1.ORB-SLAM3 源码剖析：IMU 预积分
2.如何用代码编写一个测量物体尺寸的测量测量代码
3.tst文件属于什么文件
4.C++在线工具分享
5.用STM32做了个电子秤，电路代码原理挺简单的源码
6.软件度量工具有哪些
ORB-SLAM3 源码剖析：IMU 预积分
IMU的数据结构在ORB-SLAM3中用于表示机体坐标系中的测量值。在特定时刻，代码加速度计测量线加速度和陀螺仪测量角速度。测量测量假设这些测量值包含高斯白噪声，源码且偏置建模为随机游走，代码日本游戏源码其导数也是测量测量高斯白噪声。将重力转换到机体坐标系后，源码得到连续视觉帧间的代码IMU预积分结果。这些预积分包括旋转、测量测量速度和位置测量，源码以及整个测量向量的代码协方差矩阵。
在ORB-SLAM3中，测量测量每帧的源码IMU预积分在tracking线程中计算，具体由Tracking::PreintegrateIMU()函数执行。代码每帧间的IMU测量通过src/ImuTypes.cc中的Preintegrated::IntegrateNewMeasurement()进行积分。主要步骤如下：首先进行偏置校正，然后计算位置、速度的增量，接着计算旋转的增量。旋转变化量以李代数中的旋转向量表示，并通过指数映射转换为旋转矩阵。旋转矩阵按旋转顺序右乘。最后，更新协方差矩阵，并调整与偏置修正相关的位置、速度和旋转雅可比。
IMU的ecache 源码分析偏置校正、测量、标定和预积分类定义在include/ImuTypes.h文件中。
值得注意的是，对于初学者，了解GDB调试方法是提高ORB-SLAM3源码理解效率的重要步骤。GDB提供了一系列功能，允许开发者在运行程序时设置断点、查看变量值、追踪程序执行流程等，从而深入分析代码行为和潜在问题。
如何用代码编写一个测量物体尺寸的代码
使用OpenCV测量图像中物体的大小
图像目标尺寸检测类似于计算从我们的相机到一个物体的距离——在这两种情况下，我们都需要事先定义一个比率来测量每个给定度量单位的像素数（pixels_per_metric）。在这里所说的这个被称为“pixels_per_metric”的比率指标，我在接下来的部分中对其更正式的定义。
pixels_per_metric
为了确定图像中物体的大小，我们首先需要使用一个参照物作为“校准”点。我们的参照物应该有两个重要的属性：
我们应该知道这个物体的真实尺寸（在宽度或高度上的毫米或英寸等值的大小）。
我们应该能够轻松地在中找到这个参照物，要么基于参照物的位置(如，参照物可以是一副图像中左上角的物体)或基于参照物的外表(例如参照物可以是中具有最独特的颜色或独一无二的形状，不同于所有其他的物体)。
在任何一种情况下，我们的参考应该以某种方式唯一可识别。
在这个例子中，我们将使用美分硬币作为我们的参照物，并且在所有示例中，确保它始终是emal指标源码我们图像中最左边的对象。
图1：我们将使用美分硬币作为参照物，并确保它始终处于图像最左侧位置，这使得我们可以通过对它们位置的轮廓大小进行排序，进一步来提取信息。
通过保证美分硬币是最左边的物体，我们可以从左到右对我们的物体等高线区域进行排列，抓住这个硬币（它将始终对应于排序列表中的第一个等高线区域）。并使用它来定义我们的pixels_per_metric比率，我们将其定义为：
pixels_per_metric =物体像素宽 / 物体真实宽
美分硬币的真实宽度是0.英寸。现在，假设我们图像中硬币的像素宽为像素（基于它的相关边界框）。那么这种情况下pixels_per_m
tst文件属于什么文件
