36、深入解析APP、GData及相关Web服务技术

APP、GData与超媒体技术解析

深入解析APP、GData及相关Web服务技术

1. APP服务文档与分类文档

1.1 服务文档

APP对服务文档提及较少,仅规定了其表示格式,要求服务文档在接收到GET请求时提供表示。但并未说明服务文档最初是如何放置到服务器上的。若编写APP应用程序,可提前硬编码服务文档,也可通过向APP未涵盖的新资源发送POST请求来创建新的服务文档。还能将其作为静态文件公开,或使其响应PUT和DELETE请求。

1.2 分类文档

APP成员(对应Atom元素)可被归类。例如,在示例中,一个Atom条目被归类为“local”。该分类来自于一个分类文档,其URI指向了这个最终的APP资源。分类文档列出了特定APP集合的分类词汇,其媒体类型为application/atomcat+xml。以下是一个分类文档的示例:

<?xml version="1.0" ?>
<app:categories
     xmlns:app="http://purl.org/atom/app#"
     xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom"
     scheme="http://www.example.com/categories/RestfulNews"
     fixed="no">
 <category term="local" label="Local news"/>
 <category term="international" label="International news"/>
 <category t
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空间点与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与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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