这是google发表在SIGGRAPH2019上面的一篇超分辨的文章，也就是在自家手机Pixel3中使用的Super Res Zoom技术。在Google AI Blog中已经对该技术做了初步的介绍，而这篇文章则更加详细的介绍了技术实现细节。
目前已知WDM波分复用技术有很多种，如：FBT (熔融拉锥，Fused Biconical Taper)、FBG(光纤布拉格光栅，Fiber Bragg Grating)、TFF (薄膜滤波， Thin Film Filter)、AWG (阵列波导光栅， Arrayed Waveguide Grating)、EDG (刻蚀衍射光栅，Etched Diffraction Grating)、MZI (马赫-曾德干涉，Mach-Zehnder Interferometers)、MRR (微环谐振器型， Micro Ring Resonator)。其中TFF和AWG是最常用的两种WDM技术。本文介绍一下TFF型WDM器件的结构组成。
随着新型，低成本的3D传感器硬件的出现（例如Kinect），以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力，3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要。
注 意 ： 此 章 节 测 试 需 要 外 接 LCD 屏 幕 才 可 以 进 行 测 试 验 证 ， LCD 模 块 介 绍 请 参 考 页 面 http://download.100ask.org/modules/Lcd/100ask_imx6ull_7-inch_LCD/
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】。此外，由于大多数点云都是由地面激光扫描仪采集的，CloudCompare的目的是在一台标准笔记本电脑上处理大规模的点云——通常超过1000万个点云。在2005年后，cloudcompare就实现了点云和三角形网格之间的比较。随后，许多其他点云处理算法（配准、重采样、颜色/法线向量/尺度、统计计算、传感器管理、交互式或自动分割等）以及显示增强工具（自定义颜色渐变、颜色和法向量处理，校准图像处理、OpenGL着色器、插件等）
在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中，提到了图像融合的一种方式，相关代码如下：
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
本章将会讲解一个看似微不足道的细节：shell 提示符。通过学习 shell提示符，我们会发现 shell 和 终端仿真器程序的内部工作机制。 和Linux中的很多程序一样，shell 提示符的可配
在 19 世纪，印象主义的艺术运动在绘画、雕塑、版画等艺术领域盛行，其特点是以「短小的、断断续续的笔触，几乎不传达形式」为特征，就是后来的印象派。简单来说印象派笔触未经修饰而显见，不追求形式的精准，模糊的也合理，其将光与色的科学观念引入到绘画之中，革新了传统固有色观念。
2022年春节即将来临，腾讯位置服务个性化地图再度升级，推出了包括“春节红”主题在内的5款新模板，为广大开发者及行业客户提供了更多选择。同时，开发者还可以在这些模板的基础上进行二次编辑，打造专属独特的地图风格。 模板上新 节日感爆棚 一幅好看的地图，能传递的信息不仅仅是地理元素的展示，还可以兼具美感，甚至与不同的时节、场景相匹配，打造沉浸式的用户体验。 我们的合作伙伴“飞常准”就在这方面做出了表率。在新模板发布后不久，“飞常准”就迅速地在他们的小程序里上线了两套：“春节红”和“星月夜”。 大家可以感
共面性检测网络为解决这一问题提供了新的思路，并能够显著提升三维场景重建的质量。目前这项研究工作已被欧洲计算机视觉大会 (ECCV 2018) 收录，并被邀请赴会进行口头报告 (Oral Presentation)。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 诺贝尔奖没有数学奖，但是如果数学足够好的话，可以拿两次诺贝尔奖： 帮别人拿一次，自己再拿一次。 刚刚获得诺贝尔奖的英国数学家罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）就是这样。 今年，彭罗斯凭借数学在广义相对论和黑洞研究中的应用，获得了诺贝尔物理学奖。 而在几十年前，彭罗斯的另一项数学发现曾帮助别人获得过诺贝尔奖。 2011年，以色列科学家丹尼尔·舍特曼（Daniel Shechtman）因为发现准晶体获得了当年的诺贝尔理综化学奖。 准晶体于
在进行深度学习之前，我们需要图像进行一些预处理操作，其中配准是很重要的一环，以下将介绍使用软件3D Slicer来进行图像配准
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
ICP（Iterative Closest Point），即迭代最近点算法，是经典的数据配准算法。其特征在于，通过求取源点云和目标点云之间的对应点对，基于对应点对构造旋转平移矩阵，并利用所求矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系下，估计变换后源点云与目标点云的误差函数，若误差函数值大于阀值，则迭代进行上述运算直到满足给定的误差要求.
RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。
本文介绍了一种用于神经场成对配准的技术，该技术扩展了经典的基于优化的局部配准（即ICP），以在神经辐射场（NeRF）上操作——从校准图像集合中训练的神经3D场景表示。NeRF不分解光照和颜色，因此为了使配准对光照不变，本文引入了“表面场”的概念——从预先训练的NeRF模型中提取的场，该模型测量点在物体表面上的可能性。然后，将nerf2nerf配准视为一种稳健的优化，该方法迭代地寻求对齐两个场景的表面场的刚性变换。通过引入预先训练的NeRF场景数据集来能够有效评估本文技术的有效性。
Samsung（三星）、OmniVision（OV 美国）、SONY（索尼）、SK Hynix（海力士）、Aptina（拆分与美光公司 美国）、ST Micro（意法半导体）、Toshiba（东芝）、格科微（中国）
基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
论文标题：An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
最近在看三维重建方面的论文，进行一下知识总结。 三维重建技术 三维重建技术就是要在计算机中真实地重建出该物体表面的三维虚拟模型，构建一个物体完整的三维模型，大致可以分为三步： 利用摄像机等图像采集设备对物体的点云数据从各个角度釆集，单个摄像机只能对物体的一个角度进行拍摄，要获得物体表面完整信息，需要从多个角度对物体拍摄； 将第一步获得的各视角点云数据变换到同一个坐标系下，完成多视角点云数据的配准； 根据配准好的点云数据构建出模型的网格表面。 三维重建方法 目前根据重建方式的不同，主要有以下几种重建方法： 双
来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736
文章：Annotation Tool and Urban Dataset for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
机器之心专栏 作者：上海科技大学等 让数字人拥有一双灵巧的双手。 随着元宇宙概念的提出，虚拟数字人等新兴技术的不断发展，人们通过在虚拟世界中分别还原人体的不同部位并加以组合从而实现数字孪生。如何让数字人拥有一双灵巧的双手便成了一大难题。在真实世界中，我们的手有骨骼、肌肉、肌腱等多个解剖学结构。然而传统的手部模型只专注于外表面皮肤建模，骨架结构也是由简单的关节点连线构成。这样的建模方法并不能重现逼真的虚拟手。 针对这个问题，一个虚拟手建模的解决方案——NIMBLE 模型由解剖学的角度提出，NIMBLE 开发团
请注意，本文编写于 769 天前，最后修改于 769 天前，其中某些信息可能已经过时。
RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
摘要：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
一、虚拟化分类 1、虚拟化，是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互相不影响，从而显著提高计算机的工作效率。
首先找到规划图的4点坐标，我们需要对规划图进行图像配准。这里我们没有使用arcgis等软件，使用了我开发的一款影像配准工具。右上角输入地点：无为市，搜索找到地点。它原理很简单，通过不断挪动前置图像的位置和scale缩放大小，最后计算4点经纬度。
在这一篇文章中，我们将会学习使用一下OpenCV中色彩空间的转换函数，我们这里说的色彩空间是说的使用多种颜色（通常指三种以上），来表示颜色的方法，像是我们平时所说的RGB,HSV,YUV,YCRCB,都是色彩空间模型。OpenCV也很方便的封装了很多的色彩空间函数。下面我们一起来实践一下（以下所有试验都根据下图完成，我截取的Windows自带的壁纸^_^）
是什么区分开普通的Linux用户和超级极客的呢？很简单：用在学习那些使长时工作转变为一瞬间工作的技巧、诀窍、秘诀和技术上的时间。如果你想提高效率而又不用做这些搜集资料的跑腿活儿，那我们已经收集了50多条简单易学的Linux技巧，以帮助你更潇洒地工作，并且最大限度的利用你的电脑。开始享受吧！ 1：检查不是由你运行的程序 难度：高级 应用程序：bash（译注：UNIX或者LINUX的shell） 想象下这个场景-你已经准备好了要和同事在办公室里对战一局快速的Crack Attack（译注：一款免费的OpenGL
