4 OpenCV实现多目三维重建（多张图片增量式生成稀疏点云）【附源码】

本文是基于 OpenCV4.80 进行的，关于环境的配置可能之后会单独说，先提一嘴 vcpkg 真好用

1 大致流程

从多张图片逐步生成稀疏点云，这个过程通常包括以下步骤：

  1. 初始重建：

    初始两张图片的选择十分重要，这是整个流程的基础，后续的增图都是在这两张图片的基础上进行的

    • 对于输入图像，首先需要提取特征点（例如，SIFT、SURF或ORB特征点）。然后，通过匹配不同图像中的特征点，建立它们之间的对应关系
    • 通过两张图像之间的本质矩阵 E 估计相机的外参矩阵（旋转矩阵 R 和平移向量 T ），然后使用三角测量法计算出一些初始的三维点

    具体操作可以查看我前面的博客

  2. 增量式重建：

    从这开始，逐步增加图像，逐渐扩展三维点云

    • 添加新的图像：将新的图像加载到重建流程中
    • 特征提取和匹配：对新的图像提取特征点并与先前图像匹配以获得新的匹配关系
    • 位姿估计：估计新图像相对于先前图像的相机位姿，通常使用 PnP（Perspective-n-Point）—— 在已知相机内参数 K 的前提下，用该角度下的三维点（object_points）与它们对应的图像点（image_points）坐标，估算出此时拍摄位置的信息
    • 三维点三角测量：使用新的匹配对和估计的位姿（R，T）来三角测量，生成新的三维点。
    • 点云合并：将新生成的三维点与先前的点云进行合并，构建一个更大的稀疏点云

  3. 全局点云优化：在稀疏点云已经生成后，可以使用全局点云优化技术，例如Bundle Adjustment，来提高点云的准确性

2 准备代码

之前文章中，我们讲所有代码都挤到了main函数中，十分不美观，现在我们进行一下代码的优化

由于才学C++，比较菜请见谅

2.1 Include.h

这里包含了所有用到的头文件和宏，方便之后使用

由于之后要用 Bundle Adjustment，所以引入了 ceres，具体环境配置之后可能会说（真的比较麻烦，强烈推荐 vcpkg ），其中大量的 #define 和 #pragma warning(disable: 4996) 都是关于 ceres 的报错的

#ifndef INCLUDES_H
#define INCLUDES_H#define GLOG_NO_ABBREVIATED_SEVERITIES
#define _CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE
#define NOMINMAX
#define _CRT_NONSTDC_NO_WARNINGS
#pragma warning(disable: 4996)#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <ceres/ceres.h>
#include <ceres/rotation.h>using namespace cv;
using namespace std;
#endif // !INCLUDES_H#pragma once

2.2 Constructor

Constructor 类，其中包含了三维重建的几个关键步骤的函数：

  • findCamera：初始构建使用的求取 E 矩阵和R，T（其中包括了RANSAC）
  • maskoutPoints：通过内点标记mask，来对点进行筛选
  • pointsReconstruct：通过 R，T 匹配点来进行三角化生成三维点云

Constructor.h：

#ifndef CONSTRUCTOR_H
#define CONSTRUCTOR_H#include "Includes.h"
#include "Images.h"class Constructor
{
public:// 输入K，图1的匹配点，图2的匹配点；输出R，T；点经过筛选static void findCamera(Mat K, vector<Point2f>& point1, vector<Point2f>& point2, Mat& output_R, Mat& output_T, vector<uchar>& mask);// 输入图匹配点，内点标记mask；返回mask后的vector<Point2f>匹配点static void maskoutPoints(vector<Point2f>& input_points, vector<uchar>& input_mask);// 输入图一的R，T，匹配点，图二的R，T，匹配点；返回vector<Point3f>三维点static vector<Point3d>& pointsReconstruct(const Mat& K, Mat& R1, Mat& T1, Mat& R2, Mat& T2, vector<Point2f>& points1, vector<Point2f>& points2);
};#endif // !CONSTRUCTOR_H#pragma once

