Gstreamer构建视频处理流水线1 说明2 实验目的3 任务内容4 实验原理5 操作步骤6 实际操作 1 说明本实验所有代码均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 环境下验证通过，若需要代码移植，请务必检查环境配置是否与本实验环境相同。2 实验目的1、了解使用Gstreamer构建视频处理流水线的方法。 2、掌握使用DL-Streamer
# 开发Android RGBD相机的指南
在如今的手机开发领域，RGBD（红绿蓝深度）相机逐渐成为了重要的技术。它能够获取颜色图像和深度信息，为增强现实和机器学习等应用提供了强大的支持。本文将指导你如何从零开始开发一个简单的Android RGBD相机。
## 1. 开发流程概览
下面的表格展示了开发RGBD相机的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
近期在调研关于RGBD在室内移动机器人下的语义导航的研究。目前帝国理工的Andrew Davison在这边有两个团队在研究，目前最新的分别是Fusion++ 和 这篇 MaskFusion( 还有MID-Fusion, 之前的SemanticFusion 以及各类Fusion属于这俩分支) 。这篇是我阅读文章时的笔记，整理一下发上来和大家一起分享。文章末尾有关于到移动机器人应用rgbd语义slam
放到src下，再次编译catkin_make
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2018-10-16 20:18:00
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一、使用GUI启动0
启动RGBDSLAMv2
roslaunch rgbdslam openni+rgbdslam.launch
分别启动openni节点和RGBDSLAMv2
roslaunch openni_camera openni_node
roslaunch openni_camera openni_node
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2020-02-09 21:32:00
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1.什么是图像语义分割segementation一般是只对图像整体做分类，那么如果是将图像的目标提取出来，这就是语义分割。与分类不同的是，语义分割需要判断每个像素点的类别，进行精确分割，产生目标的掩码，图像的语义分割是像素级别的。2.如何对每个像素点进行分类语义分割最经典网络--FCN，常规的图像分类网络是最后展成全连接层，是一维输出，而FCN则可以将全连接层换成卷积，这样就可以得到一张二维的fe
图像语义分割的深度学习算法回顾 用于东西分割的 COCO 数据集示例。来源： http ?/cocodataset.org/引言深度学习算法已经解决了几个难度越来越大的计算机视觉任务。在我之前的博客文章中，我详细介绍了众所周知的：图像分类和对象检测。图像语义分割挑战包括将图像的每个像素(或仅几个像素)分类为一个实例，每个实例(或类别)对应于一个对象或图像的一部分(道路、天空……)。该任务是场景理解
目录论文相关信息Transformer介绍更新：（新的理解）Related workSet PredictionTransformers and Parallel DecodingObject detectionThe DETR modelObject detection set prediction lossDETR architectureExperiments 论文相关信息1.论文题目：E
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2024-04-26 09:25:55
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一、相机标定的目的我们首先要明白两个问题：1、相机是如何成像的？2、相机标定的目的是什么？1、相机是如何成像的呢？相机成像系统中，共包含四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。对于这四个坐标系中之间的关系还不太明白成像原理的同学需要先查一查学习一下。这四个坐标系之间的转化关系为：其中， 为在世界坐标系下一点的物理坐标， 为该点对应的在像素坐标系下
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2024-09-29 14:46:27
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动机主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的考虑来自D通道的深度信息. 所以对于这类任务需要联合2D外观和3D几何信息来进行联合推理.深度信息编码关于将深度信息编码为图像的方法有以下几种:通过HHA编码来将深度信息编码为三通道: horizontal disparity, height above ground and norm an
对RGB-D图像进行超像素分割是物体识别和定位等计算机视觉任务中常用的预处理步骤之一。以下是几种常用的RGB-D超像素分割算法：VCCS（Voxel Cloud Connectivity Segmentation）：该算法先将点云分割成小立方体，然后根据立方体之间的相对位置和法向量信息进行聚类，生成超像素。该算法适用于稠密的点云，但对点云噪声敏感。SSII（Superpixel Sampling
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2024-03-26 05:18:23
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论文《ACNet: Attention Based Network to Exploit Complementary Features for RGBD Semantic Segmentation》已经被ICIP2019(2019 IEEE International Conference on Image Processing)接收，论文提出了一种全新的方法，基于时下流行的注意力机制，用于室
一、先进的感测技术 传感器能轻松地获取那些原来难以当成数据来处理的信息。这样的传感器与其说是零件，不如说是狭义上的设备，或者说是多个因素复杂协作的“系统”（图4.1） 1、RGB-D 传感器 RGB 是红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）这3 个英文单词的首字母缩写，由这3 种颜色能进一步变幻出各种各样的颜色。在用
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2024-03-13 13:39:38
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RGBD相机/深度相机的简单了解1、什么是深度图？深度相机和RGBD相机的区别：RGB-D相机的分类：RGB-D相机有哪些坑？总结一下RGBD相机的缺点：2、深度相机采集3、立体匹配计算内外参的标定**总结：**深度校准图像配准4、数据集本次记录是学习了 B站视频的学习笔记，参考 深度/RGB-D相机简介和 相机的标定配准1、什么是深度图？像这种，随着鼠标的移动，坐标位置xy和一个value的值会
原创
2023-09-08 08:52:04
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学习链接：https://www.jianshu.com/p/fd9b1e89f9831、mAPMAP（mean Average Precision）平均精度均值，即AP(Average Precision)的平均值，它是目标检测算法的主要评估指标。目标检测模型通常会用速度和精度(mAP)指标描述优劣，mAP值越高，表明该目标检测模型在给定的数据集上的检测效果越好。 mAP是AP(Average
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2024-03-19 10:09:08
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高清AR眼镜哪里找？不少人在选购手机、智能眼镜等带有摄像头的电子设备时，都会关注其摄像头的像素参数，而且一般觉得像素高的摄像头拍摄出来的图片和视频清晰度一定高。但这并不完全正确。图像采集设备的核心组件是图像传感器和视频处理芯片。要实现良好的图像质量和视频画质，除了前端镜头、传感器部分对光线的处理效果要好，视频处理芯片对采集回来影像的处理也是至关重要的一环，这将影响到采集回来的影像能否高清甚至超清地
原创
2021-09-07 14:03:22
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MFNet: Towards Real-Time Semantic Segmentation for Autonomous Vehicles with Multi-Spectral Scenes一、Overview RGB-T图像的语义分割可以用于自动驾驶，用于克服夜晚光照差以及天气条件恶劣的情况。本文提出了第一个RGB-T的语义分割数据集（城市场景），同时提出了MFNet模型用于多模态（RGB-
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2024-08-21 13:58:24
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今年可以说是分割算法爆发的一年，首先Vit通过引入transform将ADE20K mIOU精度第一次刷到50%，超过了之前HRnet+OCR效果，然后再是Swin屠榜各大视觉任务，在分类，语义分割和实例分割都做到了SOTA，斩获ICCV2021的bset paper，然后Segformer有凭借对transform再次深层次优化，在拿到更高精度的基础之上还大大提升了模型的实时性。代码：https
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2024-05-11 22:12:14
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这是专栏的额外篇 ，是Python中的ggplot的可视化包。其实，我是不知道这篇放在哪里。 ggplot2的简介ggplot2是数据可视化的重要程序包，用于绘制各种高级统计图形。ggplot2命令的基本组成 具体来讲，在ggplot2程序包中，每一副图都是由若干组件组成的，这些组件包括：data: 数据，必须为data.frame。coordinate system: 数据可视化，主要是在二维平
