icp

大约在两年前，我写了 一篇关于MySQL索引的文章 。最近有同学在文章的评论中对文章的内容提出质疑，质疑主要集中在联合索引的使用方式上。在那篇文章中，我说明联合索引是将各个索引字段做字符串连接后作为key，使用时将整体做前缀匹配。 而这名同学在 这个页面 找到了如下一句话：index condition pushdown is usually useful with multi-column indexes: the first component(s) is what index access is done for, the subsequent have columns that we read and check conditions on。从而认为联合索引的使用方式与文中不符。 实际上，这个页面所讲述的是在MariaDB 5.3.3（MySQL是在5.6）开始引入的一种叫做Index Condition Pushdown（以下简称ICP）的查询优化方式。由于本身不是一个层面的东西，前文中说的是Index Access，而这里是Query Optimization，所以并不构成对前文正确性的影响。在写前文时，MySQL还没有ICP，所以文中没有涉及相关内容，但考虑到新版本的MariaDB或MySQL中ICP的启用确实影响了一些查询行为的外在表现

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: i use aws to put a object and set the object public , but there is some errors so that i can't download successfully. errors like this: 回答1: UnauthorizedAccess is not currently a documented error code in the standard (global) S3 documentation . However, I did find a reference to it on the AWS help forum. If you are using AWS China (Beijing) this is likely the explanation. In accordance with Chinese law and regulations, if you use AWS (China) to host a website providing non-commercial Internet information services, you must undertake filing

Implementations . 　　ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵，原理简单且具有较好的精度，但是由于采用了迭代计算，导致算法计算速度较慢，而且采用ICP进行配准计算时，其对待配准点云的初始位置有一定要求，若所选初始位置不合理，则会导致算法陷入局部最优。PCL点云库已经实现了多种点云配准算法： pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget > Class Template Reference pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > Class Template Reference pcl::IterativeClosestPointWithNormals< PointSource, PointTarget, Scalar > Class Template Reference pcl::IterativeClosestPointNonLinear< PointSource, PointTarget, Scalar > Class Template Reference pcl::JointIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >

论文年代比较久远，但是内容很不错。论文从速度和效果上，对比了ICP配准过程的6个步骤中每个步骤的一些方法。最后给出了一个效果不错，并且速度比价快的框架，也称fastICP。 ICP的6个步骤为： 从待配准的两个点云（也可以只用其中的一个点云）中选择一些顶点。 为这些顶点寻找出对应顶点 对对应点对进行加权 丢弃一些不合格的对应点对 最小化误差函数 接下来我们看看每个步骤中的一些方法及性能对比。 文章来源: 3D【22】ICP配准：Efficient Variants of the ICP Algorithm

图像常用一棵四分树表示。黑白图像有两种表示法：点阵表示和路径表示。你的任务是在这两种表示方法中转换。 题不难，理解题意按照要求做就行。再注意一些细节就行。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std ; const int dx [ 4 ]={ 0 , 0 , 1 , 1 }; const int dy [ 4 ]={ 0 , 1 , 0 , 1 }; const int powf [ 7 ]={ 1 , 5 , 25 , 125 , 625 , 3125 , 15625 }; int N ; char mp [ 65 ][ 65 ]; vector < int > ans , num ; bool check ( int x , int y , int len ){ for ( int i = x ; i < x + len ; i ++) for ( int j = y ; j < y + len ; j ++) if ( mp [ i ][ j ] == '0' ) return false ; return true ; } bool checkw ( int x , int y , int len ){ for ( int i

NDT：相当于是栅格化的ICP 优点： 1）栅格化可以去除噪点的影响 2）NDT算法便于用GPU加速 缺点； 对于结构化点云，NDT对一块栅格高斯分布的假设不成立，效果不好，反而点线ICP(2D)或点面ICP效果更好一些。 对于非结构大规模点云，NDT速度快一些，初值鲁棒性取决于栅格大小，越大，精度越差，但对初值鲁棒性好一些，反之，对初值更依赖，类似于ICP对应的min_distance最小匹配距离作用。 如果想让点云匹配对初值不那么敏感，可以考虑CSM+ICP的方法，CSM确定一个初始范围，再通过ICP精确化。 （如果有理解不对的地方希望指正） 来源：51CTO 作者： 知也无涯jx 链接：https://blog.csdn.net/m0_37604894/article/details/100778693

互联网在我国迅速发展起来，一些创业者都想着登上互联网的舞台，互联网的发展肯定是少不了网站的，对于一些经营性的网站是必须要有ICP经营许可证的。今天小编就给大家说说ICP经营许可证申请条件和材料都有哪些？ ICP经营许可证申请条件： 1.经营者的公司是依法设立的; 2.有业务发展计划及相关技术方案; 3.企业的资金和专业人员必须与开发经营活动相适应; 4.网络与信息安全保障措施健全，其中包括用户信息安全管理制度、网站安全保障措施、信息安全保密管理制度。 涉及到ICP管理办法中规定须要前置审批的信息服务内容的，必须先取得有关主管部门同意的文件(网络与信息安全保障措施范本);有信誉或者能力为用户提供长期服务;其他国家规定的条件。 申请ICP经营许可证所需材料： 1、公司域名、商标证书（仅限互联网业务） 2、公司企业法人营业执照副本、法定代表人身份证 3、公司章程（加盖工商局档案查询章原件） 4、公司主要管理、技术人员身份证 5、公司近期为员工锁上的社保证明（应加盖社保机构红章、3-8人近单个月社保证明） 6、行业主管部门前置审批文件 7、其他法人签署文件材料 申请ICP经营许可证的流程： 1、提交ICP许可证申请公司的硬件材料，如公司执照、验资报告等内容。 2、提交至当地通信管理局进ICP许可证初步申请。 3、ICP许可证初步申请通过后，由市场管理处发表进行填表。 4

