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MATLAB代码在相机上的实现-SOFTPOSIT-CPP:纯软件的纯C++实现

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简介:
本项目提供了一个使用纯C++编写的MATLAB SOFTPOSIT算法实现,适用于无硬件加速的环境。通过精简和优化的代码,使该算法能够在标准相机上高效运行。 MATLAB的代码在相机上的实现介绍: SoftPOSIT是由David等人提出的一种算法。该算法是一种基于模型的方法,在物体点与图像点之间的对应关系未知的情况下,可以从单张2D图像中确定3D物体的姿态(位置和方向)。此方法结合了用于计算对应关系的Softassign技术和用于计算对象姿态的POSIT技术。 通过这种方法可以找到相机相对于物体的旋转和平移参数。现有实施包括MATLAB实现以及C或Fortran语言展示次数。 其他人还提供了C++版本的实现,这些实现在一个代码库中可用。该项目由CMake管理,并且主要依赖于Armadillo线性代数库和Boost库。 构建步骤如下: 1. 克隆项目:`git clone git@github.com:autosquidsoftposit.git` 2. 进入软件包目录并创建build文件夹 3. 使用cmake生成makefile,然后执行make命令 以上是关于如何使用SoftPOSIT算法在相机上实现的介绍。

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客服
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  • MATLAB-SOFTPOSIT-CPPC++
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    本项目提供了一个使用纯C++编写的MATLAB SOFTPOSIT算法实现,适用于无硬件加速的环境。通过精简和优化的代码,使该算法能够在标准相机上高效运行。 MATLAB的代码在相机上的实现介绍: SoftPOSIT是由David等人提出的一种算法。该算法是一种基于模型的方法,在物体点与图像点之间的对应关系未知的情况下,可以从单张2D图像中确定3D物体的姿态(位置和方向)。此方法结合了用于计算对应关系的Softassign技术和用于计算对象姿态的POSIT技术。 通过这种方法可以找到相机相对于物体的旋转和平移参数。现有实施包括MATLAB实现以及C或Fortran语言展示次数。 其他人还提供了C++版本的实现,这些实现在一个代码库中可用。该项目由CMake管理,并且主要依赖于Armadillo线性代数库和Boost库。 构建步骤如下: 1. 克隆项目:`git clone git@github.com:autosquidsoftposit.git` 2. 进入软件包目录并创建build文件夹 3. 使用cmake生成makefile,然后执行make命令 以上是关于如何使用SoftPOSIT算法在相机上实现的介绍。
  • MATLAB - omni_cam: 多项式全向模型C++
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    omni_cam项目是多项式全向相机模型的C++实现,在相机上直接执行原本用于MATLAB的算法,便于实时图像处理与分析。 Matlab的代码在相机上实现了Davide Scaramuzza的多项式全向相机模型的C++版本。该实现与工具箱输出结合使用,并包含了投影和反投影功能,还计算了3D点图像坐标处的雅可比行列式的值。需要注意的是,在此实现中仅检查了图像边界内的可见性问题;由于鱼眼镜头或折反射摄像机产生的图像通常只占据矩形区域的一部分(如圆形),因此在实际应用时建议添加遮罩以优化效果。 若你在学术研究中使用该代码,请引用以下文献: 张子超,亨利·里贝克,克里斯蒂安·福斯特和戴维·斯卡达姆佐:视觉里程表中的大视野摄像机优势。IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA),2016年。
  • Keeloq解密C语言
