双目定位

这里提供了使用matlab编写的双目图像处理代码，能够有效地恢复场景的景深图，已经经过实际验证，供大家参考使用。

这里提供了使用Matlab实现双目图像恢复场景深度图的代码，已经验证可行，供大家参考。

双目相机高清标定板图

本解答针对2013年全国大学生数学建模竞赛A题，探究太阳影子定位算法，为视频数据分析中确定拍摄地点和日期提供方法。

Matlab标定：完成相机标定，获取相机内参和外参。 OpenCV立体校正：使用OpenCV进行图像校正，确保左右视图的对准。 BM、SGBM、GC算法匹配：利用匹配算法（包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut）进行立体匹配。 三维重建：根据匹配结果，通过公式法（如三角测量）还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料，适合有需要的人进行参考与实践。

MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

本代码演示了RSSI室内定位算法。已知3个热点的坐标和待定位点的实际坐标，计算待定位点到每个热点的实际距离，并绘制实际坐标。

这是一个基于matlab的车牌定位源码，用于识别和定位车辆上的车牌。该程序通过图像处理和模式识别技术，实现了对车牌的自动定位和识别。

MongoDB Docker 镜像快速定位指南 想要快速找到 MongoDB 的 Docker 镜像？试试以下方法： 1. Docker Hub 搜索： 直接访问 Docker Hub 并搜索 “mongo”。 官方 MongoDB 镜像通常位于搜索结果的顶部。 2. 命令行搜索： 使用 docker search mongo 命令列出所有 MongoDB 相关的镜像。 3. 使用特定标签： 通过标签指定版本，例如：mongo:latest 或 mongo:4.4。 4. 使用 Dockerfile： 在 Dockerfile 中使用 FROM mongo:tag 指令指定所需的 MongoDB 镜像和版本。 希望以上信息能帮助您快速找到并使用 MongoDB Docker 镜像！

船只定位涉及多种复杂坐标和旋转矩阵计算：基阵中心、GPS天线、船心和应答器在地理坐标系中的精确位置。旋转矩阵包括地理坐标与船心坐标之间的变换，以及基阵坐标与船心坐标之间的转换。此技术解决方案还考虑了船首向北静止时基阵中心在船心坐标中的位置。