原文链接 点云拼接，配准，注册有什么联系 点云拼接，配准，注册说的是同一个概念，就是把不同位置的点云通过重叠部分的信息，变换到同一个位置。下面我们就用注册这个名词来描述这个过程。注册一般分为三类：粗注册，精细注册和全局注册。 粗注册：一般用于注册两个位置相差很大的点云，比如两帧位于相机坐标系的点云。粗注册方法大致分为两类：有标记点粗注册和 无标记点粗注册 。标记点可以是用户手动标记的，也可以是物体扫描时贴的标记点。无标记点注册更加方便一些，但是对于一些比较对称或者重合部分很少的情况，可能会有一些失误的。另外还有一些根据设备的参数来计算粗注册变换的方法。 精细注册：这里一般指 ICP注册 方法。主要用于已经粗注册好的点云，需要提升注册精度的情况。ICP可以加入标记点信息。因为众所周知，一些滑动情况会导致ICP注册失败，但是如果数据本身有标记点的话，可以加入标记点信息来提升注册的成功率。 全局注册 ：逐帧注册的点云数据，往往有累积误差。全局注册可以把累积误差分散到每一帧中去，从而减少整体的注册误差。另外，有些时候所有点云已经有了粗注册了，可以应用全局注册一次性把所有点云注册好。如下图所示。 注册连续多帧扫描数据 从扫描数据到注册融合成一个完整的点云数据，有各种各样的工作流方式：可以一边注册一边融合(Frame-to-Model)，也可以 两两注册 后再一起融合(Frame-to

原文链接 背景 两个点云要注册在一块，一般分两个步骤：先做一个大致的对齐，也就是所谓的初始注册，一般可以通过一些可靠的点对来计算得到（如图3所示）；然后在初始注册的基础上进行精细注册，提升注册的精度（如图4所示）。精细注册的方法，一般采用ICP算法，也就是最近点迭代的方法。 ICP算法总览 下面先总的介绍一下ICP算法，之后再详细介绍里面的一些重要步骤。 算法输入是两片有部分重叠的点云a和b，并且已经初始注册好了，输出是ICP注册的刚体变换T： 1. 对b进行点采样，得到采样点集s 2. 在a中寻找采样点集s的最近对应点，得到点对集合c 3. 对c中的点云进行加权处理，并删掉一些不好的点对 4. 应用目标能量来优化点对距离，得到刚体变换Ti。Ti对采样点集进行刚体变换 5. 迭代步骤2-4，直到目标能量优化停止。T=Tn * ...... T1 * T0 点采样 由于计算速度的要求，一般是需要对点云b进行采样。然后用采样点去找对应进行优化。除了计算上的要求，如果用全点云进行匹配的话，精度也不会更加的好。因为更好的采样方法可以避免陷入能量局部极小的情况。常见的采样方法有均匀采样和几何采样。 均匀采样：采样点分布均匀，采样速度快，适合几何特征比较多的点云。因为这样的点云，均匀采样总能采样到几何特征。如果几何特征少的话，如下左图所示，有可能就采样不到几何特征。 几何采样

　　在计算机视觉和模式识别中，点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程。寻找这种变换的目的主要包括：1、将多个数据集合并为一个全局统一的模型；2、将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态。点集的获取可以是来自于3D扫描仪或测距仪的原始数据，在图像处理和图像配准中，点集也可以是通过从图像中提取获得的一组特征（例如角点检测）。 　　 点集配准研究的问题可以概括如下：假设{ M ， S }是空间 R d 中的两个点集，我们要寻找一种变换 T ，或者说是一种从 R d 空间到 R d 空间的映射，将其作用于点集 M 后，可以使得变换后的点集 M 和点集 S 之间的差异最小。将变换后的点集 M 记为 T ( M )，那么转换后的点集 T ( M )与点集 S 的差异可以由某种距离函数来定义，一种最简单的方法是对配对点集取欧式距离的平方： 　　点集配准方法一般分为刚性配准和非刚性配准。 　　刚性 配准： 给定两个点集，刚性配准产生一个刚性变换，该变换将一个点集映射到另一个点集。刚性变换定义为不改变任何两点之间距离的变换，一般这种转换只包括平移和旋转。 　　非刚性 配准： 给定两个点集，非刚性配准产生一个非刚性变换，该变换将一个点集映射到另一个点集。非刚性变换包括仿射变换，例如缩放和剪切等，也可以涉及其他非线性变换。 　　下面我们来具体介绍几种点集配准技术。 一.