写在前面跨域描述符LCD可以实现二维图片特征点到三维点云特征点的配准，是个具有通用性的深度学习特征描述子。（图片来源于论文LCD:LearnedCross-DomainDescriptorsfor2D-3DMatching）在Github开源的源码里面给出了利用LCD进行三维点云配准的例程。align_point_cloud.py，这里对例程如何使用已经训练好的模型来进行三维点云配准进行解析。运行环境python版本3.6.0以上pytorch非CPU版本（可选）Open3Dnumpy及其它库，自行下载需要注意的是，官方的源码中使用的Open3D版本较旧，在运行程序时回出现新版本对应函数不匹配

本文代码均来正点原子标准例程声明：本文不是教学文章，可能也不适合初学者阅读不知为什么，最近总蹦出有很多想法（可能是工作太闲了）一会想学这，一会想学那，这不，突然想复习一下STM32了。我好久以前就学过正点原子的课程，还买过一些开发板，但现在手上只有一个核心板了，就暂且凑合着用吧。我是个喜欢制定计划的人，既然有了想法，那就得制定一个学习计划，估摸了一下，明天要上班，现在已经中午了，所以我只有一个下午加一个晚上的时间。哎😢，工作之后发现学习的时间太少了，所以，既然是复习，那就不搞那么多弯弯绕绕了，直接针对正点原子的代码，通过代码学习STM32，那些啥原理的，通通给我抛到九霄云外去，以后有机会慢慢整

如果我动态分配一个数组然后传递的不是初始指针，而是指向数组中间的指针，那么free()例程会起作用吗？示例:int*array=malloc(10*sizeof*array);if(array){array+=5;//adjustingtheindiciesfree(array);}或者我需要在调用free()之前将指针设置回数组的开头吗？ 最佳答案 绝对不是。传递给free()的值必须与malloc()返回的值完全相同。事实上，为了确保这种情况，如果您需要一个可以递增或修改的指针，我建议您使用指针的副本。

如果我动态分配一个数组然后传递的不是初始指针，而是指向数组中间的指针，那么free()例程会起作用吗？示例:int*array=malloc(10*sizeof*array);if(array){array+=5;//adjustingtheindiciesfree(array);}或者我需要在调用free()之前将指针设置回数组的开头吗？ 最佳答案 绝对不是。传递给free()的值必须与malloc()返回的值完全相同。事实上，为了确保这种情况，如果您需要一个可以递增或修改的指针，我建议您使用指针的副本。

    笔者认为正点编写的官方例程结构较为整洁，可以便于后期的例程开发，如果开发者对于项目开发中芯片要求较高的话，有很多人会选择正点的开发板，但是通常大多数是stm32初学者会选择用价格更为便宜的c8t6来进行学习，而正点选用的教程开发板大多都是些RC、ZE、VE等芯片，所以对于这些初学者来说并不是很友好。所以，笔者基于正点的例程进行修改，得到更为简洁的C8T6开发模板，可以更方便于后期模块的添加以及管理。1、首先，我们打开正点提供的例程，可以看到，例程文件分类是较为美观整洁的。  2、之后我们点击user文件夹，打开项目，点击“目标选项”，选择“Device”,将芯片型号改为“stm32f0

『youcans的OpenCV例程200篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】223.特征提取之多边形拟合目标特征的基本概念通过图像分割获得多个区域，得到区域内的像素集合或区域边界像素集合。我们把感兴趣的人或物称为目标，目标所处的区域就是目标区域。特征通常是针对于图像中的某个目标而言的。图像分割之后，还要对目标区域进行适当的表示和描述，以便下一步处理。“表示”是直接具体地表示目标，以节省存储空间、方便特征计算。目标的表示方法，有链码、多边形逼近（MPP）、斜率标记图、边界分段、区域骨架。“描述”是对目标的抽象表达，在区别不同目标的基础上，尽可能对目标的尺度、平移、旋转变化不敏

文章目录1、DFRobotarduinoDFPlayer官方资料1-1、简介2-2、基本功能详述1-3、用途1-4、引脚说明1-5、工作模式1-5-1、串口工作模式1-5-2、ADC按键工作模式1-5-3、普通按键工作模式2、串口模式电路搭建与例程参考文献1、DFRobotarduinoDFPlayer官方资料1-1、简介TheDFPlayerMiniMP3PlayerForArduinoisasmallandlowpriceMP3modulewithansimplifiedoutputdirectlytothespeaker.Themodulecanbeusedasastandalonemo

『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】251.特征匹配之暴力匹配特征匹配是特征检测和特征描述的基本应用，在在图像拼接、目标识别、三维重建等领域的应用非常广泛。基于特征描述符的特征点匹配是通过对两幅图像的特征点集合内的关键点描述符的相似性比对来实现的。分别对参考图像（Referenceimage）和检测图像（Observationimage）建立关键点描述符集合，采用某种距离测度作为关键点描述向量的相似性度量。当参考图像中的关键点描述符R_i与检测图像中的关键点描述符S_j的距离测度d(R_i,S_j)满足设定条件时，判定(R_i,S_j

『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】251.特征匹配之暴力匹配特征匹配是特征检测和特征描述的基本应用，在在图像拼接、目标识别、三维重建等领域的应用非常广泛。基于特征描述符的特征点匹配是通过对两幅图像的特征点集合内的关键点描述符的相似性比对来实现的。分别对参考图像（Referenceimage）和检测图像（Observationimage）建立关键点描述符集合，采用某种距离测度作为关键点描述向量的相似性度量。当参考图像中的关键点描述符R_i与检测图像中的关键点描述符S_j的距离测度d(R_i,S_j)满足设定条件时，判定(R_i,S_j

本专栏会有二十多篇关于winformUI界面设计的案例讲解，不使用任何第三方美化库，完全纯代码编写，写出的界面可以达到WPF界面的效果本篇实现的效果如下图所示，不同界面自动切换主题配色，子界面嵌入到主界面panel容器中