1.从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？
2.怎样将电网频率用于多媒体取证？面向音频取证的源码源码电网频率检测与增强有源码
3.OpenMVG——(七)初始化
4.openmvg是什么？
5.Google靠什么赚这么多钱？
从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？
SLAM，即Simultaneous Localization And Mapping，源码源码是源码源码一个在移动设备上同时进行定位和地图构建的过程。我们可以通过一个日常例子来理解它，源码源码比如家用的源码源码智能扫地机器人。 早期的源码源码碳交易app 源码扫地机器人在工作时，只能简单地避开障碍物，源码源码随机游走清扫，源码源码导致效率低下且清扫不彻底。源码源码然而，源码源码随着SLAM技术的源码源码引入，现在的源码源码扫地机器人能够通过传感器扫描环境，建立地图，源码源码并根据自身的源码源码定位进行高效的清扫路径规划，包括自动回充、源码源码断点续扫等高级功能。这要求机器人具备三大能力：定位（Localization）、建图（Mapping）和路径规划（Route Planning）。 具体来说，定位是机器人需要知道自己在房间的准确位置；建图是机器人需要构建出对周围环境的详细地图；路径规划是机器人需要找到从当前位置到指定目标的最短路径。这些能力相辅相成，使得扫地机器人能够智能地完成清扫任务。 SLAM技术不仅在扫地机器人中得到应用，还在自动驾驶、无人机、AR、智能机器人等领域发挥了重要作用。传感器主要分为激光雷达和视觉两大类。激光雷达在早期SLAM研究中较为常用，因其高精度和成熟的解决方案，但价格高、体积大、信息较少的缺点也明显。而视觉SLAM则使用摄像头作为主传感器，广泛应用于AR、自动驾驶等前沿领域。 定位相关应用中，SLAM技术在自动驾驶中主要用于更精确地确定汽车的位置。在室外导航方面，尽管地图类App已经做得很好，但它们在车道识别、GPS失效区域的定位等方面仍有局限性。通过SLAM技术，可以实现更精准的室内定位，如在电商仓库的AGV机器人、移动机器人等场景。 建图相关应用中，SLAM可以用于生成物体的王者指标源码三维模型或对较大场景进行三维重建。这在室内场景的三维重建、增强现实游戏、三维漫游等方面有广泛应用。 关于SFM（结构从运动）和SLAM的区别，它们讨论的是相似的问题，但起源和应用领域不同。SFM强调实时性，通常离线处理，而SLAM更注重实时定位与地图构建。SFM处理的图像通常为同一场景在不同时间、不同相机拍摄的，而SLAM一般要求同一相机的序列图像或连续视频。SFM使用相机作为传感器，而SLAM除了相机外，还会集成惯导、激光雷达等传感器。 对于快速对自由女神像进行3D重建，考虑到没有特殊硬件的情况下，选择SLAM可能是一个更合适的方式，因为它可以实时处理动态环境，而SFM通常更适合静态场景的重建。 为了深入学习SLAM，可以参考以下资源：基于LiDAR的多传感器融合SLAM系列教程：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM
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通过这些课程和资源，你可以快速入门SLAM，并在实践中掌握相关技能。怎样将电网频率用于多媒体取证？面向音频取证的电网频率检测与增强有源码
多媒体来源取证与真伪取证的方法有很多种，其中一种有趣的取证方法是通过分析音频中的电网频率（俗称电流声）在音频中留下的痕迹，可以有效地检测音视频文件的产生时间，并进行各种取证。该方法由武汉大学的华光等老师提出，文末有源代码，供感兴趣的老师和同学参考。
电网频率（electric network frequency，ENF）是指交流电网的传输频率，我国标称值为 Hz（其他国家也有 Hz），京东分类源码是被动多媒体取证的重要判据。它之所以能够成为取证判据，主要有三个原因：首先，交流电和用电器的活动会产生以标称频率为基波的声学震动以及照明设备的灯光闪烁，这些不易被人感知的振动和闪烁可以被音视频录制设备捕捉，形成一种“被动不可见水印”；其次，电网频率在标称值附近随机小范围波动，赋予了电网频率轨迹的独特性；第三，电网频率波动模式在同一电网内部所有位置保持一致，赋予了电网频率波动的一致性。经过多年的发展，电网频率判据已可用于音视频文件产生时间溯源、篡改检测与定位、地理位置溯源、重放攻击检测等取证任务。目前，电网频率分析是录音文件产生时间被动溯源的唯一有效方法。
