2020,重重重重重重新培养写博客习惯,记录开发中遇到的坑和记录学习内容

本文探讨了软件开发过程中的常见挑战,如代码复杂性导致的小优化难题,以及遗忘过往优化方案带来的困扰。作者强调了记录开发过程的重要性,包括遇到的问题、解决方法及创新思路,以避免重蹈覆辙,提升工作效率。

人做一件事,都只有两个原因。一是追求快乐,一个是逃离痛苦。

最近比较痛苦,一是项目后期,庞杂的代码,让许多小优化都牵一发而动全身。一是之前做过的功能,当时想到的好点子,后来功能不要删了,现在又要加回来,怎么都想不起当时的做法,翻遍提交记录也没找找到踪影。

在开发过程中,发现重蹈覆辙的事情不少。还有就是找不到当时的好方法,达不到当时和高度。真的需要记录开发过程中的坑,和好的方法。在做新的项目是可以重头就考虑清楚,不用后面这么痛苦。

同时也可以与他人分享,在后面的工作面试中得到帮助。重点是想后面的工作面试中得到帮助。


记录的形式多种多样,除了文字外,如果可以画图,流程图,脑图的话应该会更好的说明问题,容易记忆。

 

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。该过程通过最小化投影误差来优化相机旋转矩阵平移向量。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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