图优化（Graph Optimization）是一种在机器人学、计算机视觉和SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）等领域广泛使用的数学优化方法。它通过将实际问题中的变量和约束关系抽象为图论中的节点（nodes）和边（edges），并将问题的求解转化为对这个图形结构进行操作的过程。在SLAM应用中，特别是基于图的SLAM（Graph-based SLA
图像优化注：提示：HTML5 Boilerplate 项目包含所有最流行服务器的配置文件样例，其中为每个配置标志和设置都提供了详细的注解。在列表中找到您喜爱的服务器，查找合适的设置，然后复制/确认您的服务器配置了推荐的设置。(https://developers.google.com/web/fundamentals/) 这个网站很多可学习资料 By&nb
1.Ceres中求解一个优化问题的结构背景：在SLAM中，很多问题都是在求解Translation（包含旋转和平移量），因此这里以其为代表，来分析使用ceres如何对其近求导。void Calibrator::Optimize(Eigen::Matrix4d& tf)
{
//待优化参数分别为rotation和t
Eigen::Matrix3d rot = T_.topLe
看这篇之前，要是一点都没看过 Ceres ，看一下这里 ,都写在注释里，直接看注释Ceres优化库_羊狗狗一只2022年的博客cartographer后端的优化由两部分组成一、Ceres_scan_matcher_2d.cc中的Match方法这里主要对激光算出来的概率、平移、旋转做优化，优化的部分主要为推测出来的,其中针对激光数据同时优化，第二部分对计算的x,y和预估的x,y进行优化，第三部分对计
一、灰度直方图均衡算法（HE）1.1、算法简介直方图均衡化通常用来增加许多图像的 全局对比度这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个 缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。直方图均衡技术将原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成
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2011-11-02 10:55:30
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Ceres Solver是谷歌2010就开始用于解决优化问题的C++库，2014年开源．在Google地图，Tango项目，以及著名的SLAM系统OKVIS和Cartographer的优化模块中均使用了Ceres Solver. 有关为何SLAM问题可以建模为最小二乘问题，进而使用最优化方法来求解，可以理解这一段话：Maximum likelihood estimation (MLE) is
抓图后处理优化之图优化 [TOC] 背景 定义一系列虚拟抓图设置G1，G2，G3,.. GN 每个虚拟抓图对应一系列的抓图和后处理， Gi = grab(i,1) + .. grab(i,m) + pp(i, 1) +.. + pp(i, k) 如何以最快的时间拿到所有图？ 假设: 不同的grab有
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2019-10-12 12:39:00
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2019-12-12 20:36:00
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之前讲到了如何用ceres做相邻两帧的ba优化，是用重投影误差来做的，对于连续的数据流，无论你在前端采用什么样的代数算法pnp或者icp其实都只能算出一个粗略的解，博主亲自做实验来比较代数解和非线性优化解的区别，发现无论怎样，即使我ba给的初值相当垃圾，优化出来的结果一样好于代数解。那么对于长时间的slam问题来说，如何保证可以减少随时间产生的累计误差，一种主流的做法是把我所以看到的关键帧中的ma
使用Ceres进行slam必须要弄清楚的几个类和函数ceres简介ceres的使用流程ceres必须要知道的类和函数class LossFunctionLocalParameterizationclass problemclass CostFunctionclass AutoDiffCostFunction Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库，在谷歌的开源激光雷达sla
（一）Ceres-Solver的一般用法简述：Ceres Solver is an open source C++ library for modeling and solving large, complicated optimization problems.使用 Ceres Solver 求解非线性优化问题，主要包括以下几部分：构建代价函数（cost function）或残差（re
深度学习优化算法优化算法概念动量框架SGDMomentumNAGAdaGradRMSProp/AdaDeltaAdamNdam参考 优化算法概念优化算法的功能是通过改善训练方式来最大化或者最小化损失函数。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值的真实值和预测值的偏差程序，基于这些参数就形成了损失函数。在有效地训练模型并产生准确结果时，模型的内部参数起到了非常重要的作用。动量动量内容可以参考：
因子图学习笔记其三3. 探索稀疏性3.1 关于稀疏性3.1.1 启发性的例子3.1.2 稀疏雅可比矩阵及其因子图例子3.1.3 稀疏信息矩阵及其图表示例子3.2 消元算法例子3.3 利用变量消元进行稀疏矩阵分解3.3.1 稀疏高斯因子例子3.3.2 生成乘积因子例子3.3.3 利用部分
最近访问凡客诚品产品页留意了一下，这个页面的一些图动态做成了雪碧图，如：从这张图片我们可以看到.SpriteWashings这个样式的背景图是通过joinp_w_picpaths.ashx动态生成，这个想法很好，但是没有生成样式。所以它的html使用了style="background-position: 0px -80px"这个来定位，个人认为这种方式不好，应该通过添加class 来定位，这就需
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2017-05-13 18:53:24
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\) 的建图优化到 \(O(n~log n)\) 先看一道例题 CF786B Legacy **题目大意：**有 \(n\) 个点、\(q\) 次操作。每一种操作为以下三种类型中的一种： 操作一：连一条 ...
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2021-07-19 22:29:00
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无论是激光、视觉或者是惯导直接推出来的里程计通常会有回环误差，通过图优化的方式能够将回环误差最小化，从而提高建图精度。 图优化也是一种优化，所以能用常见的非线性优化方法来做，这里用到的高斯牛顿法，和之前ndt那一篇类似。 1.定义误差函数： 我们定义Xi为i点位姿，Xj为j点位姿，Rij与Tij为回 ...
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2021-09-19 16:42:00
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