首页作者小v
  • occupancy grid mapping 占用栅格地图构建(三)

    ARUANTOU:静态二值贝叶斯滤波器zhuanlan.zhihu.com对数差异的逆模型的算法:这样通过不断的获取扫描的传感器信息和机器人的位姿信息,就可以更新差异值。然后就可以计算  来获取最终的后验概率。main.cpphttps://github.com/horo2016/Occupancy-Grid-Mapping-Algorithm
  • 使用opencv c++占用栅格地图的实现(对数几率回归)(二)

    上一篇简单简述了python opencv借助numpy的数据结构运算实现了占用栅格地图的构建,其中有很多巧妙的设计,今天使用opencvc++进行复现和移植,在没有numpy的数据结构支撑下使用opencv来实现,看效果。其中 在numpy中会使用到l2的范数,dist=np.linalg.norm(robotpt-x) 这个在c/c++中是不存在,只能使用sqrt…
  • 使用python结合opencv占用栅格地图的实现(对数几率回归)(一)

    占用栅格地图occupancygridmap是将一张图片(width*height)用一些单元的小细胞格(cell)来进行拆分,然后可以使用贝叶斯的概率公式进行“是0非1”的估算,在小细胞格子将概率值(0-1)乘以灰度值255实现free和 occupancy的区分。如果某一个栅格的概率是0.5以上,乘以255后将使颜色变浅变白,则认为是free状态,反之,颜色越深即黑色说明是障碍物。相关的数学推…
  • opencv 二维数组和指针转换成mat的方法比较

    opencv二维数组转换成mat二维数组以array方式存在可以直接使用memcpy进行拷贝,因为内存连续。如果存储数据的是指针。则用下边方式:二维指针转换成matdouble**Sonar_logs是从函数中返回获得的二维指针数据。double*data=NULL;for(inti=0;i图像img2的传递过程,即图像->二维数组->图像//inti=0,j=0;Matimg=imread("C…
  • opencv 透视变换

    什么是透视变换:1、透视变换(PerspectiveTransformation)是将图片投影到一个新的视平面(ViewingPlane),也称作投影映射(ProjectiveMapping)。照片有时候会因为拍摄角度问题,物体表面并不是平行于摄像头的平面,或者说垂直采集的图像,这样就导致了角度的存在。数学知识向量a·向量b=|a|*|b|*cosΘ(Θ为两向量夹角)投影(tóuyǐng),数学术…
  • jetson nano 跑yolo4-tiny USB摄像头只有2fps

    上一篇介绍了如何入门jetsonnano这里又调用了USB摄像头进行实时检测,使用cfg下的coco 和yolo4-tiny.weights插入USB摄像头后,会弹出/dev/video0cddarknet 执行以下指令$./darknetdetectordemocfg/coco.datacfg/yolov4-tiny.cfgyolov4-tiny.weights-c0
  • qt打开视频播放的方法

    在树莓派或者其他Linux的环境下,发现使用opencv的 VideoCapture的方法无法打开手机录制的MP4视频。但是用FFPLAY是可以正常播放的,重新编译opencv-3-2将ffmpeg的编译进去,并且也提示FFMPEGON了,但是编译出来的lib库仍旧无法使用opencv的videoCpature,isopen总是返回false,提示无法打开视频。之前用ffmpeg的库,于…
  • jetson nano 入门笔记

    从亚伯智能买的jetsonnano,自己备了一张64G的sd卡,打算少些鸭脖智能的64G镜像,发现提示spacenotenough,空间有点小。于是只能烧写16g的镜像。官网以及鸭脖只能给出的镜像都是 jetson-nano-developer-kit-sd-card-image.img,这个是jetpack4.4的镜像,jetpack包含了一些底层驱动,程序接口等。并且jetpack4…
  • surveyor slam建图中需要的信息参数-breezyslam的应用

    在github中找到一个关于slam入门级别建图的学习,这里简单的梳理一下。chasis底盘中可以采集传感器的信息,包括BNO055的imu信息,还有左右两轮子的转速信息。由于DIY这个slam建图的工程师是在乐高EV3上实现的并且使用java开发的,本人java水平有限,而且对乐高接口不熟悉,连猜带蒙写一些理解。有两个比较重要的类,一个是MapTracker,提供位姿信息,位姿包括当前位姿,目标…
  • 20多种Raspberry Pi计算机视觉教程

    工程师们一直试图给机器人以视觉上的礼物。因此,他们必须使用计算机,算法,照相机等来复制人类视觉过程。在DIY领域,RaspberryPi是原型平台的女王。它在不同领域和多种应用中很有用。因此,为什么不在计算机视觉应用程序中使用它。这些项目对于导航,本地化,识别,分类,监视,阅读等开始变得异常激烈。单板计算机,摄像头模块,视觉库(例如OpenCV)和一点点创造力几乎没有限制。从本文探索的教程中您将看…
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