随笔分类 - 机器视觉
摘要：最近在微信群内，很多群友在群友的推荐下，购买了Astra pro的深度相机，价格地道，物超所值！群友反馈积极，所以这里出一波简单的教程。 以下内容知识抛砖引玉，主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例。 （1）Astra Pro 参数 该深度相机是乐视与奥比中光合作的体感相机，对标微软Ki
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摘要：随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景 建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？ 深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离
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摘要：三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法，这种方法一般般需要提供一个较好的初值，也就是需要粗配准，同时由于算法本身缺陷，最终迭代结果可能会陷入局部最优，导致配准失败，往往达不到我们想要的效果。本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换，作用与ICP一样用来估计
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摘要：接下来就是我要介绍的论文 Zhou D, Frémont V, Quost B, et al. Moving Object Detection and Segmentation in Urban Environments from a Moving Platform ☆[J]. Image & Vi
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摘要：Motion Detection or Moving Object Detection 称之为运动侦测，移动侦测，移动检测 MOD全称为Moving Object Detection，中文“移动物体检测”。主要的作用是泊车时，周围有人或物体经过探测区域被检测到给驾驶员声音和视觉提醒，移动物体会被黄框
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摘要：hi 小伙伴们，人啊，很容易有惰性，很久不跟新了，不做笔记了，如今“良心发现”，毕业之后第一次更新博客。当然还是学习，整合分享给更多的人！ 相信关注我博客和微信公众号的人很多都是做点云处理，那么使用的传感器不是激光就是相机，这里将介绍一下双目立体视觉 双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双
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摘要：这个首先并不是我一边做实验一遍记录的，而是我做完成以后才想起来做个分享的，所以中途遇到的很多问题，并没有来得及记录下来，现在写的这些都是后话了 首先呢！我们不需要在ＲＯＳ下写halcon的程序也是可以主要就是要添加halcon 的库而已，但是我也是找了很长时间，发现其实是有国外的大牛做的类似与cv_
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摘要：解决方法： sudo apt-get update sudo add-apt-repository --yes ppa:xqms/opencv-nonfree sudo apt-get update sudo apt-get install libopencv-nonfree-dev 解决方法： s
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摘要：Semantic Segmentation of Point Clouds using Deep Learning 在计算机视觉中，用3D表示数据变得越来越重要。 近年来，点云已成为3D数据的代表。 点云是一组3D点，它可以有不同的传感器获得，如激光雷达扫描仪。 点云也可以具有每个点的RGB值，这就
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摘要：该论文的地址是：https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术，使用提取和匹配分割的三维激光点云技术。分割的例子可以在下面的图片中看到。 该技术是基于在车辆附近提取片段（例如车辆、树木和建筑物的部分），并将这些片段与从目标地图
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摘要：使用卷积神经网络（CNN）架构的深度学习（DL）现在是解决图像分类任务的标准解决方法。但是将此用于处理3D数据时，问题变得更加复杂。首先，可以使用各种结构来表示3D数据，所述结构包括： 1 体素网格 2 点云 3 多视图 4 深度图 对于多视图和深度图的情况，该问题被转换为在多个图像上使用2D CN
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摘要：我用的是ubuntu14.04LTS,ROS 版本是indigo,kinect v2,我是用双系统装的ubuntu,关于怎么使用安装kinect2的安装以及使用的都在github上有着详细的说明 Kinect2 开源驱动：libfreenect2 kinect2--> ros的bridge：iai_
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摘要：至于ＲＯＳ的系统，之前就是安装好的，如果有疑问的可以参考官网的安装教程，按照指令一步一步的操作，http://wiki.ros.org/cn/indigo/Installation/Ubuntu (1)添加 sources.list sudo sh -c 'echo "deb http://pack
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摘要：image_encodings.cpp文件是关于图像编码模式的源文件，其中规定了RGB的图像以及深度图的编码模式 该编码文件image_encodings.cpp所依赖的头文件图 命令空间 sensor_msgs::image_encodings 下的函数 Functions Variables 最
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摘要：（1） 关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别 区别： 那么要实现它们之间的数据转换， 举个例子 程序中红色部分就是一句实现两者之间的数据转化的我们可以看出 那么依照这种的命名风格我们可以查看到更多的关于的
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摘要：最近想使用OpenCV 和ROS实现点云的拼接，实现三维重建，那么在学习了kinect的基本的使用方法以后我们知道，直接使用ROS 的包即可得到点云，深度图，rgb图等信息， roslaunch openni_launch openni.launch（深度图彩色图，还有点云都获取了） rosrun
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摘要：图像处理_滤波器 （1）图像的平滑处理 图像的平滑也称模糊，平滑处理需要一个滤波器，最常用的滤波器就是线性滤波器，线性滤波器的输出像素值是g(x,y)，是输入像素值是 f(x,y)的加权和： h( k,l )称为核，它仅仅是一个加权系数，那么滤波器有很多种，最常用的滤波器介绍如下： 归一化块滤波器：
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摘要：之前有记录关于ORB_SLAM的第一个版本的编译，每次就是要编译程序，都会遇到很多问题，并不是所谓的按照教程来就一定能编译成功，所以这一次编译也遇到了很多问题。百度的时候也看到网上有很多相似的问题，但是也有很多还没有解决的问题，恰好的我也遇到了，并且解决了。 首先默认电脑环境ubuntu14.04和
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摘要：二 ubuntu下Opencv的相机标定 一般直接用Opencv的源码就可以进行相机的标定，但是可能只是会实现结果，却不懂实现的过程，我也是模模糊糊的看了《计算机视觉中的多视图几何》以及实现一些经典的算法，对Opencv有一些了解才开始做相机的标定，可以先看看源码： #include <iostre
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摘要：三 , ROS 环境下 如何进行相机标定 刚开始做到的时候遇到一些问题没有记录下来，现在回头写的时候都是没有错误的结果了，首先使用ＲＯＳ标定相机， 要知道如何查看节点之间的流程图 rosrun rqt_graph rqt_graph ，如何查看我们运行的节点 rosnode list, 查看运行的话
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