地标

欢迎来到纽约西纳特拉！我们将为纽约市建立一个历史站点，并需要创建以下数据库结构：您将拥有三个模型及其对应的表：Landmark（地标）、Title（标题）和Figure（历史人物）。 一个Landmark属于一个Figure，而一个Figure有多个Landmark。 Title和Figure之间存在“多对多”关系，因此需要一个连接表。 领域模型：我们的客户要求应用程序专注于历史人物，应用的大部分功能通过Figure视图和控制器实现。我们将提供所有Landmark的查看页面，用户可以创建新的地标。同时，用户在创建或编辑Figure时，还能选择或创建新的地标和标题与之关联。换句话说，图形的表单应允许用户选择现有的地标和标题，或创建新的地标和标题。 不过，客户对Title并不关心，我们不需要为其构建控制器或视图。新的标题只会在创建或编辑Figure时出现。指示使用测试来指导您构建控制器和视图。 迁移：编写迁移脚本以创建以下表：Figure（ID、名称）。

这是矩阵位移法MATLAB代码的实现，专注于地标漂移（DLD）的点匹配算法。演示版本包含了演示影片和说明，适用于MATLAB（Windows）用户。在执行代码之前，需先构建形状模型作为形状先验信息，特别是当源数据集缺少逐点对应关系时。对于具有对应点集的数据集，可简单地基于PCA构建统计形状模型。详细的构建方法见评论文件。需安装LAPACK库才能在MacOS和Linux上编译。

MatLAB代码被用于处理移动平面机器人上仰视摄像机捕获的视频，以估计机器人在环境中不同气球（地标）的姿态和位置。当前实现基于SURF特征的相似性变换来计算视觉里程计，尽管存在累积误差和不同亮度条件下的挑战。HSV颜色空间被用于帮助准确找到地标的位置。