Constructor.cpp：

#include "Constructor.h"void Constructor::findCamera(Mat K, vector<Point2f>& point1, vector<Point2f>& point2, Mat& output_R, Mat& output_T, vector<uchar>& mask)
{vector<uchar> inliers;Mat F;F = findFundamentalMat(point1, point2, inliers, FM_RANSAC, 1, 0.5);Mat E = K.t() * F * K;//Mat E = findEssentialMat(point1, point2, K, RANSAC, 0.6, 1.0, inliners);mask = inliers;// 根据内点筛选出新的匹配点Constructor::maskoutPoints(point1, inliers);Constructor::maskoutPoints(point2, inliers);// 分解E矩阵，获取R，T矩阵int pass_count = recoverPose(E, point1, point2, K, output_R, output_T);
}void Constructor::maskoutPoints(vector<Point2f>& input_points, vector<uchar>& input_mask)
{vector<Point2f> temp_points(input_points);input_points.clear();for (int i = 0; i < temp_points.size(); ++i){if (input_mask[i]){input_points.push_back(temp_points[i]);}}
}vector<Point3d>& Constructor::pointsReconstruct(const Mat& K, Mat& R1, Mat& T1, Mat& R2, Mat& T2, vector<Point2f>& points1, vector<Point2f>& points2)
{// 构造投影矩阵Mat proj1(3, 4, CV_32FC1);Mat proj2(3, 4, CV_32FC1);// 将旋转矩阵和平移向量合并为投影矩阵R1.convertTo(proj1(Range(0, 3), Range(0, 3)), CV_32FC1);T1.convertTo(proj1.col(3), CV_32FC1);R2.convertTo(proj2(Range(0, 3), Range(0, 3)), CV_32FC1);T2.convertTo(proj2.col(3), CV_32FC1);// 将内参矩阵与投影矩阵相乘，得到最终的投影矩阵Mat fK;K.convertTo(fK, CV_32FC1);proj1 = fK * proj1;proj2 = fK * proj2;// 三角化，得到齐次坐标Mat point4D_homogeneous(4, points1.size(), CV_64F);triangulatePoints(proj1, proj2, points1, points2, point4D_homogeneous);// 将齐次坐标转换为三维坐标vector<Point3d> point3D;point3D.clear();point3D.reserve(point4D_homogeneous.cols);for (int i = 0; i < point4D_homogeneous.cols; ++i){Mat<float> col = point4D_homogeneous.col(i);col /= col(3);point3D.push_back(Point3d(col(0), col(1), col(2)));}// 将三维坐标存储在Point3d向量中并返回return point3D;
}

2.3 Image

为了增图，我们需要存储图像中每个特征点在空间中的对应点—— correspond_struct_idx

Image 类，其中有成员变量：

  • Mat image—— 存储图像
  • vector<KeyPoint> keyPoints—— 存储特征点
  • Mat descriptor—— 存储特征描述符
  • vector<int> correspond_struct_idx—— 匹配点所对应的空间点在点云中的索引
  • vector<Point2f> matchedPoints—— 存储匹配点
  • vector<Vec3b> colors—— 存储匹配点的颜色信息
  • Mat R, T—— 存储相机的旋转矩阵和平移向量

同时还有几个关于图像处理的重要函数：

  • Images：构造函数，读取图像时就进行了特征点的提取
  • matchFeatures：匹配特征点
  • findColor：提取颜色信息
  • getObjPointsAndImgPoints：找出当前匹配中已经在点云中的点，获取 object_points，以及 image_points —— 为 PnP 做准备

