union all和union的区别

本文详细解析了SQL中Union与Union All的区别,Union会自动去除重复行并对结果进行排序,而Union All则保留所有结果,包括重复行,并且不对结果进行排序。通过MySQL实例演示了这两种操作的不同之处。

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union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果。
实际大部分应用中是不会产生重复的记录,最常见的是过程表与历史表UNION


Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
如果返回的两个结果集中有重复的数据,那么返回的结果集就会包含重复的数据了。

 

数据库:mysql

实例


create table test  
(  
id int primary key,  
name varchar(50) not null,  
score int not null  
); 
  
 
insert into test values(1,'Aaron',78);  
insert into test values(2,'Bill',76);  
insert into test values(3,'Cindy',89);  
insert into test values(4,'Damon',90);  
insert into test values(5,'Ella',73);  
insert into test values(6,'Frado',61);  
insert into test values(7,'Gill',99);  
insert into test values(8,'Hellen',56);  
insert into test values(9,'Ivan',93);  
insert into test values(10,'Jay',90); 

 

1.1执行union

 select *  
   from test  
    where id<4  
    union  
    select *  
    from student  
    where id>2 and id<6 

如图:

1.2换下select执行顺序:

    select *  
    from student  
    where id>2 and id<6
    union   
    select *  
    from test  
    where id<4  
 

结果如图:

总结:可以看到,对于UNION来说,交换两个SELECT语句的顺序后结果仍然是一样的,这是因为UNION会自动排序

 

2.1执行union all

 select *  
   from test  
    where id<4  
    union all
    select *  
    from student  
    where id>2 and id<6 

如图:

2.2换下select的顺序:

    select *  
    from student  
    where id>2 and id<6 
    union all
 select *  
   from test  
    where id<4  

如图:

总结:UNION ALL在交换了SELECT语句的顺序后结果则不相同,因为UNION ALL不会对结果自动进行排序。

 

那么这个自动排序的规则是什么呢?我们交换一下SELECT后面选择字段的顺序(前面使用SELECT *相当于SELECT ID,NAME,SCORE)

select score,id,name  
    from student  
    where id<4  
    union  
    select score,id,name  
    from student  
    where id>2 and id<6  
    ;  

执行结果:

可以看出,默认是根据主键升序排序

特别注意:如果id不是主键,会根据score字段排序;

unoin也可以自定义排序,指定某个字段升序或是降序,如下:

select score,id,name  
from test  
where id > 2 and id < 7  
  
union  
  
select score,id,name  
from test  
where id < 4  
  
union  
  
select score,id,name  
from test  
where id > 8  
order by score desc  

运行结果如下:

 

参考文章:
https://www.cnblogs.com/wcl2017/p/7078685.html
https://blog.youkuaiyun.com/wanghai__/article/details/4712555

 

