异常。 - **三维重建失败**:在双目视觉或深度估计中,若投影矩阵或 Q 矩阵设置错误,会使得深度图计算失败,无法正确还原三维空间信息。 ### 3.4 矩阵视野计算的调试方法 为确保视野计算的准确性,可以采取以下措施: - **验证相机内参矩阵**:检查焦距 $ f $、像素尺寸 $ p_w, p_h $ 和主点 $ (u_0, v_0) $ 是否与实际相机参数一致。 - **校验变换矩阵**:确保旋转矩阵为正交矩阵,平移向量符合实际运动轨迹。 - **可视化投影结果**:使用 OpenCV 或其他工具将三维点投影到图像平面,观察投影是否与图像内容匹配。 以下是一个使用 OpenCV 投影三维点到图像平面的示例: ```python import numpy as np import cv2 # 定义相机内参矩阵 K = np.array([[800, 0, 320], [0, 800, 240], [0, 0, 1]]) # 定义变换矩阵 T(旋转 + 平移) R = np.eye(3) # 单位旋转矩阵 t = np.array([0, 0, 1]).reshape(3, 1) # 沿 z 轴平移 1 米 # 构建变换矩阵 T = np.hstack((R, t)) # 定义一个三维点(在相机坐标系下) point_3d = np.array([0.5, 0.5, 2, 1]).reshape(4, 1) # 投影到图像平面 point_2d = K @ T @ point_3d point_2d /= point_2d[2] # 归一化 print("Projected 2D point:", point_2d[:2].flatten()) ``` 该代码演示了如何利用相机内参矩阵和变换矩阵将三维点投影到二维图像平面,可用于调试视野计算是否准确。 ###
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