从0开始(一)

这个图说明了很多问题。毕竟是知识树,把知识面都展示地很清楚,要学的东西真特么多。

先把简单的作业2贴上来吧,毕竟简单。

题目2

已知相机的位姿用四元数表示为q=[0.35,0.2,0.3,0.1],顺序为x,y,z,w,请编程实现:

输出四元数对应的旋转矩阵、旋转矩阵的转置,旋转矩阵的逆矩阵,旋转矩阵乘以自身的转置,验证旋转矩阵的正交性。

初始化顺序的是 w,x,y,z。

本程序学习目的:

熟悉cmake的使用、学习eigen的基本操作;根据实践验证旋转矩阵的约束

#include <iostream>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>

int main(int argc, char **argv) {
    Eigen::Quaterniond quat(0.1,0.35,0.2,0.3);
    quat.normalize();
    std::cout<<quat.matrix()<<std::endl;
    Eigen::Matrix3d Rotation = quat.toRotationMatrix();
    std::cout<<Rotation<<std::endl;
    Eigen::Matrix3d RotationT = Rotation.transpose();
    std::cout<<RotationT<<std::endl;
    Eigen::Matrix3d RotationI = Rotation.inverse();
    std::cout<<RotationI<<std::endl;
    
    std::cout<<Rotation*RotationT<<std::endl;
    
    return 0;
}

补充点东西:

 

比较简单,需要注意的点:

  • 四元数的初始化
  • 四元数使用前一定要归一化
  • 引入Eigen模块 #include <Eigen/Core>

看下CMakeList.txt:

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)
project(homework2)
include_directories("/usr/include/eigen3")
add_executable(homework2 main.cpp)


install(TARGETS homework2 RUNTIME DESTINATION bin)

要注意的点:

  • include_directories要在add_executable之前
  • Eigen仅由头文件组成,不需要链接库
  • Eigen头文件默认在 /usr/include/eigen3

题目1

我们知道SLAM是处理序列图像的,有时候需要格式化的图像名字用作输入。前面提到的TUM的RGB-D数据集中图像是根据时间命名的,请从下面链接下载数据集fr1/desk

https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#

并解压。请编程实现将文件夹/rgb下以时间命名的序列图片重新命名为0000-9999的格式。

 

本程序学习目的:

熟悉cmake的使用、OpenCV读写操作、C++的string操作

代码:

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>


using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv) {
    cv::String path = "/home/weiyanzhi/projects/homework1/rgbd_dataset_freiburg1_desk/rgb/";//待处理图片路径
    cv::String dest = "/home/weiyanzhi/projects/homework1/rgbd_dataset_freiburg1_desk/rgb/";//保存处理后的图片路径
    cv::String savefilename;
    vector<cv::String> filenames;
    cv::Mat srcImg,dstImg;
    
    cv::glob(path,filenames);//glob将路径里面的图片读入到vector上
    //void cv::glob ( String pattern,std::vector< String > & result,bool recursive = false),原函数的声明
    
    for(int i = 0;i<filenames.size();++i)
    {
      srcImg = cv::imread(filenames[i]);
      srcImg.copyTo(dstImg);
      if(i<10)
      {
	savefilename = dest+"000"+std::to_string(i)+".png";  //cv::String的拼接
	cv::imwrite(savefilename,dstImg);  //保存路径+图片
      }
      if(i>=10&&i<99)
      {
	savefilename = dest+"00"+std::to_string(i)+".png";
	cv::imwrite(savefilename,dstImg);
      }
      if(i>=100&&i<999)
      {
	savefilename = dest + "0"+to_string(i)+".png";
	cv::imwrite(savefilename,dstImg);
      }
      if(i>=1000&&i<9999)
      {
	savefilename = dest + to_string(i)+".png";
	cv::imwrite(savefilename,dstImg);
      }
      
    }
    return 0;
}

这个有几个注意点:

  • cv::String用法和std::string差不多,初始化方式见识一下
  • cv::glob用法了解一下,这个是解决问题的关键

看下CMakeList.txt:

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -O2")
project(homework1)

# 寻找OpenCV库
find_package(OpenCV REQUIRED)
# 添加头文件
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

add_executable(homework1 main.cpp)
target_link_libraries(homework1 ${OpenCV_LIBS})

install(TARGETS homework1 RUNTIME DESTINATION bin)

注意的点:

  • OpenCV 的find_package用法 find_package(OpenCV REQUIED)
  • OpenCV添加头文件 include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
  • OpenCV链接库文件 target_link_libraries(目标文件 ${OpenCV_LIBS})

用多了,差不多yegai记住了吧。。。

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