- 基于OpenCV的位姿估计
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今天我们的目标是找出我们相对于球场上的位置,从而了解我们在比赛中的全局位置。01.什么是单应性单应性是一种平面关系,可将点从一个平面转换为另一个平面。它是一个3乘3的矩阵,转换3维矢量表示平面上的2D...
- OpenCV4 中各模块函数整理
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1、数据载入、显示与保存函数名称函数说明imread()读取图像文件namedWindow()创建一个显示图像的窗口imshow()在指定窗口中显示图像VideoCapture()调用摄像头或者读取、...
- 张正友标定算法原理详解
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前言”张正友标定”是指张正友教授1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法[1]。文中提出的方法介于传统标定法和自标定法之间,但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点,而仅需使用一个打印出来的棋盘...
- 自动驾驶汽车的多光谱目标检测
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老论文了,只是数据集和实验很经典,翻出来看看摘要最近,研究人员积极开展了涉及自动驾驶的移动机器人技术的研究,为了在交通中实现自动移动机器人(例如自动驾驶车辆),需要在白天和夜间等各种条件下对汽车、人、...
- 龙年开工,再理一理2024年的目标
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工作方面,1、对深度学习基本原理有比较深刻的理解,尤其是目标检测、目标分类的基本原理,研究进展有深刻理解。2、对多传感器融合有比较深刻的理解,尤其是设计的传感器联合标定,基于深度学习的标定。个人成长方...
- 干货分享!OpenCV基于无标记的增强现实详解,你绝对能看懂
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基于无标记的增强现实基于无标记的增强现实,可以从图像中推导出相机姿态估计,以找到环境中已知点与其相机投影之间的对应关系。在本节中,我们将看到如何从图像中提取特征以获得相机姿态。基于这些特征及其匹配,我...
- GyroFlow+:全面提升光流和单应性估计!
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来源:3D视觉工坊添加微信:dddvision,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群0.写在前面今天笔者为大家推荐一篇光流学习的工作GyroFlow+。这篇文章也是ICCV2021文章Gyr...
- 机器视觉——双目视觉的基础知识(视差深度、标定、立体匹配)
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11、双目视觉的视差与深度人类具有一双眼睛,对同一目标可以形成视差,因而能清晰地感知到三维世界。因此,计算机的一双眼睛通常用双目视觉来实现,双目视觉就是通过两个摄像头获得图像信息,计算出视差,从而使计...
- Opencv从零开始 - 「进阶篇」- 特征点检测、描述子匹配
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??本文主要介绍特征点检测和特征描述子匹配,同时利用描述子匹配进行对已知对象的定位,具体的内容可以参考下文~目录ORBFAST特征关键点检测SIFT特征关键点检测特征描述子匹配基于描述子匹配的已...
- 相机模型与张氏标定
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视觉测量使用的日益广泛和频繁,对于基础知识的学习是掌握机器视觉的学习的关键;本文针对成像模型,坐标系转换和相机标定等知识进行简介。虽然网上相关资料很多,但是本人在学习过程中同样为某些概念所困扰,写下学...