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在每棵树的叶结点能够得到该像素对于各个身体部件的概率分布，将各棵树得到的结果相加，得到最终的概率分布，拥有最高概率的一类作为最终的分类结果。测试流程：深度图背景分割得到人体区域图像，使用随机森林分类器对人体的像素点进行分类，选取预测概率大于设定阈值的点，则得到疏密不同的各关节部位像素点，越接近关节点位置，像素点越密，再使用Mean shift算法进行聚类，得到关节点位置。其中蓝色点表示图像I中给定的像素x，以该像素为中心生成一个5*5的格点矩阵，红色的格点表示要进行深度采样的点...

随着近几年机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，三维重建这个学术名词也逐渐出现在大众的视野中。那究竟什么是三维重建呢？简单来说，三维重建是指用相机等传感器拍摄真实世界的物体、场景，并通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三维模型。如下所示。涉及的主要技术有：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔科夫随机场、图割等。讲师硕士毕业于C9高校知名图形图像实验室，目前就职于头部图形图像公司，有7年三维重建、图形图像项目经验。...

随着近几年机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，三维重建这个学术名词也逐渐出现在大众的视野中。那究竟什么是三维重建呢？简单来说，三维重建是指用相机等传感器拍摄真实世界的物体、场景，并通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三维模型。如下所示。涉及的主要技术有多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔科夫随机场、图割等。讲师硕士毕业于C9高校知名图形图像实验室，目前就职于头部图形图像公司，有7年三维重建、图形图像项目经验。...

前言 SLAM知识星球里经常有小伙伴问我，学习了SLAM开源代码后，如何进行导航。星球里我是这样回复的：这里解释下运动规划和SLAM什么关系？其实在企业里，SLAM算法工程师、运动规划工程师通常是相对独立的岗位，SLAM技术通常可以得到稀疏的定位地图，结合后处理可以得到稠密的三维点云地图。此时我们需要用一定的规则将其转化为栅格化地图，机器人在这个地图的基础上进行运动规划（导航）。SLAM和运动规划是自主机器人的两个核心技术。什么是导航与运动规划？

详解深度学习三维重建网络：MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

计算机视觉life旗下“从零开始学习SLAM”知识星球创办于2018年，旨在建立SLAM、三维视觉领域的开发者学习、交流社区。运行三年多已经累计分享干货5300次、答疑/评论9550+次，汇集了行业内3000+优秀的从业者，如今已是全国最大的SLAM开发者学习交流社区。

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货大家好，我是计算机视觉life背后的男人 --- 小六。我们平台有很多粉丝都是SLAM和三维视觉方向的从业者，基于我们的SLAM知识星球和SLAM/三维重建课程，我这边可以接触和认识一大批一线的从业者。今天给大家扒一扒该方向的用户画像，文末有送独家SLAM定制T恤哦。高学历先上数据，下图是我们知识星球部分登记用户的（在读或毕业）学校（有你的校友吗？），可以发现SLAM和三维视觉方向从业者大部分都是硕士及以上学历。这个也不难理解，毕竟本科没有相关的课

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货大家好，计算机视觉life经过几个月打磨，推出了激光SLAM逐行源码解析课程《Cartographer从入门到精通: 原理深剖+源码逐行详解》，已经购买过我们的课程学员及知识星球用户均有优惠券（见文末），欢迎抢购！讲师亲自对Cartographer做了超详细源码注释，是目前唯一一个逐行讲解Cartographer的课程，彻底搞透代码。代码地址（持续更新）： https://github.com/xiangli0608/cartograph

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货注：本文来自计算机视觉life独家课程 视觉三维重建：原理剖析+逐行代码详解 中的课件及注释代码。立体匹配算法介绍全局立体匹配算法全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立全局能量函数，通过最小化全局能量函数得到最优视差值；通过二维相邻像素视差之间的约束（如平滑性约束）而得到更好的匹配效果，但是对内存的占用量大，速度慢不适合实时运行。主要的算法有图割（graph cuts）、信念传播（belief propag

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货本文系ORB-SLAM2原理+代码实战系列原创文章，对应的视频课程见：ORB-SLAM2总共60讲已经全部上线可观看！大家好，今天我们继续更新ORB-SLAM2/3系列的原创文章，以小白和师兄对话的形式阐述背景原理+代码解析，喜欢的点个赞分享，支持的人越多，更新越有动力！如有错误欢迎留言指正！代码注释地址：https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_commentsVSLAM系列原创01讲 | 深

本文系ORB-SLAM2原理+代码实战系列原创文章，对应的视频课程见：如何真正搞透视觉SLAM？大家好，从今天开始我们陆续更新ORB-SLAM2/3系列的原创文章，以小白和师兄对话的形式阐述背景原理+代码解析，喜欢的点个赞分享，支持的人越多，更新越有动力！如有错误欢迎留言指正！代码注释地址：https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_commentsVSLAM系列原创01讲 | 深入理解ORB关键点提取：原理+代码接上回继..

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VNJGtNFW6kZ-n8mY1yrH0QOpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架，综合重建效果和性能，该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示用OpenMVS重建的结果如下所示：计算机视觉life对该代码进行了详细注释（持续更新），欢迎star，代码地址：https://github.com/electech6/openMVS_comments.