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来，用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着。通用图像领域中，有明确边界的问题，例如特定类别有标注数据的物体检测、定位、识别，乃至特定场景的图像生成、一定精确度内的图像分割，都出现了令人更新认知的深度学习解答。 目前，站在深度学习研究一线的计算机视觉研究者们，有相当一部分深入到更细分的、与应用场景联系更紧密的任务中，同时扩展算法能够覆盖的数据类型。 2018 年，在医疗影像这个分支中，来自加州的人工智能医疗公司体素科技，结合自身产品线的开发路径，发表了多篇论文，论文探讨了如何利用深度学习算法临床决策支持：例如用端到端算法处理影像中分割问题、 配准问题，以及如何在标注数据有限，且迁移学习困难的情况下，利用代理监督和联合训练获得更好的模型效果。以下为论文介绍：
由于LiDAR一次扫描只能得到局部点云信息，为了能获得全局点云信息（如一个房间、一个三维物体），就需要进行多次连续扫描，并进行点云配准。由于每次扫描得到的点云都有独立的坐标系，因此点云配准时要进行坐标变换（旋转、平移），将多帧不同坐标系下的点云整合到一个坐标系下。
在3D计算机图形中，Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，Depth Map 类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的，因而像素点之间具有一对一的对应关系。
师兄：抱歉，抱歉，最近忙于俗事。我后面一起补上，学习劲头得向你们年轻人学习啊！话说，你最近在研究什么呢？
利用Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。
介绍：Defect Eye是一个基于tensorflow1.4的开源软件库，主要用于表面缺陷检查。该应用领域涵盖了制造环境中的各种应用，包括加工工具鉴定，晶圆鉴定，玻璃表面鉴定，掩模版鉴定，研发以及工具，过程和生产线监控。图案化和非图案化的晶圆缺陷检查和鉴定工具可在晶圆的前表面，后表面和边缘上发现颗粒和图案缺陷，从而使工程师能够检测和监控关键的良率偏移。此外，它还可用于医学影像检查，包括肺PET / CT，乳腺MRI，CT结肠造影，数字化胸部X射线图像。
长期以来，由于内容创建用途的广泛性，人们对编辑图像产生了浓厚的兴趣。与图像修复任务相对应的对象移除和插入是研究最多的编辑操作之一。当前的修复模型能够从概念上生成符合周围图像的内容，然而这些模型仅限于处理单个 2D 图像。本文的目标是在将这种模型应用于三维场景，在三维的编辑操作方面继续取得进展。相比于 2D 图像的修复，对三维场景进行修复需要考虑不同视角下的一致性。同时，基于 NeRF 的隐式神经表征方式使得直接基于几何理解编辑表征数据结构也是不可行的。一种解决方法是通过简单的像素对齐的损失或者是感知损失来约束神经辐射场进行填补，但这一做法不能满足填入与原场景有不同感知语义的新物体的需要。
AI 科技评论按：本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
在普通用户看来 ~/.bashrc 可能是最重要的启动文件，因为系统几乎总是要读取。non-login shell 会默认读取 ~/.bashrc ，而大多数login shell 的启动文件也能 以读取 ~/.bashrc 文件的方式来编写。
ANSJ 这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现. 分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能 可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目. 分词的目的是创建一个高稳定可用的中文分词工具,可以利用到各种需要文字处理的场景中下面简单介绍一下Ansj中文分词的主要算法及特点. 数据结构 高度优化Trie树 在用户自定义词典以
位图：位图是利用像素点来表示一幅图像，并且每一个像素都具有颜色和位置属性，是数字图像处理的常见表示方法。
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