1其中fx和fy为焦距，一般相等，x0和y0为主点坐标(相对于成像平面)，s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0
今天给大家分享一下外在的知识，也会解释一下外在是什么意思。如果你碰巧解决了你现在面临的问题，不要'；别忘了关注这个网站。如果你有不同的看法和意见，请积极在评论区留言。现在让'；咱们言归正传吧！
在学习底物的过程中，我发现有两点需要特别注意。一个是
基板框架的介绍和基板术语的解释。这两点是衬底的一个基础'；s的先进性，比如你要了解它可能有哪些功能模块和一些术语(比如Extrinsics)。
作者，节点，actor和identity含义相同，表示区块的制作者。事件状态转换的
[XY001]标志调用允许由发布的函数
调用的函数本源源函数调用
投票两个原则：给所有人投票严格等价于不投票；投票反对一个人就是投票支持所有人
权威：行动者、关键人物和身份的同义词，管理网络共识。AuthorityID用于标识权限。在POS链中权限由权限推荐/投票系统决定。
授权者和验证者似乎是相似的。但是validators可以包含在并行链的maintainer中，范围更大。通常权威通常是验证器的一部分。
光环其实就是一个权限回合，通过一个权限列表依次发布区块。能长期在线的当局是诚实的当局。
Aurand是光环的变种，每回合随机抽取一个，增加安全性。
非本征是底物中的专有名词，指的是区块链中包含的外部信息。有两种主要类型：交易和固有。交易就是交易。、多方签名和网络广播。固有属性不需要被签名，但是被足够多的验证者同意是正确的。交易简单易懂，在比特币和以太坊上分布广泛。但是固有的对底物来说确实是更好的东西。比如有一个继承的时间戳，用来设置block时间戳，没有用签名来验证这个东西是否合理。并且因为认证而获得收入。换句话说，内在是substrate真正不同于其他区块链的原因，它也可以成为作为世界计算机的区块链。
执行模块是基板的布局模块，将外部呼叫转发到托盘。
Aura模块扩展了Aura一致性算法，可用于定制
。核心/授权发现使用授权发现来提取关于验证者的信息，包括签名和验证消息。
Author用于跟踪当前块和最近块的维护者。
babe用于扩展babe共识，
balance用于处理账户和账户余额。
集体不'；我还不明白。
合同提供了部署和执行webassembly合同的功能。民主提供了一个投票系统
选举phragmem是一个投标和选举模块
选举是一个根据股权关系进行投票的模块
EVM是一个以太坊虚拟机模块
。示例是一个简单的托盘示意图模型，用于显示概念，API
终结性跟踪器用于跟踪最后一个确定性块。
通用资产用于处理账户和资产余额。
爷爷用于扩展爷爷共识并管理共识验证者。
im-online用于验证人们发送心跳交易
索引用于为帐户创建序列号(地址的简称)
成员资格用于管理AccountID
的关系。犯罪用于跟踪报告的非法活动
随机-集体-翻转用于生成随机中子数
计分-池维护成员的积分池。，就可以获得最高分会员的入口。
会话模块允许管理授权码的会话密钥，会话是指一组固定的授权码。如果验证者改变，会话结束。
打桩模块用于管理资产。
sudo模块用于执行一些需要root执行或者单个账户委托其他账户执行的功能。
时间戳模块用于获取或设置链上的时间。
交易-付款是用于计算交易成本的基本逻辑。
宝藏模块提供由股东管理的基金
一直在做图像处理经常听到相机内部参数和相机外部参数，但是我不会'；不能深刻理解什么是相机内外参数，什么是相机标定。
1。相机内参数是与相机相关的参数'；s自身的特点，比如相机的焦距和像素大小；
相机内部参数矩阵反映的是相机本身的属性，每台相机都不一样，这些参数需要校准才能知道。功能：告诉我们相机坐标的点是以1为基准的。它是如何通过针孔成像和电子转换继续穿过相机镜头成为像素的？
相机固有矩阵：(需要注意的是，真实镜头也会有径向和切向畸变。，而这些失真属于相机内部参数)