<think>嗯,用户问的是相机系统的内外参矩阵怎么确定。首先,我需要回忆一下相机标定的基本知识。用户之前已经询问过双目相机的使用,现在转向了更具体的标定步骤,可能是他们在实际应用中遇到了标定问题,或者想要深入了解如何实际操作。 首先,内外参矩阵的定义。内参矩阵涉及相机本身的属性,比如焦距、主点坐标、畸变系数等。外参矩阵则涉及相机在空间中的位置方向,也就是旋转平移矩阵。确定这些参数通常需要相机标定,而标定方法一般使用已知的校准板,比如棋盘格。 接下来,我需要分步骤解释标定过程。用户可能需要一个清晰的步骤指南,包括准备标定板、采集图像、角点检测、优化参数等。同时,要提到常用的工具,比如OpenCV或MATLAB,这样用户知道有哪些工具可以使用。 还要注意用户可能的疑问点,比如为什么需要多个角度的图像,畸变校正的作用,以及如何评估标定结果的准确性。此外,可能需要简要说明内参外参的具体应用,比如内参用于图像矫正,外参用于三维重建。 另外,用户之前的问题涉及双目相机,这里可能需要稍微关联一下,比如在双目系统中,内外参标定也包括两个相机之间的相对位置,但这个问题可能集中在单相机的情况,或者需要明确说明如果是双目,则需要额外的步骤,比如标定两个相机之间的外参。 需要确保回答结构清晰,步骤明确,语言通俗易懂,避免过于专业的术语,但又要准确。可能还需要提到标定结果的评估,比如重投影误差,让用户知道如何验证标定的效果。 最后,检查是否有遗漏的关键点,比如张正友标定法,作为常用的方法,是否需要简要介绍。确保覆盖了标定的主要流程,工具推荐,以及内参外参的应用场景,帮助用户全面理解如何确定内外参矩阵。</think>相机系统的**内参矩阵****外参矩阵**是描述相机成像几何特性的核心参数,需通过**相机标定**确定。以下是具体方法及步骤: --- ### **1. 内参矩阵(Intrinsic Matrix)** **定义**:描述相机内部属性,如焦距、主点坐标、畸变系数等。 **公式**: $$ K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & u_0 \\ 0 & f_y & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 其中,$f_x, f_y$为焦距(像素单位),$(u_0, v_0)$为主点(图像中心偏移)。 #### **标定方法**: 1. **准备标定板**: 使用已知尺寸的棋盘格(如 8×6 黑白方格),其角点坐标在三维世界坐标系中已知。 2. **采集多角度图像**: 用相机从不同角度拍摄标定板(通常需要 10~20 张),确保标定板覆盖图像的不同区域。 3. **角点检测与匹配**: 利用算法(如OpenCV的`findChessboardCorners`)检测图像中的棋盘格角点,并与标定板的实际角点坐标对应。 4. **优化求解内参**: 通过**张正友标定法**(Zhang’s Method),建立投影方程: $$ s \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = K \begin{bmatrix} R & t \end{bmatrix} \begin{bmatrix} X_w \\ Y_w \\ Z_w \\ 1 \end{bmatrix} $$ 结合最小二乘法或非线性优化(如Levenberg-Marquardt算法),求解 $K$ 畸变参数(径向畸变 $k_1, k_2$,切向畸变 $p_1, p_2$)。 --- ### **2. 外参矩阵(Extrinsic Matrix)** **定义**:描述相机在世界坐标系中的位置姿态(旋转矩阵 $R$ 平移向量 $t$)。 **公式**: $$ \begin{bmatrix} R & t \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_x \\ r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_y \\ r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_z \\ \end{bmatrix} $$ #### **标定方法**: 1. **基于标定板坐标系**: 在标定过程中,标定板的角点被定义在世界坐标系(例如 $Z_w=0$ 的平面),通过内参图像坐标反推外参。 2. **求解旋转平移**: 每张标定板图像对应一组外参。通过**PnP算法**(Perspective-n-Point),利用已知的 3D-2D 点对应关系,求解 $R$ $t$。 --- ### **3. 标定工具与流程** - **常用工具**: - OpenCV(`cv2.calibrateCamera`函数) - MATLAB相机标定工具箱 - ROS的`camera_calibration`包 - **步骤总结**: 1. 准备标定板并采集多角度图像; 2. 检测图像角点并建立与3D点的对应关系; 3. 调用标定函数优化求解内参、外参及畸变参数; 4. 验证标定结果(重投影误差通常需小于0.5像素)。 --- ### **4. 关键注意事项** - **光照均匀**:避免反光或阴影干扰角点检测; - **标定板覆盖范围**:图像边缘区域需包含角点以提高精度; - **畸变校正**:标定后需应用畸变参数(如`cv2.undistort`)矫正图像。 --- ### **应用示例** - **内参用途**:图像去畸变、像素坐标转相机坐标; - **外参用途**:多相机联合标定(如双目系统)、物体位姿估计。 通过上述方法,可准确标定相机参数,为后续三维重建、SLAM等任务提供基础。
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