然而，基于电网频率判据的数字取证研究仍面临一些困难。首先，并不是任意设备在任意条件下都能成功捕捉电网频率；其次，电网频率相对于录音内容和环境噪声十分微弱，在无法控制录音条件的实际取证任务中难以进行有效提取和分析。针对这两个问题，本项工作分别提出了录音文件中电网频率的检测和增强算法，并建立并开源了目前最大的“电网频率-武汉大学”（ENF-WHU）真实世界录音文件数据集，用于对相关算法进行全面评估。
为确认待验录音文件中是否存在电网频率以保证后续取证分析有效，本工作从信号检测理论出发，逐步放宽对信号模型的假设，推导出电网频率的一系列理论和实际检测器。其中，只有本工作提出的TF-detector为恒虚警率（CFAR）检测器。
由于信号模型和特性的巨大差异，现有语音（或其他信号）的增强的方法均无法有效增强电网频率信号。对于检测到电网频率的录音文件，为提升其可用性，本工作提出了一种适合电网频率随机小范围缓慢波动特性的鲁棒滤波算法（robust filtering algorithm，RFA），将观测到的带噪电网频率信号调制到正弦频率调频（SFM）解析信号的瞬时频率，并引入核函数，通过处理其产生的正弦时频分布，逐个恢复去噪后的电网频率观测样本，显著提升了电网频率轨迹的质量，为后续取证分析提供了可靠数据。
以上工作为提升电网频率判据在实际取证中的可靠性，促进基于电网频率判据的添加广告源码录音文件取证从实验室走向实际应用提供了技术支撑。相关成果于和年分别发表在IEEE Transactions on Information Forensics and Security，作者为武汉大学华光、张海剑、廖晗、王清懿、叶登攀。
ENF-WHU数据集和MATLAB程序已开源：
github.com/ghuawhu/ENF-...
Guang Hua and Haijian Zhang*, “ENF signal enhancement in audio recordings,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. , pp. -, .
Guang Hua, Han Liao, Qingyi Wang, Haijian Zhang*, and Dengpan Ye, “Detection of electric network frequency in audio recordings – from theory to practical detectors,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. , pp. -, .
OpenMVG——(七)初始化
在上一讲中，我们介绍了与Tracks相关的概念，构建了帧间的数据关联。为了确保运动估计和场景重建的稳定性与准确性，一种可靠且高效的初始化策略至关重要。开放源代码库OpenMVG提供了两种不同的初始化策略以适应不同场景。
OpenMVG采用了一个基类SfmSceneInitializer来实现这两种策略，它们都继承自SfmSceneInitializer，这使得C++的多态性能够在调用时提供良好的适应性。
首先，我们探讨基于两帧初始化的策略——SfmSceneInitializerMaxPair。该方案在实现中位于特定路径下，其核心在于选取质量最高的两帧作为初始化依据。衡量标准是特征匹配的数量，通过构建一个按照匹配特征点数量降序排列的容器packet_vec，并借助sort_index_helper方法进行排序。
在对排序后的图像对进行遍历时，OpenMVG会逐一验证视图和相机参数的有效性，然后提取所有匹配特征点的坐标，并基于这些数据计算相对运动。具体来说，使用AC-RANSAC方法进行运动模型的估计，这一过程实质上是通过迭代（次）来计算Essential Matrix。在估计运动模型后，OpenMVG使用SVD分解从Essential Matrix中恢复出旋转和平移信息，并通过三角化匹配对和统计内点数量来确定最终的解。
值得注意的是，为了确保模型的可靠性，OpenMVG在选择最终解时添加了一个约束条件，要求最优模型的内点数量至少要比次优的内点数量多一定比例。这一条件与最近邻比例法进行匹配对筛选的原理类似。
在实际应用中，OpenMVG的初始化策略不仅仅局限于SfmSceneInitializerMaxPair。为了提供更鲁棒的初始化，还引入了基于星型的初始化方案——SfmSceneInitializerStellar。在实现中，OpenMVG通过查找最佳匹配对来优化初始化过程。与MaxPair方案不同的是，Stellar策略首先将具有相同图像ID的图像对集合到一个map容器中，然后计算所有图像对的平均特征匹配数量，选择平均匹配数量最多的perl源码编译集合作为初始化stellar。