tst文件是一种数据文件，专门用于软件开发和测试程序。这类文件包含了测试点的指令和源代码，这些内容对于软件的测试和性能评估至关重要。tst文件不仅集成了源代码编译的数据标准，还包含了专有的测量计算方法，以确保测试的准确性和一致性。
测试点测试文件的应用程序具有广泛的用途，能够帮助开发人员理解和优化软件性能。此外，这些文件还遵循了特定的编码规范，以确保它们能够与TST格式下的测试点软件兼容。tst文件的扩展名通常用来标识与测量科学和数学相关的数据，如压力、速度、电压和电流等。springcloud实战源码
在科学研究和工程设计中，tst文件扮演着重要的角色。科学家和工程师使用这些文件来收集和分析与特定测量单位相关的科学和数学数据。通过这些测试点文件，他们可以更好地理解并优化试验、实验和设计项目中的性能指标。
总之，tst文件是一种专门设计的数据文件，旨在支持软件测试和性能评估。它包含了详细的源代码和测量数据，能够帮助开发人员和研究人员更好地理解软件性能，并优化其在实际应用中的表现。
C++在线工具分享
分享几个好用的C++在线工具，有助于深入理解C++。
其中，Godbolt是一个曾经在cppcon上介绍过的在线汇编代码分析网站，它将C++代码编译成汇编语言，并以一种用户十分友好的方式显示出来，将C++代码和汇编代码用相同颜色对应起来，当你将鼠标放到汇编指令时，会有对应的指令介绍。它支持不同版本的编译器和优化级别，支持使用第三方库，如boost、eigen等。许多文章的汇编分析都是通过它完成的。此外，java生鲜源码Godbolt还提供了GitHub仓库，对于不方便将源代码放置在网上进行分析的公司，可以在内部部署该工具。
Wandbox是一个支持多种语言的在线编译器网站，我们可以快速地在里面编写实验代码。它支持的语言包括C++、C、rust、python、java等。它支持多个编译器版本，使我们能够测试C++的新功能。Wandbox也是一个方便的资源，用于在不同语言间进行代码比较和实验。
Quick C++ Benchmark是一个在线C++代码性能基准测试工具，它允许我们快速测试和比较小型代码片段的性能。这个工具能够帮助开发者评估代码效率和优化潜力。
Compare C++ Build则是一个对代码编译性能进行测量的工具，它关注编译时间、CPU使用率、内存消耗等开销指标。与Quick C++ Benchmark由同一个人开发，它们共同提供了全面的性能测试解决方案。
C++ Insight则提供了一种独特的视角，让我们可以看到C++编译器如何将C++代码转换成中间文件，尤其是模版的展开情况。这种深入的见解对于理解C++编译过程和优化代码具有重要意义。
C++ Jupyter Notebook是Jupyter和C++解释器Cling的结合体，它允许开发者快速测试代码和可视化数据。这对于数据科学和高性能计算领域的C++开发者来说，是一个非常有用的工具。
用STM做了个电子秤，电路代码原理挺简单的
这个基于STM和HX的智能体重秤项目在开源网站上被发现，不仅能够测量体重，还能调整测量单位，支持克和千克，最低测量单位可设置为克。这里分享了项目的开源教程，涵盖了功能、硬件组成、电路原理、软件解析以及注意事项。这个项目成本低廉，仅为元，由7个部分的硬件组成，包括电源电路、主控电路、晶振电路、称重电路、稳压电路、通信电路、复位电路和OLED显示接口。
HX是一种高精度的称重传感器处理芯片，能够通过四个压力应变片构成全桥来精确测量体重。主控芯片STM与HX通信，通过解析压力应变片的变形量来计算重量，再与手机端的MX-蓝牙模块进行数据传输。以下是电路拆分解析：