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    本项目为一个用纯C语言编写的Keeloq加密算法解密工具代码库,适用于研究和学习Keeloq算法机制。 本段落将详细解释“Keeloq解密纯C语言代码”中的关键知识点。这主要包括Keeloq算法的基本原理、HCS301加密芯片的工作机制以及具体的解密过程实现。 ### Keeloq算法概述 Keeloq是一种广泛应用于汽车防盗系统的加密技术,基于一种称为“时间跳变”的方法来动态改变加密密钥,增加破解难度。其核心是一个复杂的伪随机数生成器,确保每次产生的密钥都是独一无二的,从而大大提高了系统安全性。 ### HCS301加密芯片介绍 HCS301是一种专为Keeloq设计的专用集成电路(ASIC),内置了完整的算法逻辑,并能执行加密和解密操作。这种芯片通常用于汽车遥控钥匙中,确保只有合法的钥匙才能解锁或启动车辆。 ### Keeloq算法在C语言中的实现 本段落提供的代码片段使用C语言实现了Keeloq解密功能,特别针对的是使用PIC16F877微控制器进行解密的情况。下面将详细分析这段代码的关键部分: #### 解密函数`Decrypt()` 该函数负责执行Keeloq算法的解密过程。主要步骤如下: - **初始化变量**:定义必要的循环计数器和临时存储变量。 - **循环迭代**:使用外层循环处理每一块密文数据,内层循环则针对每个位进行操作。 - **位运算与更新**:通过一系列的位运算及条件分支来恢复明文。同时,在每次解码后会根据Keeloq算法规则更新密钥和原始缓冲区中的数据。 #### 关键逻辑分析 1. 从`Dkey[]`数组中获取当前所需的密钥,并利用索引变量进行访问。 2. 使用位运算(如按位与、或及左移)处理每个密文块,依据Keeloq算法的规则逐步恢复明文数据。 3. 在检查特定位的状态后决定接下来的操作路径。例如,当检测到某一位为1时,则采取不同的操作策略。 4. 完成一轮解码后的更新步骤:通过左移运算更新密钥以准备下一次迭代,并相应地修改原始缓冲区中的内容。 这段代码展示了如何在特定硬件平台上实现Keeloq算法的具体实例,对于希望了解该技术实际应用的开发者来说具有参考价值。
  • UDT源C语言
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    本项目提供了一个用纯C语言编写的UDT(UDP-based Data Transfer)协议库的开源实现,适用于需要高性能数据传输的应用场景。 1. UDT(使用C语言实现的可靠传输协议)支持跨平台; 2. 优势:适用于嵌入式设备,编译后的库文件较小; 3. UDT是一个开源包,基于UDP设计了可靠的网络传输协议; 4. 在Linux平台上具体应用方式如下: - make # 编译 - make clean # 清理 - export LD_LIBRARY_PATH=./src/:$LD_LIBRARY_PATH # 导出库路径 - progs/server # 启动服务器端程序 - progs/client # 启动客户端程序 - progs/sendfile # 启动发送文件服务端程序 - progs/recvfile 接收的文件位置 保存为的位置 # 接收文件
  • C语言RSA算法
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    这段代码提供了一个使用纯C语言编写的完整RSA加密算法实现,适合于学习和理解RSA算法的工作原理以及在实际项目中的应用。 今天找了半天才找到一个不错的RSA的C实现代码,下载了很多版本后对比发现只有这个比较好用。现在分享出来,希望能为后面的人节省一些时间和精力。
  • C#中单形法
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    本文介绍了在C#编程语言环境中如何实现单纯形算法,以解决线性规划问题。通过详细的代码示例和步骤说明,帮助读者理解和掌握该方法的应用及其实现细节。 单纯形法的C#实现涉及将线性规划问题转化为计算机程序代码的形式。这种方法在解决优化问题方面非常有效,尤其是在资源分配、生产计划等领域有着广泛应用。通过使用C#语言编写单纯形算法,可以方便地进行模型求解和结果分析,在实际项目中具有很高的实用价值。 此描述没有包含原文中的链接或联系方式信息。
  • C++中单形法