接下来，OpenMVG对选择出的stellar集合中的图像对进行三角化及相对姿态估计，并结合BA优化以得到更精确的相对姿态。在这一阶段，OpenMVG可能遇到一个潜在的代码错误，需要读者在实际应用中进行验证并修正。
这两种初始化策略在OpenMVG中分别通过不同的函数调用实现。在调用过程中，OpenMVG会基于输入参数，如图像对、特征匹配数量等，执行不同的初始化步骤，以适应不同数据集的特性。
从实践角度出发，基于stellar的初始化方法通常展现出更高的鲁棒性，但maxPair方法的初始化难度较低，适合在数据集较为简单或对计算效率有较高要求的情况下使用。读者应根据自己的数据集类型选择合适的初始化方式。
在下一讲中，我们将深入探讨序列SFM（Sequence Structure from Motion）的相关内容，敬请期待！
openmvg是什么？
OpenMVG是一个开源的多视角立体几何库，它在计算机视觉领域中用于处理多视角几何问题。这个库以其简洁性和可维护性而闻名，提供了一系列经过测试且可靠的接口。它可以在GitHub上找到，并且有一个详细的文档说明如何使用。OpenMVG的主要功能包括解决多视角立体几何的精准匹配问题，提供用于特征提取和匹配的方法，以及一个完整的单视图几何重建（SfM）工具链，包括校正、参数估计、重建和表面处理等步骤。
OpenMVG的核心库包含了多个功能的核心算法实现，例如图像处理、数值计算、特征处理、相机模型和多视角几何等模块。它还提供了一些样例，教用户如何使用这些工具。OpenMVG在Windows平台上有着良好的支持，并且可以通过CMake和Visual Studio进行编译。
在安装OpenMVG时，建议与OpenCV一起编译，并在CMake配置中启用OpenCV支持。如果使用的是较旧的Visual Studio版本（如），可能会遇到兼容性问题，此时可以修改源代码中的一些部分以兼容旧版本。
在使用OpenMVG时，可能会遇到一些断言错误，尤其是在调试模式下。这些错误通常与数据结构的对齐问题有关，可以通过修改源代码中相关的数据结构和算法来解决。
OpenMVG的SfM模块提供了一系列用于结构从运动（SfM）问题的方法和数据存储接口，包括相机位置估计、结构测量和Bundle Adjustment（BA）等。SfM_Data类是SfM问题的核心数据结构，包含了视图、姿态、内参和3D点等信息。
OpenMVG还提供了一些样例程序，展示了如何使用不同的特征提取和匹配方法，以及如何估计单应矩阵和本征矩阵。这些样例有助于用户理解和掌握OpenMVG的使用。
总的来说，OpenMVG是一个功能强大的开源库，适用于需要在多个视图中处理立体几何问题的项目。
Google靠什么赚这么多钱？
岁的金先生是一家it企业的售后服务工程师，长年的奔波劳累使他患上了糖尿病。为了了解糖尿病知识，他打开google，输入“糖尿病”三个字，页面显示出万个搜索结果。这么多结果，看完最少需要一个礼拜的时间。不过令金先生满意的是，在页面的右侧，他发现一排“赞助商链接”。从上到下依次是：中国糖尿病康复网、中国糖尿病网、糖尿病人的好食品……他喝了一口矿泉水，轻轻点开中国糖尿病网，慢慢读起来。
金先生可能不知道，在地球的另一端，刚刚在纳斯达克上市的google公司，因为他这一次点击，收入又增加了大约5美分。
常有网友好奇地问：google靠什么赚钱？它的搜索服务是免费的，它的首页简洁干净，看不到任何广告，难道google是一个慈善机构吗，只知道奉献，不知道索取？
答案当然是否定的。为了确保每天向全球万名网民提供搜索服务，google必须也应当赚钱。google赚钱的主要方式就是广告。google公司的招股说明书中披露，、、年，广告收入在google总收入中的比重分别是％，％和％。年上半年，这一比例已经上升到％。
有人说，成功的企业只需要生产出成功的产品，不需要为赢利模式发愁。这种说法是错误的。google自年创立以来，曾试验过好几种赢利模式。最初，他们卖搜索技术，买主主要是yahoo、aol等网站。当然，卖技术不是把程序源代码卖给对方，而是为买方提供许可证，允许这些网站共享google的搜索结果。但这一赢利模式从一开始就存在风险，因为对于搜索技术，各大网站都在虎视眈眈。使用google的技术只是一种权益之计，一旦独立开发出自己的搜索技术，他们立即会弃google而去。yahoo就是这么做的，今年年初，他终止了与google的合作协议，开始使用自主开发的技术。
google的两位创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇以及ceo施密特，从创业之初就看到，靠卖技术无法维持网站的生存。于是，他们把目光投向了广告。
