Docker、Jenkins、Harbor与GitLab协同的代码迁移实践

摄像测量学是一门新兴的交叉学科，源自摄影测量学、光学测量和计算机视觉的交融。它主要处理数字序列图像，通过摄像机拍摄动态或静态景物，利用数字图像处理技术解析目标的三维信息和运动参数。摄像测量的内涵包括两个核心方面：一是二维图像与三维物体之间的成像投影关系，涉及测量学原理；二是图像目标的自动识别、定位与匹配，这是计算机视觉和图像分析的运用。 在摄像测量中，一个关键环节是物体的平移交会，特别是在使用Docker、Jenkins、Harbor和GitLab这样的工具链时。例如，当需要跟踪目标物体在连续图像中的运动时，会设定一个基准点和基准线，如图10.3.1所示。通过计算相邻图像间的时间间隔Δt，以及每个时刻的光心坐标和定向线的方向角，可以建立目标速度（vX, vY）与光心移动之间的关系。公式(10.3.2)和(10.3.3)展示了如何基于这些数据建立关于目标位置XP1、YP1以及速度向量的线性方程组，从而通过至少四个时刻的数据进行多视几何分析，实现平移交会。 Docker在这里可能作为容器化工具，用于管理复杂的软件环境，使得摄像测量系统可以在统一的环境中稳定运行。Jenkins作为一种持续集成/持续部署(CI/CD)工具，可以帮助自动化测试和构建流程，确保代码质量的同时，快速响应变化。Harbor则是一个开源的私有镜像仓库，用于存储和管理Docker镜像，便于团队协作和版本控制。GitLab作为一个源代码管理平台，提供了一个协同开发的环境，使得整个项目的所有阶段，包括代码编写、版本控制和构建过程都能无缝衔接。 摄像测量学的实践往往结合了这些现代IT工具，实现了对复杂场景下目标运动的精确追踪和处理，极大地提高了测量精度和效率。通过Docker的容器化、Jenkins的自动化、Harbor的镜像管理和GitLab的协同开发，整个流程变得更加高效且易于维护。