随笔分类 - 计算机视觉中的多视图几何
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:在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在感知系统中,将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。 在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法。首先是将扫描到的点
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摘要:在第之前的章节中,已经提出RIMF来检测移动像素。 为了计算RIMF,应首先估算GIMF。 此外,RIMF的不确定性也可以根据自我运动和视差图不确定性来计算。 Global Image Motion Flow (GIMF)怎么计算呢? GIMF用于表示由相机运动引起的图像运动流。 给定前一图像帧中的
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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: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: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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摘要:一 、 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出 Xcam=x/dx+x0, Ycam=
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