张正友标定法(一)张正友标定法的数学推导

        张正友标定法提出于1998年,自此相机标定只需要自行打印一张棋盘格就可以实现0.5pixel以上的精度,这样的精度已经可以满足绝大多数应用场合的要求。博主这一系列的博客分为三篇,本篇是第一篇,着重介绍数学推导,后面的博客会陆续介绍Matlab工具箱的使用及博主自己对代码的解释和修改。

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快速配置gflags/glog/protobuf

        如果你已经配置好opencv,那么下载安装包,自解压到和opencv一样的目录,你在配置opencv时,这些库由于和opencv共享目录,所以也就顺便配置好了,然后就是需要手动链接库,lib列表已经在压缩包中存成txt文档,所以配置就是copy一遍就可以了,另外注意,博主只编译了MD的库,如果你习惯使用opencv静态库,可以下载源码自行编译,也可以参照博主原来写的博客,所以库都以MT方式编译了。另外,还需要安装Intel编译器。

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Matlab解析pfm格式图像

        关于pfm格式,从来没有官方权威的定义,但是常常在一些场合用到,如生物医学成像,红外成像等,尤其是其浮点方式的存储的位图使得其在科研和学习场合应用都很方便,Middlebury数据库中的视差图像就是以pfm格式进行存储的。

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Leetcode_324_wigglySortII高质量C++代码

        这道题是Google的面试题,参照WigglySortI,本质就是一个坐标映射,只是中位数有等号,映射时候需要小心,博主第一版代码直接用Sort排序,代码击败65.8%,然后参照大牛代码,使用三路快排,速度已经提起来了。和大牛的代码不同的是,大牛采用高大上的宏函数做坐标映射,博主比较笨,理解那个映射公式花了些时间,索性就用了第一版代码的坐标映射,单独写了一个for循环。大牛代码103ms,博主代码102ms,所以坐标映射部分开销是差不多的,可见代码核心还是在三路快排(三指针)上。

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Intel IPP库配置教程

        了解OpenCV的同学应该都对IPP加速有所耳闻,IPP库是Intel的加速库,其中集成了多种高性能的操作,基于CPU庞大复杂的指令系统,对程序做并行优化非常有帮助(有点类似于DSP上的数学库),相比之下,另一种并行加速方式openmp就显得捉襟见肘了。这篇博客将帮助我们配置IPP库。

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leetcode_Combination Sum II笔记

        Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T. Each number in C may only be used once in the combination. Note: All numbers (including target) will be positive integers. The solution set must not contain duplicate combinations. For example, given candidate set [10, 1, 2, 7, 6, 1, 5] and target 8, A solution set is: [ [1, 7], [1, 2, 5], [2, 6], [1, 1, 6] ]

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