google的广告模式叫做google adwords，本文开头，金先生看到的“赞助商链接”就是adwords。这种广告的原理很简单。——人们最喜欢看与自己有关系的广告。当网民使用搜索引擎的时候，都会输入关键词，google开发出一种程序，可以根据关键词显示出相关的文字广告。对于网民来说，这样的广告最有可能吸引他们去点击。金先生最关心的是自己的糖尿病，他用google搜索糖尿病的时候，看到页面右侧“中国糖尿病网”的广告，顿时像饥饿的人看到面包一样，情不自禁地去点。据估算，为这样一次点击，中国糖尿病网要向google付出大约0．元人民币的广告费。当然这个网站希望卖出自己的产品和服务，连本带利都从金先生身上赚回来。
adwords这种广告模式，google并不是唯一的应用者，甚至可能连首创者都不是。年8月9日，google和yahoo旗下的全资公司overture了结了一桩诉讼纠纷。早在两年前，这家公司就控告google adwords侵犯了他们的专利。google一方面极力否认侵权，另一方面，不得不与overture达成和解，最终overture宣布撤诉，作为补偿，google向yahoo发行共万股普通a股的股票。按照google第一天上市每股美元的市值，google为此大约付出了2.亿美元的代价。
破财免灾嘛，没办法。好在，adwords为google聚拢了滚滚财源。目前google的广告客户，已经有万家。今年上半年，google的税后净收入是1.亿美元，其中的1.4亿是广告带来的。
adwords广告早期是按显示次数收费，拿“中国糖尿病网”为例，只要这个网站的广告显示一次，不管用户有没有点击，中国糖尿病网都要付一次费。后来，google全面推行按点击收费的策略。在google adwords的主页（adwords.google.com），明确写着：“点击付费，不点击不付费。”
在网络广告业内，有个术语叫点击率，指的是广告点击次数和显示次数之比。为了给广告客户带来实惠，google推出了一项很有创意的广告政策，点击率越高的广告，排名可以越靠前。这样，那些受欢迎的广告，就可以付出更少钱，获得较好的排名。
google除了在自己网站上投放客户的广告，还推出了一项名为adsense的广告服务，这项服务是针对网站内容提供商的。它鼓励各类网站放置google的搜索引擎，这样只要用户一使用，adwords就显示在这家网站上。google会按照adwords的点击数，与这家网站在广告费上分成。
google想把adwords模式推广到其他领域。今年四月份，google推出了免费1g空间的gmail。当用户收信时，一个程序会自动分析邮件的内容，然后附加上一条与邮件内容相关的广告。google没想到，此举在美国引起轩然大波，引发了关于gmail是否侵犯隐私权的大讨论。尽管google极力为自己辩解，还是难以令公众放心。gmail事件，体现了google在商业经营中的某些不成熟。
google的不成熟还表现在，对中国市场的开发极不重视。google至今没有在中国内地建立办事处，更谈不上组建营销队伍了。（令人称奇的是，google在中国网民中打造了如此高的知名度，竟然没有花一分钱。）不过，国内企业如果想在google上做广告，还是非常方便的。有两种方式可以选择：一是直接点击google主页下方的“广告服务”，按照提示，一步步开通自己的广告账户。这种方式非常方便，而且不会花冤枉钱。二是通过代理商。这种方式，《e时代周报》建议大家要谨慎选择。因为国内一些代理商，在向企业推销adwords的时候，用了一些夸大、蒙蔽之词，收费也不透明。
google的搜索结果不受广告商的影响。google的原则很明确，搜索是搜索，广告是广告。国内有代理商声称，可以帮助企业在google搜索结果中得到很好的排名，纯粹是一种误导。如果有人想花钱改变google的搜索结果，估计google会大声地说：“去死吧，我们不卖的！”但要说adwords广告跟搜索结果一点关系没有，也不尽然。一个网站通过adwords广告，点击率提高了，也会影响到在google搜索中的排名。不过这种影响是自然的，而非人为的。
广告帮google成就了伟业，也让它的创始人成为身家多亿的富翁。但它前途并非一帆风顺，在搜索引擎市场上，google面临残酷的竞争。虎视眈眈的yahoo、雄霸天下的微软，都是它主要的竞争对手。另外，google的营收过分依赖于网络经济的景气程度。这些，都为google今后的发展制造了很多变数。
不过，随着google的上市，google的神话才刚刚开始。从夏威夷海滩到陕北的小县城，越来越多的人像金先生那样，对身边的朋友说：“有病？上google啊！”