随笔分类 - 计算机视觉
摘要:鱼眼成像模型 等距投影模型 等距投影模型代码 // https://zhuanlan.zhihu.com/p/511284263 // https://github.com/WordZzzz/fisheye_calibration void distortFishEye3dTo2d(Point3d&
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摘要:int main() { int cam_num = 1; //读取所有图像 vector<string> imgLs; vector<string> imgRs; char imgLName[255] = "/home/Gradute/3dReconstruction/datasets/0602/
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摘要:Point cv::circle 官方文档地址 void cv::circle (InputOutputArray img, Point center, int radius, const Scalar & color, int thickness = 1, int lineType = LINE_
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摘要:```c++ #include #include #include #include #include // opencv Aruco官方示例 // https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/4.x/modules/aruco/samples usi
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摘要:已知图像内参和畸变系数 // undistort // OpenCV camera model. // CamParam: fx, fy, cx, cy, k1, k2, p1, p2 void distort_image(const string & img_path, vector<double
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摘要:https://github.com/colmap/colmap/blob/ff8842e7d9e985bd0dd87169f61d5aaeb309ab32/src/colmap/sensor/models.h#L197 // Simple Pinhole camera model. // f, c
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摘要:https://www.cnblogs.com/frost-yen/p/5848781.html ffmpeg将ts转为mp4 ffmpeg -i test.ts -acodec copy -vcodec copy -f mp4 test.mp4 ffmpeg -i input.ts -c copy
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摘要:# 相机参数 针孔相机模型,包含四个坐标系:物理成像坐标系、像素坐标系、相机坐标系、世界坐标系。 相机参数包含:内参、外参、畸变参数 内参 【Intrinsics】 物理成像坐标系:$O'-x'-y'$ 像素坐标系:$O-u-v$ 相机坐标系:$O-x-y$ 世界坐标系:$O-X-Y-Z$ 在世界
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摘要: Ransac算法 算法简化思路 第一步:假定模型(如直线方程),并随机抽取$s$个(以2个为例)样本点,对模型进行拟合: 第二步:由于不是严格线性,数据点都有一定波动,假设容差范围为:\(\varepsilon\),找出距离拟合曲线容差范围内的点,并统计点的个数: 第三步:重新随机选取s个点,重
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摘要:opencv4.5.0/opencv3.4.16 一、 set(OpenCV_DIR "/usr/local/share/OpenCV") #OpenCVConfig.cmake所在的文件目录 find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${O
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摘要:airsim-1.6.0官方文档 https://microsoft.github.io/AirSim/ airsim github地址 https://github.com/microsoft/AirSim https://microsoft.github.io/AirSim/settings/
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摘要:参考博客 1.安装matlab 参考博客 #!/usr/bin/env sh /home/lhw/Gradute/collage/caffe_train/build/tools/caffe train --solver=pose_solver.prototxt --gpu=$1 --weights=
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摘要:读写xml文件 opencv fs1 = cv2.FileStorage("./Date/gpsPoints.xml", cv2.FILE_STORAGE_READ) endGps_Node = fs1.getNode("gpsMiddle") endGps_lat = endGps_Node.ge
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摘要:训练 python train.py --data data/voc.yaml --cfg models/yolov5l.yaml --weights weights/yolov5l.pt --batch-size 64
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摘要:和上一篇yolov3的流程差不多,只是更改yolo的cfg文件和预训练的权重不同,将操作移至./darknet/build/x64文件夹内,将./darknet/下的darknet执行文件复制到./darknet/build/x64/下 cfg主要更改 1. 分辨率为416*416,如果你的显卡内存
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摘要:在前期准备的时候可以对比一下我文章中的修改的地方 前期准备参考: 参考1 参考2 改动的地方: 参考1, 在linux环境下转换: 1.路径都修改成绝对路径 rename.py 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu May 9 18:02:
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