Image.h：

#ifndef IMAGES_H
#define IMAGES_H#include "Includes.h"class Images
{
public:Mat image; // 存储图像vector<KeyPoint> keyPoints; // 存储特征点Mat descriptor; // 存储特征描述符vector<int> correspond_struct_idx; // 匹配点所对应的空间点在点云中的索引vector<Point2f> matchedPoints; // 存储匹配点vector<Vec3b> colors; // 存储匹配点的颜色信息Mat R, T; // 存储相机的旋转矩阵和平移向量vector<Point3f> object_points; // 前一张图中匹配点对应的三维点vector<Point2f> image_points; // 在现图像中对应的像素点// 构造函数，从指定路径读取图像，并提取SIFT特征点和描述符Images(string const image_paths);// 特征匹配函数，将当前图像与另一个图像进行特征匹配void matchFeatures(Images& otherImage, vector<DMatch>& outputMatches);// 从匹配点中提取颜色信息void findColor();// 遍历当前匹配，找出当前匹配中已经在点云中的点，获取object_points，以及image_pointsvoid getObjPointsAndImgPoints(vector<DMatch>& matches, vector<Point3d>& all_reconstructed_points, Images& preImage);
};#endif // !IMAGES_H
#pragma once

Image.cpp：

#include "Images.h"Images::Images(string const image_path) 
{// 读取图像this->image = imread(image_path);if (this->image.empty()) {cout << "Could not read image: " << image_path << endl;}// 提取SIFT特征点和描述符Ptr<SIFT> sift = SIFT::create(0, 17, 0.0000000001, 16);sift->detectAndCompute(this->image, noArray(), this->keyPoints, this->descriptor);for (int i = 0; i < keyPoints.size(); i++){correspond_struct_idx.push_back(-1);}
}void Images::findColor()
{// 遍历所有匹配点for (Point2f& Points : this->matchedPoints){	// 获取像素点的颜色Vec3b color = this->image.at<Vec3b>(Points.y, Points.x);// 将颜色存储在颜色向量中this->colors.push_back(color);}
}void Images::matchFeatures(Images& otherImage, vector<DMatch>& outputMatches)
{// 清空匹配点otherImage.matchedPoints.clear();this->matchedPoints.clear();vector<vector<DMatch>> matches;FlannBasedMatcher matcher;// 使用FlannBasedMatcher进行特征匹配matcher.knnMatch(this->descriptor, otherImage.descriptor, matches, 2);// 计算最小距离float min_dist = FLT_MAX;for (int r = 0; r < matches.size(); ++r){// 如果最近邻距离大于次近邻距离的2.5倍，则跳过该匹配点if (matches[r][0].distance < 2.5 * matches[r][1].distance){// 计算最小距离float dist = matches[r][0].distance;if (dist < min_dist){min_dist = dist;}}}// 筛选出好的匹配点for (int i = 0; i < matches.size(); i++){if (matches[i][0].distance < 0.76 * matches[i][1].distance && matches[i][0].distance < 8 * max(min_dist, 10.0f)){outputMatches.push_back(matches[i][0]);}}// 将匹配点存储在matchedPoints向量中for (int i = 0; i < outputMatches.size(); ++i){this->matchedPoints.push_back(this->keyPoints[outputMatches[i].queryIdx].pt);otherImage.matchedPoints.push_back(otherImage.keyPoints[outputMatches[i].trainIdx].pt);}
}// 从匹配点中获取三维空间点和图像点
void Images::getObjPointsAndImgPoints(vector<DMatch>& matches, vector<Point3d>& all_reconstructed_points, Images& preImage)
{// 清空object_points和image_pointsthis->object_points.clear();this->image_points.clear();// 遍历所有匹配点for (int i = 0; i < matches.size(); i++){// 获取匹配点在前一张图像中对应的三维空间点的索引int matched_world_point_indices = preImage.correspond_struct_idx[matches[i].queryIdx];// 如果匹配点在前一张图像中对应的三维空间点存在if (matched_world_point_indices > 0){// 将其（前一张图像中的三维点）添加到object_points中this->object_points.push_back(all_reconstructed_points[matched_world_point_indices]);// 将匹配点（该新图像的二维点）添加到image_points中this->image_points.push_back(this->keyPoints[matches[i].trainIdx].pt);}}
}

3 具体实现

在先前的两张图片的初始三维点云的构建的基础上，我们来实现多张图的增量构建

3.1 初始构建

在前面几篇博客中已经详细讲述过了：匹配，用计算 E 矩阵的方式求得相机外参 R，T，进行三角化构建点云

特别：为了后面的增图重建，我们需要记录初始两张图各个点和点云的关系

void initConstruction(vector<Images>& initImages, vector<Point3d>& all_reconstructed_points, vector<Vec3b>& all_points_colors)
{initImages.push_back(*(new Images(INIT_IMG_PATH1)));initImages.push_back(*(new Images(INIT_IMG_PATH2)));vector<DMatch> matches;initImages[0].matchFeatures(initImages[1], matches);vector<uchar> mask;Constructor::findCamera(K, initImages[0].matchedPoints, initImages[1].matchedPoints, initImages[1].R, initImages[1].T, mask);initImages[0].R = Mat::eye(3, 3, CV_64FC1);initImages[0].T = Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);all_reconstructed_points = Constructor::pointsReconstruct(K, initImages[0].R, initImages[0].T, initImages[1].R, initImages[1].T, initImages[0].matchedPoints, initImages[1].matchedPoints);initImages[1].findColor();for (int i = 0; i < initImages[1].colors.size(); i++){all_points_colors.push_back(initImages[1].colors[i]);}// 根据mask来记录初始两张图各个点和点云的关系int idx = 0;for (int i = 0; i < matches.size(); i++){if (mask[i]){initImages[0].correspond_struct_idx[matches[i].queryIdx] = idx;initImages[1].correspond_struct_idx[matches[i].trainIdx] = idx;idx++;}}
}

3.2 增量构建

  1. 创建subImageBag，然后将initImages[1]添加到容器中，即表示initImages中的第二张图像（数组索引为1）将与后续进行比较（否则下一张图添加进来跟谁进行匹配呢）

  2. 循环，遍历sub_image_paths容器中的图像文件路径

  3. 在循环中，为每个图像文件路径创建一个新的Images，并将其添加到subImageBag容器中。这样，容器subImageBag中就包含了多张图像，其中第一张图像是初始图像对的第二张，其余图像是逐步添加的

  4. 调用addImageConstruction函数，将subImageBag作为参数传递，以及用于存储稀疏点云的all_reconstructed_points和点云颜色的all_points_colors

    • 循环遍历subImageBag容器中的每个图像，从索引1开始（因为第一个图像是初始图像用于了初始构建，跳过）

    • 对于每对相邻的图像，执行以下操作：

      • 使用matchFeatures方法，找到两个相邻图像之间的特征点匹配关系，并将匹配结果存储在matches容器中

      • 使用getObjPointsAndImgPoints方法，获取匹配的特征点对应的三维点和图像点 —— 为 PnP 做准备

      • 通过RANSAC筛选，使用findCamera方法筛选匹配点并生成一个mask，用于标记有效的匹配点（只是为了筛选罢了）

      • 使用solvePnPRansac方法，估计新图像的相机位姿，获得R，T

      • 转换旋转向量为旋转矩阵（solvePnPRansac得到的是 r 向量）

      • 使用pointsReconstruct方法，重建新图像与前图像之间的三维点，并将结果存储在new_restructure_points中

      • 使用findColor方法，获取新图像中点的颜色信息

      • 记录初始两张图各个点和点云的关系：

        遍历matches，根据mask中的标记，将新生成的点与初始两张图像的各个点和点云的关系进行记录，维护点与点云之间的对应关系

      • 最后，将新生成的三维点new_restructure_points以及它们的颜色信息添加到all_reconstructed_points和all_points_colors中，不断扩展点云

void addImageConstruction(vector<Images>& subImageBag, vector<Point3d>& all_reconstructed_points, vector<Vec3b>& all_points_colors)
{for (int i = 1; i < subImageBag.size(); i++){cout << i << endl;vector<DMatch> matches;subImageBag[i - 1].matchFeatures(subImageBag[i], matches);subImageBag[i].getObjPointsAndImgPoints(matches, all_reconstructed_points, subImageBag[i - 1]);// 只是为了进行RANSAC筛选匹配点和获取maskvector<uchar> mask;Mat discardR, discardT;Constructor::findCamera(K, subImageBag[i - 1].matchedPoints, subImageBag[i].matchedPoints, discardR, discardT, mask);solvePnPRansac(subImageBag[i].object_points, subImageBag[i].image_points, K, noArray(), subImageBag[i].R, subImageBag[i].T);Rodrigues(subImageBag[i].R, subImageBag[i].R);vector<Point3d> new_restructure_points;new_restructure_points = Constructor::pointsReconstruct(K, subImageBag[i - 1].R, subImageBag[i - 1].T, subImageBag[i].R, subImageBag[i].T, subImageBag[i - 1].matchedPoints, subImageBag[i].matchedPoints);subImageBag[i].findColor();// 记录初始两张图各个点和点云的关系int idx = 0;for (int k = 0; k < matches.size(); k++){if (mask[k]){subImageBag[i - 1].correspond_struct_idx[matches[k].queryIdx] = all_reconstructed_points.size() + idx;subImageBag[i].correspond_struct_idx[matches[k].trainIdx] = all_reconstructed_points.size() + idx;idx++;}}for (int k = 0; k < new_restructure_points.size(); k++){all_reconstructed_points.push_back(new_restructure_points[k]);all_points_colors.push_back(subImageBag[i].colors[k]);}}
}