？fx？s？x0
？K=？0?fy？y0
？0?0?1
其中fx和fy为焦距，一般相等，x0和y0为主点坐标(相对于成像平面)，s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0。
内参矩阵的参数含义：
f:焦距，单位毫米
dx:像素在x方向的宽度，单位毫米，1/dx:x方向1毫米以内有多少个像素(dx和dy为一个像素的长度和高度)[
f/dx:用像素描述焦距在X轴方向的长度
f/dy:用像素描述焦距在Y轴方向的长度
u0，v0，主点的实际位置，单位也是像素(原点的平移量)
。2。相机的外部参数是世界坐标系中的参数，比如相机的位置和旋转方向。与恒定的内部参考相比，外部参考随着相机移动而变化。
摄像机的旋转和平移是一个外部参数，用来描述静态场景下摄像机的运动。，或者摄像机固定时运动物体的刚体运动。因此，在图像拼接或三维重建中，需要利用外部参数来寻找几幅图像之间的相对运动，从而在同一坐标系下进行配准。最近一直在研究多幅图像的图像拼接
摄像机外部参数矩阵：包括旋转矩阵和平移矩阵。作用：告诉我们现实世界的点(世界坐标)是如何旋转平移的，然后落在另一个现实世界的点(相机坐标)上。
旋转矩阵和平移矩阵一起描述了如何将点从世界坐标系转换到相机坐标系。旋转矩阵：描述世界坐标系的坐标轴相对于相机坐标轴
的方向平移矩阵：描述空间原点在相机坐标系中的位置
相机Extrinsics矩阵：
其中r为旋转矩阵，t为平移向量。
3。摄像机标定(或称摄像机标定):一句话，就是世界坐标到像素坐标的映射，其中世界坐标是人为定义的。
摄像机标定的目的是确定摄像机某些参数的值。通常这些参数可以建立由校准板确定的三维坐标系和摄像机图像坐标系之间的映射关系，换句话说，你可以使用这些参数将三维空间中的点映射到图像空间，反之亦然。摄像机标定的参数通常分为两部分：内部参数和外部参数。
标定是指我们知道标定控制点的世界坐标和像素坐标。一旦解决了这个关系，我们就可以从点的像素坐标推导出它的世界坐标。当然，有了这个世界坐标，我们就可以进行测量等其他后续操作。。上述标定也叫隐式参数标定，因为它没有单独计算摄像机的内部参数，如摄像机焦距、摄像机畸变系数等。
一般来说，如果只是用摄像机标定来进行一些比较简单的视觉测量。那么就不需要单独标定相机的内部参数了。至于如何计算相机的内部参数，有很多相关的论文。
在图像测量和机器视觉应用过程中为了确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点的关系，需要建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数情况下，这些参数必须通过实验和计算获得。这个求解参数的过程叫做摄像机标定。
无论是在图像测量还是机器视觉应用中，摄像机参数的标定都是非常关键的环节。标定结果的准确性和算法的稳定性直接影响摄像机产生的结果的准确性。因此，摄像机标定是后续工作的前提，提高标定精度是科研的重点。
4。失真是从直线投影的偏移。简单来说，线性投影就是场景中的一条直线，投影到画面上也保持为直线。。扭曲仅仅意味着一条直线可以'；投射到画面上时，不能保持为一条直线。这是光学像差，可能是相机镜头的原因。
？失真矩阵：告诉我们为什么像素没有落在理论计算中应该落的位置，还会产生一些偏移和变形！
参考链接：
计算机视觉-摄像机内部参数和外部参数_专栏_柳林a603-CSDN博客_摄像机参数
旋转矩阵的性质分析caster99博客花园(cnblogs.com)
SLAM'；视觉里程表(2):相机型号(内部参数，外部参数)布鲁克_ICV博客花园(cnblogs.com)
都写完了吗？我相信你现在对extrinsics已经有了基本的了解。！你也可以收集一些页面来获得更多关于外在含义的知识！区块链，虚拟货币，我们是认真的！
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