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如何获取屏幕角点的世界位置？

获取屏幕角点的世界位置可以通过以下步骤实现：

首先，需要获取屏幕上某个点的屏幕坐标。可以使用前端开发中的JavaScript或移动开发中的相关API来获取屏幕坐标。
接下来，需要将屏幕坐标转换为世界坐标。这可以通过使用相机投影矩阵和视图矩阵来实现。投影矩阵用于将三维场景投影到二维屏幕上，而视图矩阵则定义了相机的位置和朝向。通过将屏幕坐标与投影矩阵和视图矩阵进行逆运算，可以得到世界坐标。
在转换为世界坐标后，可以使用这些世界坐标来进行进一步的处理或应用。例如，在游戏开发中，可以将这些世界坐标用于碰撞检测或物体位置的计算。

需要注意的是，获取屏幕角点的世界位置可能涉及到不同的开发环境和技术栈，具体的实现方式可能会有所不同。以上是一个基本的实现思路，具体的代码实现可以根据具体的开发需求和平台来进行调整。

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相关搜索:旋转时获取屏幕上矩形的角点颤动:如何获取屏幕中心点的位置坐标如何获取跟踪图像的角点？如何获取屏幕位置 vtk:如何从世界点获取图像像素索引 Numpy:获取有效区域的边界角点如何获取对象(例如眼睛)的屏幕位置节点的世界位置始终是原点ARKit锚点获取多边形角内的随机点？如何在屏幕上获取html标签的位置？js获取当前元素的屏幕位置 js 获取控件在屏幕的位置如何在OpenCV.js中获取轮廓角点的坐标？如何获取pdf页面在屏幕上显示的位置？获取屏幕上的鼠标位置(无图)SwiftUI DragGesture()获取屏幕上的开始位置从Babylon.js中的屏幕坐标获取世界坐标如何找到方形图案角点的像素坐标？如何获取整个世界的游戏坐标？如何在组框控件中获取控件的屏幕位置？

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相信各位写文章的朋友平时肯定都有画图的需求，笔者平时用的是一个在线的手绘风格白板--excalidraw，使用体验上没的说，但是有一个问题，不能云端保存，不过好消息它是开源的，所以笔者就在想要不要基于它做一个支持云端保存的，于是三下两除二写了几个接口就完成了--小白板，虽然功能完成了，但是坏消息是excalidraw是基于React的，而且代码量很庞大，对于笔者这种常年写Vue的人来说不是很友好，另外也无法在Vue项目上使用，于是闲着也是闲着，笔者就花了差不多一个月的业余时间来做了一个草率版的，框架无关，先来一睹为快：

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CVPR 2018 | 华中科技大学提出多向文本检测方法：基于角定位与区域分割

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相机标定相机的内参矩阵在OpenCV的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解：外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动

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系列篇|单目结构光三维成像系统的标定方法

在上篇文章——系列篇|结构光三维重建基本原理中，笔者介绍了单目结构光三维成像系统把投影仪“看成”相机的模型。基于这个模型，单目结构光三维成像系统可以像双目三维成像系统那样来获取空间中物体的三维信息。不过，要真正计算出物体的三维解，需要对单目结构光系统进行精确的标定。

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【传感器标定】相机内参标定（c++、python代码）

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OpenCV 入门教程： Harris角点检测

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常用的程序设计语言，如C、C++、Pascal、Fortran和Java等，都支持OpenGL的开发。这里只讨论C版本下OpenGL的语法。 OpenGL基本函数均使用gl作为函数名的前缀，如glClearColor()；实用函数则使用glu作为函数名的前缀，如gluSphere()。OpenGL基本常量的名字以GL_开头，如GL_LINE_LOOP；实用常量的名字以GLU_开头，如GLU_FILL。一些函数如glColor*()（定义颜色值），函数名后可以接不同的后缀以支持不同的数据类型和格式。如glColor3b(…)、glColor3d(…)、glColor3f(…)和glColor3bv(…)等，这几个函数在功能上是相似的，只是适用于不同的数据类型和格式，其中3表示该函数带有三个参数，b、d、f分别表示参数的类型是字节型、双精度浮点型和单精度浮点型，v则表示这些参数是以向量形式出现的。为便于移植，OpenGL定义了一些自己的数据类型，如GLfloat、GLvoid，它们其实就是C语言中的float和void。在gl.h文件中可以看到以下定义：

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[ECCV 2018]CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints解读

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opencv相机标定示例代码

https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318

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2018-11-14-window的VirtualScreen

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11种Anchor-free目标检测综述 -- Keypoint-based篇

早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以Faster R-CNN和SSD作为代表。后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习anchor的位置与形状，在速度和准确率上面都有很不错的表现。anchor-free目标检测算法分为两种，一种是DenseBox为代表的Dense Prediction类型，密集地预测的框的相对位置，另一种则是以CornerNet为代表的Keypoint-bsaed Detection类型，以检测目标关键点为主。

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CentripetalNet：更合理的角点匹配，多方面改进CornerNet | CVPR 2020

论文: CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection

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文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images

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CV学习笔记(九):光流法的实现

在这一篇文章中,我们使用OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK()函数来实现,是基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。

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2017年2月6日，微软正式关闭了PhotoSynth的网站和相关服务。这可能是世界上第一个3D图像创作、分享应用，它的落幕可能有微软自身商业策略的调整，可能也和产品本身实际为微软带来的收益不符有关。但无论如何，这个系统在我看来堪称是三维重建和图像渲染、浏览技术的经典作品。因此这一篇文章就从它讲起。

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前面介绍了CornerNet和ExtremeNet，今天要介绍的是CVPR 2019一篇大名鼎鼎的Anchor-Free目标检测论文《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》，这篇论文由中科院，牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出。是One-Stage目标检测算法中精度最高的算法。值得注意的是CenterNet是在之前介绍的CornerNet上进行了改进，CornerNet我们已经介绍过了，可以去看往期文章。本论文的地址以及官方代码地址见附录。

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