一、前言单目视觉测距:网上有很多关于单目测距的文章,主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别作出说明。 工作环境:Ubuntu16.04 + Opencv3.4.0 +Pycharm 单目相机:DFK AFUX236-M12 二、单目测距原理 单目相机测距常用或者说实用的方法就是相...
一、写在前面的话 二、单目测距原理 三、实现代码 四、运行结果 一、写在前面的话 刚刚接触Opencv没多久,为了检验自己最近学习的内容,准备做一下单目视觉测距。网上有很多关于单目测距的文章,我这里主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别...
通过连续的帧数据,构建出环境中的三维地图,并不断更新。 实现代码示例 以下是一个基于深度学习的单目视觉SLAM的简单Python实现示例。 importcv2importnumpyasnpclassMonoSLAM:def__init__(self):self.orb=cv2.ORB_create()self.last_frame=Noneself.last_keypoints=Noneself.last_descriptors=Noneself.map_points=[]...
(4)将矫正后的图像数据集输入到目标检测模型和测距模型中进行仿真测距。 代码部署 环境安装与运行 pip install -r requirement.txt python detete_distance.py 重要代码 depth = (cam_H / np.sin(x)) * math.cos(angle_b)#目标深度 # print('depth', depth) k_inv = np.linalg.inv(in_mat)#K^-1 ...
其代码链接为:https://github.com/iro-cp/FCRN-DepthPrediction,基于Tensorflow和matconvnet。 深度分类网络 将深度估计问题变为回归问题的缺点在于,太依赖于数据集的场景,并且由于图像中深度往往是分层的,类似于等高线之类的,所以也有学者将深度估计...
在本节中,我们将介绍将我们的网络变成一个完整的可视化里程表系统所必需的几个关键实现细节。系统的逻辑主要用Python实现,瓶颈操作如包调整和可视化用c++和CUDA实现。与其他VO系统相比,DPVO非常简单,需要最少的设计选择 初始化:我们使用8帧进行初始化。我们添加新的补丁和帧,直到累积了8帧,然后运行更新操作符的12次...
代码是用 python 写的,所以不需要编译,直接就可以进行运行、测试。 作者用的是 KITTI 数据集训练的,所以我也用的 KITTI,具体操作如下: 进入作者给的链接,填写邮箱地址; 然后会收到一封邮件,里面给了下载链接,下载下来不是数据集而是一个压缩包; 将压缩包解压,运行里面的 sh 文件就可以下载相应的包了 ...
当我们写:a = 'ABC'时,Python解释器干了两件事情: 在内存中创建了一个’ABC’的字符串; 在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向’ABC’。 也可以把一个变量a赋值给另一个变量b,这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据,例如下面的代码: ...
imu和单目的数据融合开源代码(EKF) imu和单目的数据融合开源代码(非线性优化) 双目立体匹配 计算机视觉的一些库文件 人脸检测总结 行为识别总结 Free-SpaceEstimation 无障碍物空间估计 稠密地图 栅格地图 动态规划 高度分割 路面信息提取 2D Object Detection 2d目标检测 RCNN ...