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    本项目旨在展示如何使用C++编程语言高效地实现单纯形法求解线性规划问题。通过简洁而高效的代码设计,帮助学习者深入理解算法原理及其应用。 这段文字描述的是运筹学中的线性规划求解方法——单纯形法的C++代码实现。程序可以完整运行,并且包含使用说明文档、所有原文件以及多个测试案例。
  • 异地组网教程
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    本教程详细介绍了如何利用纯软件技术在不同地理位置之间搭建网络连接的方法和步骤,适合对远程网络配置感兴趣的初学者和技术爱好者。 通过软件方式实现异地组网,可以进行文件共享、OA访问以及统一管理,并且也可以用于家庭局域网的访问。
  • MATLAB形法
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现和应用单纯形法解决线性规划问题。通过具体实例演示了算法的编程步骤与优化技巧。 在MATLAB中实现单纯形法是一种用于解决线性和非线性规划问题的优化技术。该方法由美国数学家乔治·丹齐格(George Dantzig)于1947年提出,适用于具有线性目标函数及约束条件的最大化或最小化问题。 一、单纯形法的基本原理: 1. 单纯形是多面体的一种特殊情况,它包含多个顶点。在优化问题中,这些顶点代表不同的可行解。 2. 在迭代过程中,算法通过从一个顶点移动到另一个顶点来寻找最优解,并且每次移动都会涉及基变量的替换以改善目标函数值。 3. 每次迭代时,算法会选择使得目标函数改进最多的非基变量加入基中,同时选择一个使目标函数恶化最慢的当前基变量退出。更新后的单纯形表会形成新的顶点。 二、MATLAB中的实现步骤: 1. 建立模型:将优化问题转化为标准形式,即明确最大化或最小化的目标函数以及所有约束条件。 2. 初始化单纯形表:找到一个初始可行解作为起点,通常选择满足全部约束的某个角点。 3. 迭代过程包括以下操作: - 计算当前解的目标值和非基变量检验数; - 找到具有最小改进潜力的非基变量加入新的基中; - 更新单纯形表以确定退出基中的相应变量,确保新生成的解依然满足所有约束条件。 - 如果目标函数没有进一步改善或所有剩余非基本量都不能再使目标值增加,则算法停止;否则继续迭代直到找到最优解。 三、MATLAB编程实现: 可以通过编写自定义代码来实施单纯形法,或者使用内置优化工具箱如`linprog`(适用于线性问题)和`fmincon`(针对非线性情况)。尽管自己写程序能更好地了解算法工作原理并允许更多灵活性控制迭代过程,但利用MATLAB自带的函数通常更简便且高效。 四、代码文件: 如果存在一个名为e729c7aa5f49435491e25179094d5693的压缩包,则它可能包含实现单纯形法过程的相关MATLAB脚本或函数。此程序应包括模型定义、初始化逻辑以及迭代规则等部分,并展示最终结果。 总结:在MATLAB中应用单纯形法则涉及数学建模技术,理解算法机制及掌握编程技巧。通过学习和实践所提供的代码示例可以解决实际问题并深入研究优化方法的设计与实现。此外结合使用内置的优化工具箱及其他资源将有助于提高效率和准确性解决问题的能力。
  • 使用JS前端腾讯COS文示例
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    本示例展示了如何利用JavaScript在纯前端环境中直接调用腾讯云COS接口进行文件上传,提供详细代码及配置说明。 在前端开发过程中,文件上传是一个常见的需求,并且通常会使用第三方平台来存储文件。腾讯云COS(Cloud Object Storage)是我们常用的解决方案之一。本段落将从前端的角度介绍如何实现腾讯云COS的文件上传功能。 首先需要安装和引入腾讯云COS所需的JavaScript SDK。下载并引用`cos-js-sdk-v5.min.js`到项目中,例如在`index.html`文件中进行如下操作: ```html ``` 然后,在前端代码中监听文件上传组件的变化情况,以便获取用户选择的文件并执行后续的操作。具体的实现方式可以参考以下示例代码: ```javascript // 监听文件变化 document.getElementById(file).onchange = function() { let file = this.files[0]; let type = file.type; } ``` 通过以上步骤,前端开发者就可以开始使用腾讯云COS进行文件上传了。