2019年5月26日
摘要:
01 Cruise的无保护左转 在实际上行驶中,自动驾驶车辆除了直行,还需要根据需求右转、左转或者是倒车,倒车的可能性很小,几乎没有自动驾驶公司去做这个场景,左转相比右转会更难。 尤其是在没有交通信号灯,或者是停车标识来引导的左转,这称之为无保护左转,即便是对人类司机而言,都是相当困难的,自动驾驶车
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posted @ 2019-05-26 16:55
一杯明月
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2019年5月25日
摘要:
a=[1 2 3; 4 5 6]; fid = fopen('haha.txt', 'w+');fprintf(fid,'%8.4f %8.3f %d\n', a');fclose(fid); type haha.txt 参考:https://wenku.baidu.com/view/f3cc145
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posted @ 2019-05-25 17:54
一杯明月
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摘要:
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/48589754三维扫描仪有三个误差来源: ● 线性误差(激光雷达部分/LARA) ● 测距噪声(激光雷达部分/LARA) ● 测角误差(机械偏转部分) 它的硬件包括两个部分 1、激光雷达系统(The LAser RAdar syste
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posted @ 2019-05-25 14:47
一杯明月
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2019年5月23日
摘要:
交通标线是一个集合名词,它是由标划于路面上的各种线条、箭头、文字、立面标记、突起路标和轮廓标等元素所构成的交通安全设施。作用是管制和引导交通,作为合格的驾驶员,一定要清楚每一个交通标线的含义,今天就先为您讲解道路上的那些箭头代表啥。 来源:http://k.sina.com.cn/artic
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posted @ 2019-05-23 14:37
一杯明月
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2019年5月21日
摘要:
数据的含义就是语义(semantic)。简单的说,数据就是符号。数据本身没有任何意义,只有被赋予含义的数据才能够被使用,这时候数据就转化为了信息,而数据的含义就是语义。 语义可以简单地看作是数据所对应的现实世界中的事物所代表的概念的含义,以及这些含义之间的关系,是数据在某个领域上的解释和逻辑表示。
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posted @ 2019-05-21 16:23
一杯明月
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2019年5月19日
摘要:
OTSU算法 (1)原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于背景的像素个数占整幅图像像素个数的比例记为ω0,其平均灰度μ0;前景像素个数占整幅图像像素个数的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g。 可以将图像理解成255个图层,每一层分布
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posted @ 2019-05-19 09:59
一杯明月
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2019年5月17日
摘要:
Sobel 导数 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 Sobel 对图像求导。 如何使用OpenCV函数 Scharr 更准确地计算 核的导数。 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV . 上面两节我们已经学习了卷积
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posted @ 2019-05-17 10:26
一杯明月
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摘要:
来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算)所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列
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posted @ 2019-05-17 09:17
一杯明月
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摘要:
一、读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath:要读入图片的完整路径flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片cv2.IMRE
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posted @ 2019-05-17 08:21
一杯明月
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2019年5月16日
摘要:
Sobel算子:[-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1] 用此算子与原图像做卷积,可以检测出垂直方向的边缘。算子作用在图像的第二列,结果是:200,200,200;作用在第三列,结果是: 200,200,200; 对当前列左右两侧的元素进行差分,由于边缘的值明显小于(或大于)周边像素,所以边缘的
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posted @ 2019-05-16 22:31
一杯明月
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