函数 cvSmooth 可使用简单模糊、简单无缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊、双边滤波的任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。 没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位到16位的转换（与cvSobel和cvaplace相似）和32位浮点数到32位浮点数的变换格式。 简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道， 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以（in-
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2024-07-24 16:56:31
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语义SLAM的最终目的一般有两种：提高定位精度，或提高建图质量。定位精度很好理解，误差低就完事儿了，一般策略有：添加新的误差项/考虑动态环境的影响等。而对于建图质量，每篇文章的侧重点则不完全相同。有的是提高地图的几何准确度（3D坐标，法向量等），有的是提高语义标号的准确度，有的是去除动态物体的影响（残影），有的则是将物体作为地图的基本元素独立出来。
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2022-12-28 15:52:56
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笑死，宇宙的尽头是matlab和Microsoft Office 本文程序来自这篇博客，以防万一……把我的程序贴上来吧clear all;
clc;
close all;
%%% 含误差空间圆拟合点 %%%
M=importdata('E:\sjj\0601o\o.txt'); %这是我的离散点数据，n行3列
[num dim]=size(M);
L1=ones(num,1);
A=
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2024-04-18 12:56:41
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已知三维空间离散点坐标(xi, yi, zi)，构建一个空间圆使得空间点尽可能靠近拟合的空间圆。效果如下图首先，所有离散点尽可能在一个平面上，平面方程可表示为 &n
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2024-03-26 10:07:40
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?????????我的主页??? 目录一、图像直方图的计算1.1 cv.calcHist()函数1.2 实例代码1.3 结果 一、图像直方图的计算1.1 cv.calcHist()函数函数原型：原型一：void cv::calcHist (
const Mat * images,
int nimages,
const int * channels,
干货第一时间送达基于点云的场景理解是目前特别具有挑战性的任务，本文作者提出了一种从三维场景点云中重建高精度物体网格的学习框架RfD-Net，把重建问题转变为“先检测，再重建”。论文已被CVPR 2021收录。论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.14744代码链接：https://github.com/yinyunie/RfDNet项目主页：https://yinyuni
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2024-04-03 10:27:36
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1.移动最小二乘法介绍 为了更好地对数据量大且形状复杂的离散数据进行拟合，曾清红等人[1]开发出一种新的算法——移动最小二乘法。这种新的最小二乘算法为点云数据的处理提供了新的方法。使用点云数据拟合曲面时，由于点云的数据量大、形状复杂的特点，如果使用传统的最小二乘法拟合可能会得到病态的曲面方程，从而导致较大的误差。而使用移动最小二乘法拟合点云不仅能够减少误差，提升局部的准确率，还能避免分
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2023-09-06 13:53:50
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Abstract集成了外观信息(appearance information)提升sort性能， 减少了identity witches。two stages。 offline阶段，学习 deep association metric; online阶段， 使用最近邻查询构建跟踪测量。deepsort代码的流程应该是这样的，先单独训练检测器，比如说是yolov4，这个训练过程和追踪没有任何关系，就
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2024-05-28 10:31:17
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来看源码：Row := [0, 100, 200, 100, 0]
Col := [100, 0, 100, 200, 100]
Row := [61.098, 62.402, 61.525]//y
Col := [154.747, 138.099, 130.394]//x
*具体多少个点，圆弧旋转16-20个点完全够了。
Row := [24.052,26.729,28.815,30.285
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2024-04-06 21:08:45
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单目结构光三维视觉测量的基本原理是基于三角测距的。如下图所示，为结构光三维视觉测量系统数学模型，若明确了投影仪与摄像机之间的位置关系，则可根据三角测距的原理计算被测物体的三维信息。其中\(OXY\)为自由选取的参考平面，假设所选取的参考平面与摄像机和投影仪之间连线平行。\(O_p\)：为投影仪镜头光心即投影中心，\(O_p\)在参考平面的投影点为\(O\)。\(O_c\)：为摄像机镜头光心，\(O
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2024-04-24 19:05:28
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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目录一、理论知识1、曲率类型1.1、主曲率、平均曲率与高斯曲率*1.2、表面曲率2、曲率的计算2.1、方法一：二次曲面拟合求点云曲率2.2、方法二：利用相邻点的法向量求一点的曲率2.2.1、原理概述2.2.2、法曲率的局部拟合2.2.3、欧拉方程最小二乘拟合4、参考文献二、代码实现1、二次曲面拟合求点云曲率2、利用相邻点的法向量求一点的曲率 一、理论知识1、曲率类型1.1、主曲率、平均曲率与高斯曲
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2024-02-01 14:23:06
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三维情况下的小孔成像模型小孔成像二维平面模型 典型的小孔成像模型，与单目相机的成像原理类似。 中间通过红蓝的垂线是相机的主光轴，d是被测物体至镜头的距离，f为相机镜头的焦距，w为被测物体的实际宽度（高度），w'为物体在成像平面（感光元件）上的宽度（高度）。 根据相似三角形公
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2023-11-04 22:42:08
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此博文为本人写的第一篇博文，写博文的主要目的呢有两个：第一就是对自己做过的工作进行总结；第二就是希望跟志同道合的人相互学习交流~ 本篇博文主要是我自学SIFT、SURF、ORB三种算法（三种特征描述子）过程的笔记以及运行的代码。博文主要是对于三种算法的 归纳以及加入我自己的一些思
自从17年MonoDepth系列论文问世, 单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现, 在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。但是单目深度估计方法的可解释性比较弱，从单张图片推测出深度的原因可能有：Perspective projection带来的近大远小关系（下图1）；景深变化带来的模糊感（下图2）；遮挡效应，被遮挡物应该距离更远（下图3）；以上种种原因很难
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2024-03-18 09:20:11
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这篇文章的作者是华为加拿大诺亚方舟实验室，是一篇将双向注意力机制用于弹幕深度估计的工作。主要的创新点在视觉注意力机制的基础上引入了前向和后向注意力模块，这些模块可以有效地整合局部和全局信息，以此来消除歧义。这篇文章又扩展了视觉注意力机制的应用范围，值得学习。论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.00743在本文中，提出了双向注意力网络（BANet），这是一种用于单目相机深
博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
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2024-03-31 08:50:02
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
Kinect实现图像的采集和点云配准使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准opencv的数据结构实现采集和映射的代码 使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准使用opencv对Kinect2采集的深度图像和彩色图像进行配准结果进行显示。opencv的数据结构在进行kinect2相机实现点云的配准过程中，使用opencv创建了Mat类型的数
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2024-03-11 06:29:02
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「本文介绍了在Linux系统下由双目视觉图像获得三维点云的案例，程序每一行都有注释讲解」(关于SLAM更基础的介绍打算放到本系列的前两篇文章，后面再补吧)Pangolin是Linux系统中基于 OpenGL的3D绘图库，OpenCV是应用广泛的开源计算机视觉库。本文中涉及一些使用中的常见指令。本案例实现思路如下：根据双目视觉的左右眼图像（灰度图）： 通过调用
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2024-03-12 08:17:39
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