视差测距第20页

从入土到骨灰：Minecraft JAVA版材质教程大纲

ITP_FlashTt·2023-02-04 06:27

激光感知（一）：激光雷达介绍

机械式激光雷达机械式激光雷达的经典架构主要是通过电机带动光机结构整体旋转，一般在系统通道数目的增加、测距范围的拓展、空间角度分辨率的提高、系统集成度与可靠性的提升等方面进行技术的创新。

JayLee719·2023-02-03 23:32

Js动画库

ScrollMagicScrollMagic是一个滚动视差插件ScrollMagic本身比较简单,只包含2个类:ScrollMagic.Controller一个控制器类,用于总体的调度ScrollMagic.Scene

七分之二十四·2023-02-03 20:34

Segmenting tree crowns from terrestrial and mobile LiDAR data by exploring ecological theories

ABSTRACT光探测和测距(LiDAR)技术的快速发展正在推动生态和森林研究。在过去十年中，使用机载LiDAR数据开发了许多单树分割技术。

fish小余儿·2023-02-03 15:04

深度相机(TOF)的工作原理

一、TOF相机采用主动光探测，通常包括以下几个部分：二、TOF是如何测距的呢？三、TOF会受什么影响？四、那TOF相机最后输出的是什么呢？

图像算法AI·2023-02-03 14:07

【3D视觉原理】2-3D传感器原理

文章目录内容概要3D光学测量方法概述被动测距单目立体视觉（精度不高）聚焦法离焦法双目立体视觉（精准）多目立体视觉（更精准）主动测距结构光法光点法光条法光面法飞行时间法（ToF）脉冲激光连续激光针孔相机模型透镜模型针孔模型成像平面传感器平面传感器平面物理坐标

暖焱·2023-02-03 11:59

自动驾驶感知——激光雷达基本概念|激光雷达点云|激光雷达的标定

文章目录1.激光雷达基本概念1.1激光雷达特点1.2激光雷达测距原理1.2.1系统组成1.2.2激光雷达测距原理1.3常见的激光雷达1.3.1机械旋转式激光雷达1.3.2VelodyneHDL-64E1.3.3

yuan〇·2023-02-03 07:41

micropython 下如何使用超声波测距HC-SR04超声波模块

HC-SR04超声波模块测距原理：给模块1个最少10us的高电平，模块接受到高电平后开始发射8个40KHz的声波，echo脚会由0变为1,MCU开始计时，当超声波模块接收到返回的声波时，echo由1变为

皓月之韵·2023-02-03 01:36

ZYNQ 激光视觉SLAM算法移植与设计

3.在ZYNQ上完成立体匹配算法，目前已实现局部立体匹配BM以及半全局立体匹配SGBM4.在ZYNQ上完成了立体匹配后的深度图转换彩虹图，即彩色深度图5.在ZYNQ上也完成了测距算法，但是目前没有识别算法

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-02-02 23:07

LIVOX HAP激光雷达使用方法

小鹏D55所搭载的车载量产版性能参数相比HAP将进一步优化，得益于三棱镜的加成，HAP探测距提升至150米（针对10

小霍金·2023-02-02 13:39

基于拓扑的单树分割用于地面激光扫描点云的自动处理

Topology-basedindividualtreesegmentationforautomatedprocessingofterrestriallaserscanningpointcloudsABSTRACT地面激光扫描(TLS)是一种基于地面的方法，可通过光探测和测距

fish小余儿·2023-02-02 08:37

Lucas–Kanade光流算法

光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞，运动补偿编码，三维立体视差，

sqzeng·2023-02-01 18:52

前端精美插件

https://github.com/gitWhatever/vue-digitrollhtml元素连线,两点连线带方向,可以是曲线https://github.com/anseki/leader-line视差滚动

littlesunn·2023-02-01 16:09

一起自学SLAM算法：第9章-视觉SLAM系统

连载文章，长期更新，欢迎关注：上一章介绍了以激光雷达做为数据输入的激光SLAM系统，激光雷达的优点在于数据稳定性好、测距精度高、扫描范围广，但缺点是价格昂贵、数据信息量低、安装部署位置不能有遮挡、雨天烟雾等环境容易失效

机器人研究猿·2023-02-01 15:05

三维重建算法综述|传统+深度学习

作者：CJBDate：2020-2-21来源：基于深度学习的三维重建算法综述00前言01基于传统多视图几何的三维重建算法1.1主动式（1）结构光（2）TOF激光飞行时间法（3）三角测距法1.2被动式（1

