转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12404730.html 本文要点: ROS 配置安装 解决 sudo rosdep init 报错 Website may be down. ORB-SLAM2 ROS 配置安装 解决报错 DSO missing from command line Android 手机摄像头与 PC 进行基于 ROS 的通信 手机摄像头标定 采集标定图像 OpenCV sampl

嗯 这个方法我暂时弄不出来,用了另外一个方法:SLAM14讲 第一次课 使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2 前面的准备: Ubuntu14.04安装 ROS 安装步骤和问题总结 Ubuntu14.04+ROS 启动本地摄像头 http://www.liuxiao.org/2016/07/ubuntu-orb-slam2-%E5%9C%A8-ros-%E4%B8%8A%E7%BC%96%E8%AF%91%E8%B0%83%E8%AF%95/ STEP1:第一个终端 roscore STEP2

主要参考了http://blog.csdn.net/awww797877/article/details/51171099这篇文章,其中需要添加的是:export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:(此处加上自己的orb slam2的路径)

http://www.mamicode.com/info-detail-1773781.html 安装依赖 安装OpenGL 1. 安装opengl Library$sudo apt-get install libgl1-mesa-dev2. 安装opengl utility$sudo apt-get install libglu1-mesa-dev3. 安装opengl utility toolkit$sudo apt-get install freeglut3-dev 安装GLEW $sud

ORB SLAM2源码讲解(吴博) https://www.youtube.com/watch?v=2GVE7FTW7AU 泡泡机器人视频整理: http://space.bilibili.com/38737757#/video orb-slam的简单讲解-冯兵: https://www.bilibili.com/video/av7102994/ Direct方法的原理与实现 https://www.youtube.com/watch?v=hMyq7Hcr7RU ORB SLAM 2 源码详解

cd ~/Documents/demos/ORB_SLAM2 ./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml rgbd_dataset_freiburg1_xyz rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt 注意 Github README 上的ASSOCIATIONS_FILE 要加上associations.txt 遇到报错 /usr/bin/ld:

转载自:https://www.jianshu.com/p/dbf39b9e4617亲测可用 1.其中编译ORB_SLAM2的   ./build.sh 和 ./build_ros.sh之前需要修改文件的属性, chmod +x build.sh  和chmod +x build_ros.sh ,最好还是进去编辑下,把build.sh 和 build_ros.sh中的make -j修改为make; 2.在执行  ./build_ros.sh时会遇到问题,切换到/catkin_ws/src/ORB

http://www.liuxiao.org/2017/11/%E4%BD%BF%E7%94%A8-evo-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%AF%84%E6%B5%8B-vi-orb-slam2-%E5%9C%A8-euroc-%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%9C/

参考资料: DBow2的理解 单目跑TUM数据集的运行和函数调用过程 跑数据集不需要ros和相机标定,进入ORB_SLAM目录,执行以下命令: ./Examples/Monocluar/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/rgbd_dataset_freiburg1_xyz 需要等一会,加载ORB词袋,然后会尝试初始化,再过一会儿就可以看到运行效果了,最后的轨迹会输出到KeyFrameTraje

参考:视觉SLAM十四讲(第一章作业) 深蓝上高博的第一讲课后题: 题目:6 * 使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2(3 分,约 1 小时)请注意本题为附加题.了解⼀样东西最快的⽅式是⾃⼰上⼿使⽤它,不要担⼼弄坏你的笔记本,⼤部分时候它都是你可靠的伙伴.这个作业中,我将指导你⽤⾃⼰的笔记本摄像头读取到的图像,来运⾏ ORB-SLAM2,看看它能不能实际⼯作.你也可以外接⼀个 usb 摄像头,这会让你的⼿更加灵活⼀些(不⽤费⼒端着笔记本到处跑).或者,如果你的电脑碰巧没有摄像头/摄像头故障了

环境:Ubuntu 14.04 + ROS indigo + ORB-SLAM2 (Thinkpad T460s) 1. 安装ORB-SLAM: Pangolin Pangolin有一些依赖库,按照提示安装好 git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin mkdir build cd build cmake .. make -j OpenCV 2.4.8版本,2.4.11版本均可以用,3.2版本没有测试

引用 import cv2 import numpy 创建摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture("videoTest/test1.mp4") #参数为视频文件目录 逐帧显示实现视频播放 while 1: ret, frame = cap.read() #读取 cv2.imshow("capture", frame) #显示 if cv2.waitKey(100) & 0xff == ord('q'): #按q退出 break 释放摄像头对

Jetson AGX Xavier安装的ROS是Melodic版本的,所以部署的时候用到的包都是Melodic的. 1. 查看USB摄像头 摄像头连接Xavier设备,调用命令查看. ls /dev/video* 会显示/dev/video0,说明摄像头连接成功. 启用摄像头. cheese 调用该命令后会出现摄像头界面,证明摄像头可以正常使用. 2. 安装usb_cam包 sudo apt install ros-melodic-usb-cam* 3. 安装image相关包 sudo apt-

目录 关于ORB-SLAM2 环境搭建 已有环境 创建环境 新建项目目录 安装Pangolin 安装OpenCV 3.2 安装Eigen DBoW2 and g2o (Included in Thirdparty folder) 尝试运行 测试环境搭建是否成功 尝试数据集 出现一系列新bug 成功运行双目数据集 下一步 关于ORB-SLAM2 机器人所研究SLAM的学长介绍,ORB-SLAM2是双目SLAM的很成熟的一个算法 由于项目需要双目摄像头测的距离来调节摄像头焦距,以及后期的实景AR加入

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文由作者刘骁授权发布,转载请联系原作者,个人主页http://www.liuxiao.org 目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多.语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时.

翻译了一天.最终把翻译任务的"Java 8全部的包介绍"翻译完了,收获也是很大,了解了Java8中全部包的作用,对Java8有了一个总体的了解,另外也是提高了自身的阅读能力. http://code.csdn.net/translations/97 这是我參与的一个翻译项目"Java-SE8-API文档"翻译. 希望有很多其它的人參与到翻译其中,一起提高一起学习. ---------------------------------------------------

1.ubunut系统搭建opencv+python开发环境 1.1.ubuntu系统安装pip3工具 sudo apt-get install python3-pip //安装python模块安装工具pip3 sudo apt install python3-tk //安装tkinter模块(类似),图形显示模块 1.2.打开pycharm开发工具,点击File->New Project->工程保存在/opt/project/opencv目录下 1.3.然后点击File->Setting

说明: 1.前段时间开源了一个网络摄像头的TCP版本 https://www.cnblogs.com/armfly/p/9173167.html,这次再来一个远程VNC的版本.使用更方便,无需大家制作上位机软件了,也不需要显示屏,使用外部SRAM虚拟一个显示屏. 2.这个工程是之前测试RL-TCPnet网络协议栈稳定性的时候做的,一共做了三个版本,第三个版本稳定运行快2年的时候,停止测试了,测试期间连续运行,不断电. 3.这个Demo相比之前的TCP版本要复杂不少,主要有以下几点 (1)VNC