1.kitti数据采集平台 KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne64线3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统.图示为传感器的配置平面图,为了生成双目立体图像,相同类型的摄像头相距54cm安装.由于彩色摄像机的分辨率和对比度不够好,所以还使用了两个立体灰度摄像机,它和彩色摄像机相距6cm安装.(模拟双目摄像机?) 2.kitti 激光雷达.摄像头数据融合: 要将Velodyne坐标中的点x投影到左侧的彩色图像中y: 使用公式:y =

http://www.luohanjie.com/2017-04-05/the-problem-of-calibration-data-in-orb-slam2.html ORB_SLAM2中标定数据的问题 在使用ORB_SLAM2的过程中,我使用Kinect v2作为摄像机,而在使用之前需要对Kinect进行标定的工作.幸好iai_kinect2这个驱动提供了标定的工具[1].按照说明操作,获得了标定的数据,如calib_color.yaml文件中包含了摄像机的内参和畸变等参数: %YAML:

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

1.KITTI数据集采集平台: KITTI数据采集平台包括2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统.坐标系转换原理参见click.KITTI提供的数据中都包含三者的标定文件,不需人工转换. 2.KITTI数据集,label文件解析: Car 0.00 0 -1.84 662.20 185.85 690.21 205.03 1.48 1.36 3.51 5.35 2.56 58.84 -1.75 第1个字符串:代表物体类别 'Car'

目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ camera:  x = right, y = down, z = forward velodyne: x = forward, y = left, z = up 那么velodyne所采

VISION 标定和数据采集软件是一个强大的集成工具包,各个工具包可以无缝组合在一起,提供集成的可定制的应用程序,从而能够实现完整的标定和数据分析功能,包括从电子控制单元及外部源收集数据,测量输入和输出之间关系,实现闭环控制系统的实时标定和校准,全部信息的时差校正和分析,标定数据变化的管理,以及电子控制单元(ECU) 的编程等. 基本特征 VISION 专注于可定制性.高效.扩展兼容性.简化步骤.并行任务.以及可编程性以简化工作:加快ECU 的开发过程. 标定功能 •  支持在没有ECU的情况下

一.安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备 之前的这篇文章:Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定! 记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程,虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具,但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool Kit : 一.编译安装 Autoware-1.10.0 二.标定 ZED 相机内参 3.1 联合标定准备 如果你是第一次看这篇 Cali

项目要标定雷达和相机,这里记录下我标定过程,用的速腾 Robosense - 16 线雷达和 ZED 双目相机. 一.编译安装 Autoware-1.10.0 我没有安装最新版本的 Autoware,因为新版本不带雷达和相机的标定工具,我安装的是 1.10.0 版本! 1.1 下载 Autoware-1.10.0 源码 不建议官方的 git check 安装方式,因为不熟悉 git 可能会遇到问题,直接在GitLab 仓库选择 1.10.0 版本下载即可: 1.2 编译 Autoware-1.1

前提:xp上安装运行都没错  xp的.NET 环境是4.0 ,win8 是64位系统.自带.NET Framework 3 (3.0 3.5) 和.NET Framework 4.51:源程序拷贝到win8上 运行到Application.Run(form)时 出现 未处理 COMException 无效签名的错误2:如果在xp上生成目标指定 32位.然后在win8上兼容性设置以xp方式运行  程序运行正常.只有一个问题就是程序在 搜索C盘Drivers文件夹下一个文件时  明明本地是存在的  

1.安装的一些包  kinect用的freenect: $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-launch $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-camera $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-stack 驱动安装好后,首先在终端输入“roscore”,启动节点,然后在新的终端输入“roslaunch freenect_launch freenect

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

1快速训练自己的目标 在 YOLO2 (2) 测试自己的数据 中记录了完整的训练自己数据的过程. 训练时目标只有一类 car. 如果已经执行过第一次训练,改过一次配置文件,之后仍然训练同样的目标还是只有一类 car,即可按如下过程快速实现. 1数据输入 1 复制原始图像到\darknet\x64\data\obj下,清空原来的训练图像 2 复制生成的每一个图像对应的txt标定文件到\darknet\x64\data\obj下,清空原来的txt 3 将记录训练集图像路径的train.txt复制到\

Windos10 linux同样过程 现有问题: 本文过程在linux下类似,可以正常通过.windons下,运行python脚本出现问题,无法正常输出0001.txt(标定文件),所以只能使用linux生成标定文件和路径文件txt,然后复制到windons下使用. 待解决问题: 重写训练部分代码,使得windons程序直接读取原始图像和标记文件,其余文件自动生成,然后开始训练. 1 准备数据 输入原始数据--yolo2训练----输出权重文件 这里用100张做样例: 原始数据 原始图像0001

Step1 : 运行内核 roscore Step2 : 启动相机 cd catkin_ws/src/usb_cam/launch #进入usb_cam驱动的安装目录 roslaunch my_cam.launch #roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch my_cam.launch文件 <launch> <node name="usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_

目录 远程诊断DoIP Part 1: General information and use case definition DoIP诊断网络架构 诊断连接场景 DoIP之通信建立 DoIP中的一些定义 DoIP中TCP原理及通信建立 DoIP中UDP原理及通信建立 DoIP以太网诊断口设计规范 以太网需求定义 诊断口两种针脚布局定义 远程诊断DoIP 继传统CAN线.MOST.FlexRay以及CAN-FD后,车载以太网将凭借其低成本.高带宽.高传输速率.网络实时而被纳入到新型整车总线中.尤

球体的双目视觉定位(matlab,附代码) 标签(空格分隔): 机器视觉 引言 双目视觉定位是我们的一个课程设计,最近刚做完,拿出来与大家分享一下,实验的目的是在拍摄的照片中识别球体,并求出该球体到相机的实际距离吗,我们要求需要用matlab,但是matlab调用双目摄像头(一个USB口)却老是只能调用双目摄像头中的一个,但是利用Python的OpenCV库却可以同时调用两个,因此我们选用了Python用于拍摄图片. 1.基本流程 备注:因为得出的视差图识别出圆球略困难,我们没有采用视差图深度图

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12425855.html 本文要点: dso 配置安装 dso 离线数据集运行示例 dso_ros 配置安装 解决报错 DSO missing from command line 解决运行时报错 Couldn't find executable named dso_live 手机摄像头标定 参数以相应格式填入 DSO 的相机标定文件 以 Android 手机摄像头为

KITTI数据集提供了双目图像,激光数据,和imu/gps位置信息,其中还包括了大量的算法.下载地址为:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php 例如一个153帧的序列,其中图像: 激光数据: 车体位置信息: 以及各个传感器的标定数据: 还包括各种语言的接口文件:

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet