GStreamer学习
GStreamer 在我看来更像是视频编解码领域的内容。 JPEG 和 MPEG 先区分一下这两个格式 [1]。 JPEG 全称 Joint Photographic Experts Group，文件拓展名一般为 .jpg 或者 .jpeg，是一种静态图像压缩标准，压缩比能达到 10:1。 MPEG
计算机视觉中的Affine和Perspective Transformation
Affine Transformation 仿射变换是在二维空间上对图像进行平移(Translation)、缩放(Scale)、旋转(Rotate)、错切(Shear)操作的组合。 四种变换的矩阵形式分别为： 平移:T_t = \begin{bmatrix} 1 & 0 & p_x \\ 0 & 1
【败家】一条手串的的串生历程
虽说是历程...但是手串刚到我的手里，就先放一张出生（无谐音）图吧。 猴头 这个猴头不是黑神话悟空里猴头泡酒的那个猴头...它其实是核桃。 这是一串10mm+的全品小馒头料猴头手串。 柏香籽 也叫百香籽，柏香子，这几种写法都没错。 这是一串36颗的9mm+热振竖桩顺纹柏香籽手串（名字好长），它没法戴
Windows11 4070Ti部署Deepseek
本来以为难度颇高，没想到还挺简单... 需要的软件就两个： ollama Chatbox AI 模型的部署 进入两个软件的官网并下载 Windows 版本，下载完成后安装。 使用 Win+R 呼出 Windows 的终端，然后进入 ollama 的模型页面，选择你需要使用的模型分支，B 前的数字越大
C++ STL容器的底层原理
C++ STL 容器是使用频率超高的基础设施，只有了解各个容器的底层原理，才能得心应手地用好不同的容器，做到用最合适的容器干最合适的事情 [1]。 看了文章 [1] 开头，以为必有高论，然而对容器方法的底层几乎没有提及，那就自己边查边写吧。本文大部分内容来自 cplusplus.com/refere
学习Transformer
Transformer 在谷歌 2017 年的论文 [\1706.03762] Attention Is All You Need 中首次被提出，主要用于 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）的各项任务。 后来在 CV 领域，研究者们基于 Transform
单目相机的相对速度估计
前言 单目相机的目标距离估计本身就已经充满了挑战，那么目标的相对速度估计也必然十分困难。 目前，基于单目相机的相对速度估计算法大致可以分成两类：传统方法和深度学习方法。没错，什么任务都可以深度学习。 传统方法中，最经典的是 Mobileye 在 2003 年一篇论文中提出的算法。这套算法同时包含目标
ROS不使用自带OpenCV以及替换cv_bridge
系统：Ubuntu20.04 平台：Jetson Orin NX ROS：ROS2 Foxy OpenCV：4.5.4 with CUDA 冲突 问题源自编译时警告： /usr/bin/ld: warning: libopencv_imgcodecs.so.4.2, needed by /opt/r