3.3 完整main.cpp

// 定义图像文件路径和保存结果的路径
//#define INIT_IMG_PATH1 "test_img\\images\\100_7103.jpg"
//#define INIT_IMG_PATH2 "test_img\\images\\100_7104.jpg"
#define INIT_IMG_PATH1 "test_img\\First stage\\B25.jpg"
#define INIT_IMG_PATH2 "test_img\\First stage\\B24.jpg"
#define PLY_SAVE_PATH "test_img\\results\\output.ply"#include "Includes.h"
#include "Images.h"
#include "Constructor.h"//const Mat K = (Mat_<double>(3, 3) << 2905.88, 0, 1416, 0, 2905.88, 1064, 0, 0, 1);
const Mat K = (Mat_<double>(3, 3) << 719.5459, 0, 0, 0, 719.5459, 0, 0, 0, 1);//const vector<string> sub_image_paths = { /*"test_img\\images\\100_7100.jpg", "test_img\\images\\100_7101.jpg", "test_img\\images\\100_7102.jpg",*/ /*"test_img\\images\\100_7103.jpg", "test_img\\images\\100_7104.jpg",*/ "test_img\\images\\100_7105.jpg", "test_img\\images\\100_7106.jpg", "test_img\\images\\100_7107.jpg", "test_img\\images\\100_7108.jpg", "test_img\\images\\100_7109.jpg"/*, "test_img\\images\\100_7110.jpg"*/ };const vector<string> sub_image_paths = { "test_img\\First stage\\B23.jpg", "test_img\\First stage\\B22.jpg", "test_img\\First stage\\B21.jpg" };
void initConstruction(vector<Images>& initImages, vector<Point3d>& all_reconstructed_points, vector<Vec3b>& all_points_colors)
{initImages.push_back(*(new Images(INIT_IMG_PATH1)));initImages.push_back(*(new Images(INIT_IMG_PATH2)));vector<DMatch> matches;initImages[0].matchFeatures(initImages[1], matches);vector<uchar> mask;Constructor::findCamera(K, initImages[0].matchedPoints, initImages[1].matchedPoints, initImages[1].R, initImages[1].T, mask);initImages[0].R = Mat::eye(3, 3, CV_64FC1);initImages[0].T = Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);all_reconstructed_points = Constructor::pointsReconstruct(K, initImages[0].R, initImages[0].T, initImages[1].R, initImages[1].T, initImages[0].matchedPoints, initImages[1].matchedPoints);initImages[1].findColor();for (int i = 0; i < initImages[1].colors.size(); i++){all_points_colors.push_back(initImages[1].colors[i]);}// 根据mask来记录初始两张图各个点和点云的关系int idx = 0;for (int i = 0; i < matches.size(); i++){if (mask[i]){initImages[0].correspond_struct_idx[matches[i].queryIdx] = idx;initImages[1].correspond_struct_idx[matches[i].trainIdx] = idx;idx++;}}
}void addImageConstruction(vector<Images>& subImageBag, vector<Point3d>& all_reconstructed_points, vector<Vec3b>& all_points_colors)
{for (int i = 1; i < subImageBag.size(); i++){cout << i << endl;vector<DMatch> matches;subImageBag[i - 1].matchFeatures(subImageBag[i], matches);subImageBag[i].getObjPointsAndImgPoints(matches, all_reconstructed_points, subImageBag[i - 1]);// 只是为了进行RANSAC筛选匹配点和获取maskvector<uchar> mask;Mat discardR, discardT;Constructor::findCamera(K, subImageBag[i - 1].matchedPoints, subImageBag[i].matchedPoints, discardR, discardT, mask);solvePnPRansac(subImageBag[i].object_points, subImageBag[i].image_points, K, noArray(), subImageBag[i].R, subImageBag[i].T);Rodrigues(subImageBag[i].R, subImageBag[i].R);vector<Point3d> new_restructure_points;new_restructure_points = Constructor::pointsReconstruct(K, subImageBag[i - 1].R, subImageBag[i - 1].T, subImageBag[i].R, subImageBag[i].T, subImageBag[i - 1].matchedPoints, subImageBag[i].matchedPoints);subImageBag[i].findColor();// 记录初始两张图各个点和点云的关系int idx = 0;for (int k = 0; k < matches.size(); k++){if (mask[k]){subImageBag[i - 1].correspond_struct_idx[matches[k].queryIdx] = all_reconstructed_points.size() + idx;subImageBag[i].correspond_struct_idx[matches[k].trainIdx] = all_reconstructed_points.size() + idx;idx++;}}for (int k = 0; k < new_restructure_points.size(); k++){all_reconstructed_points.push_back(new_restructure_points[k]);all_points_colors.push_back(subImageBag[i].colors[k]);}}}int main()
{try{vector<Images> initImages;vector<Point3d> all_reconstructed_points;vector<Vec3b> all_points_colors;initConstruction(initImages, all_reconstructed_points, all_points_colors);vector<Images> subImageBag;subImageBag.push_back(initImages[1]);for (auto& image_path : sub_image_paths){subImageBag.push_back(Images(image_path));}addImageConstruction(subImageBag, all_reconstructed_points, all_points_colors);        // 手动输出点云ply文件std::ofstream plyFile(PLY_SAVE_PATH);// ply的头部信息plyFile << "ply\n";plyFile << "format ascii 1.0\n";plyFile << "element vertex " << all_reconstructed_points.size() << "\n";plyFile << "property float x\n";plyFile << "property float y\n";plyFile << "property float z\n";plyFile << "property uchar blue\n";plyFile << "property uchar green\n";plyFile << "property uchar red\n";plyFile << "end_header\n";// 写入点云数据for (int i = 0; i < all_reconstructed_points.size(); ++i){cv::Vec3b color = all_points_colors[i];cv::Point3f point = all_reconstructed_points[i];plyFile << point.x << " " << point.y << " " << point.z << " "<< static_cast<int>(color[0]) << " "<< static_cast<int>(color[1]) << " "<< static_cast<int>(color[2]) << std::endl;}plyFile.close();return 0;}catch (Exception e){cout << e.msg << endl;}}

4 总结注意

源码 即上面给出的 Include.h，Constructor.h，Constructor.cpp，Image.h，Image.cpp，main.cpp

增量加图前（两张初始图的构建）：

image-20231020200930233

增量加图构造后：

image-20231020200946321

注意：

目前只是完成了基本流程，有很多地方都需要优化，比如

  • SIFT 的参数设置
  • RANSAC 的参数设置
  • 初始图片的选择（很重要）
  • matchFeatures 中的 ratio test 的设置
  • 还可以增加其他优化措施来剔除离谱点
  • 最重要的 BA 还没有加入！
  • ·······

目前，出来的效果不好，革命尚未成功，同志还需努力！😭😭😭

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聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅&#xff1a;探索Web开发的奇妙世界 欢迎来到前端入门之旅&#xff01;感兴趣的可以订阅本专栏哦&#xff01;这个专栏是为那些对Web开发感兴趣、刚刚踏入前端领域的朋友们量身打造的。无论你是完全的新手还是有一些基础的开发…
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界面组件DevExpress WPF v23.1 - 全面升级文档处理功能

界面组件DevExpress WPF v23.1 - 全面升级文档处理功能

DevExpress WPF拥有120个控件和库&#xff0c;将帮助您交付满足甚至超出企业需求的高性能业务应用程序。通过DevExpress WPF能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序&#xff0c;这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案。 无论是Office办公软件…
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DETR原理与代码超详细解读

DETR原理与代码超详细解读

文章目录 前言一、DETR论文原理1、DETR整体介绍2、DETR论文贡献3、DETR模型框架4、DETR基于二分图匹配的LOSS 二、DETR环境安装1、安装基础环境2、pycocotools安装3、其它环境安装4、环境验证5、训练与推理效果显示 三、数据准备1、coco 数据格式2、修改数据 四、DETR加载数据代…
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lnmp架构部署Discuz论坛并配置重定向转发

lnmp架构部署Discuz论坛并配置重定向转发

lnmp架构部署Discuz论坛并配置重定向转发 文章目录 lnmp架构部署Discuz论坛并配置重定向转发环境说明部署Discuz论坛系统下载Discuz论坛系统代码包&#xff0c;官网地址如下&#xff1a;部署Discuz论坛系统步骤&#xff1a;解压安装Discuz源码包配置虚拟主机进入Discuz安装界面…
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ArcGIS笔记10_如何创建渔网？

ArcGIS笔记10_如何创建渔网？

本文目录 前言Step 1 确定渔网的精度单位Step 2 有底图时创建渔网的操作 前言 ArcGIS中的渔网是一个很好用的工具&#xff0c;它可以创建出规规整整的小格子&#xff0c;每个小格子都对应一个标注点&#xff0c;可以将原本散乱的数据规整化&#xff0c;如下图&#xff1a; Ste…
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非平稳信号分析和处理、STFT的瞬时频率研究（Matlab代码实现）

非平稳信号分析和处理、STFT的瞬时频率研究（Matlab代码实现）

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
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Monocle 3 | 太牛了！单细胞必学R包！~（一）（预处理与降维聚类）

Monocle 3 | 太牛了！单细胞必学R包！~（一）（预处理与降维聚类）

1写在前面 忙碌的一周结束了&#xff0c;终于迎来周末了。&#x1fae0; 这周的手术真的是做到崩溃&#xff0c;2天的手术都过点了。&#x1fae0; 真的希望有时间静下来思考一下。&#x1fae0; 最近的教程可能会陆续写一下Monocle 3&#xff0c;炙手可热啊&#xff0c;欢迎大…
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vue集成钉钉单点登录

vue集成钉钉单点登录

初始环境判断 判断是否是来自钉钉环境的访问&#xff0c;返回&#xff1a;boolean类型值 window.navigator.userAgent.includes("DingTalk")前端引入vue中钉钉相关的依赖&#xff0c;并获取钉钉的临时授权码 import * as dingtalk from dingtalk-jsapi; let that …
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vue 插槽-默认插槽

vue 插槽-默认插槽

vue 插槽-默认插槽 **创建 工程&#xff1a; H:\java_work\java_springboot\vue_study ctrl按住不放 右键 悬着 powershell H:\java_work\java_springboot\js_study\Vue2_3入门到实战-配套资料\01-随堂代码素材\day05\准备代码\07-插槽-默认插槽 vue --version vue create…
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EDUSRC--简单打穿某985之旅

EDUSRC--简单打穿某985之旅

免责声明&#xff1a; 文章中涉及的漏洞均已修复&#xff0c;敏感信息均已做打码处理&#xff0c;文章仅做经验分享用途&#xff0c;切勿当真&#xff0c;未授权的攻击属于非法行为&#xff01;文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直…
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光储并网直流微电网simulink仿真模型，光伏采用mppt实现最大功率输出研究

光储并网直流微电网simulink仿真模型，光伏采用mppt实现最大功率输出研究

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
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