- **电源电路**：由TYPE-C接口、锂电池模块、充电电路组成，提供稳定的电源。充电完成后，LED2指示灯亮起，TP芯片管理锂电池充电。P2接口接入3.7V锂电池。
- **主控电路**：选用STMFC8T6作为主控芯片，具备2.0v~3.6v的工作电压，最大时钟频率为MHz，拥有KB的闪存和KB的SRAM，支持多种通信和外部设备连接需求。电源输入部分需添加nf电容进行滤波。
- **晶振电路**：使用.Khz的低速晶振和8Mhz的高速晶振，配置时钟输入源为外部输入。
- **称重电路**：HX作为数模转换芯片，通过SPI或简化串行接口将模拟信号转换为便于与微控制器通信的数字数据。压力传感器通过全桥连接方式接入HX的E+、A+、GND、A-接口。
- **稳压电路**：采用AMS稳压芯片输出3.3V。
- **通信电路**：通过蓝牙模块MA-A实现与手机的无线连接，支持BLE5.2蓝牙接口，具有良好的通信距离和低功耗特性。
- **复位电路**：通过按下主控的RESET引脚实现复位，松开后系统重新启动。
- **OLED显示接口**：OLED显示器通过I2C协议与主控芯片通信，用于显示体重信息。
软件解析包括手机端应用和嵌入式软件两个部分：
- **手机端应用**：采用微信小程序设计，能够存储和分析称重数据，并通过ec-canvas控件动态展示图表。
- **嵌入式软件**：使用STMCUBE进行时钟配置，关键代码包括从HX模块读取传感器数值、将压力传感器数值转换为重量并储存、OLED显示字符串代码等。
注意事项涉及原理图绘制、布线和调试的关键点，确保项目成功实现。
本项目为开源，旨在提供一个成本低廉、功能全面的智能体重秤解决方案，适合DIY爱好者和技术学习者。详细资料和源代码可下载获取。通过关注嘉立创EDA头条号，可获得一手优质开源项目的最新动态和资源。
软件度量工具有哪些
软件度量工具包括以下几种：代码分析工具、性能分析工具、代码覆盖率工具、缺陷追踪工具等。下面分别介绍这些工具及其功能特点。 一、代码分析工具。它通过深度扫描源代码文件来识别和测量代码中的各项指标。比如复杂度分析是代码分析工具的关键功能之一，能帮助开发人员找出设计复杂的部分并进行优化，避免后期可能出现的问题。这类工具常见的有静态代码分析工具SonarQube等。它通过静态扫描识别潜在的问题和不符合最佳实践的代码。使用它可以轻松量化软件的复杂度，从而提高软件质量。 二、性能分析工具。性能分析工具用于测量软件在运行时的性能表现，如处理速度、响应时间等。它能够实时监控软件的性能数据，帮助开发人员识别瓶颈和优化软件性能。常见的性能分析工具如JMeter等，可以用于测试Web应用的性能和响应时间等关键指标。这类工具能够详细记录软件运行时的各种性能指标，帮助开发人员找出性能瓶颈并进行优化。 三、代码覆盖率工具。在软件开发过程中，代码覆盖率是衡量测试质量的一个重要指标。代码覆盖率工具可以测量测试覆盖率并评估测试的质量。通过它，开发人员可以了解哪些代码被测试覆盖，哪些未被覆盖，从而有针对性地加强测试工作。常见的代码覆盖率工具如Cobertura等，它们提供了详细的代码覆盖率报告，帮助开发人员提高测试的质量和覆盖率。这种工具可以帮助开发团队确保关键代码得到充分测试，从而提高软件的可靠性和稳定性。 四、缺陷追踪工具。缺陷追踪工具用于跟踪和管理软件开发过程中的缺陷和问题报告。它能够记录每个缺陷的详细信息，如问题描述、影响范围等，并帮助开发团队跟踪缺陷的解决进度。缺陷追踪工具如Bugzilla等可以帮助开发团队更有效地管理和解决缺陷问题，从而提高软件的质量和可靠性。这类工具能够清晰地展示缺陷的状态和处理进度，有助于开发团队及时修复问题并提高客户满意度。