Tom Hardy·2023-02-01 09:36

相机成像原理：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换

最近整理了“相机成像原理”和“视差与深度信息”相关的资料，然后做成了PPT，以备自己用，也提供给相关的图像、视觉方向的朋友参考。如有误，望海涵并指出。

qq_43222384·2023-01-31 18:27

4D成像毫米波雷达驾到，L2、L3级自动驾驶将迎发展良机

其中激光雷达因其分辨率高、测距

drunk_snail·2023-01-31 12:28

毫米波雷达

为了推进自动驾驶技术的发展，同时要解决摄像机测距、测速不够精确的问题。工程师们选择了性价比更高的毫米波雷达作为测距和测速的传感器。毫米波雷达不仅拥有成本适中的有点，而且能够完美处理激光雷达所处理不了的

土豆西瓜大芝麻·2023-01-31 12:27

自动驾驶感知——毫米波雷达

文章目录1.雷达的基本概念1.1毫米波雷达分类1.2信息的传输1.3毫米波雷达的信号频段1.4毫米波雷达工作原理1.4.1毫米波雷达测速测距的数学原理1.4.2毫米波雷达测角度的数学原理1.4.3硬件接口

yuan〇·2023-01-31 12:26

双目视觉立体匹配matlab,双目视觉立体匹配方法

双目视觉立体匹配方法【专利摘要】双目视觉立体匹配方法，首先对视图组中待匹配点进行基于稠密特征描述方法的视差先验估计，而后使用汉明间距方法计算视图组中候选匹配点之间的匹配代价，然后使用基于自适应窗口代价聚集方法求取候选匹配点的代价聚集值

楽楽Sukia·2023-01-31 09:29

双目立体匹配步骤

文章目录1、匹配代价计算2、代价聚合3、视差计算4、视差优化5、小结1、匹配代价计算匹配代价是用来衡量候选像素与匹配像素之间的相关性的，代价越小，说明两个像素点之间的相关性越大，是同名点的概率也越大

秃头小苏·2023-01-31 09:28

双目立体匹配之代价聚合

通过这些方法我们可以得到一个代价矩阵C(DSI),矩阵C中存储了每个像素在视差

秃头小苏·2023-01-31 09:28

【python读取小觅智能双目相机视频流】

python读取小觅智能双目相机视频流小觅智能双目相机产品详细参数分辨率：2560x720;1280x480深度分辨率：1280x720;640x480帧率：60FPS双目相机可用于双目测距，比如可以将小觅智能双目相机和

XTX_AI·2023-01-31 08:58

双目立体匹配代码视差图

#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnpimportstereoconfig_040_2#导入相机标定的参数#预处理defpreprocess(img1,img2):#彩色图->灰度图if(img1.ndim==3):#判断为三维数组img1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#通过OpenCV加载的图像通道顺序

逃跑鲨鱼头·2023-01-31 07:44

双目测距视差图（不完善）

博主INBC删掉点云之后效果#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnpimportstereoconfig_040_2#导入相机标定的参数#importpcl#importpcl.pcl_visualization#预处理defpreprocess(img1,img2):#彩色图->灰度图if(img1.ndim==3):#判断为三维数组img1=cv2

逃跑鲨鱼头·2023-01-31 07:44

双目三维定位

双目三维定位一、基本原理1.几何关系与数学模型假设有一个点p，沿着垂直于相机中心连线方向上下移动，则其在左右相机上的成像点的位置会不断变化，即d=x1-x2的大小不断变化，并且点p和相机之间的距离Z跟视差

Jolen_xie·2023-01-31 07:07

我的世界被随笔之正视差距，才能有所进步

（世界杯开战我老公每天一篇纸上随笔，其实就是一个破横格本，我怕过后丢失或损坏，决意每天在上记录，权当世界杯为他留念了，所以以下内容来自我老公）说起日本这个国家，第一反应就是家仇国恨，苦大仇深，这个民族有着种种的缺陷，对弱者欺凌，对强者卑躬，骨子里就有深深的奴性。但不可否认的是，这是一个执着的民族，他们可以为了一个目标，几十年如一日的走下去，同时他们愿意为了自己心中那份卑微的信仰去付出。日本足球起步

走过刘金岁月·2023-01-29 20:00

论文精读-基于双目图像的视差估计方法研究以及实现

基于双目图像的视差估计方法研究及实现第一章绪论1.1课题的研究背景与意义1.2双目视差估计的研究现状1.2.1传统立体匹配方法研究现状1.2.2统计学习方法研究现状1.2.3深度学习方法研究现状第一章绪论

【一叶知秋か]·2023-01-29 14:50

五分钟学会工业机器人DH参数标定

折腾了一段时间后和结构工程师一合计，才发现结构工程师给错了图纸，吓得我们团队马上用激光测距仪对比了理论末端位置和实际位置，果然还是不靠谱，于是搜索了一下资料学习如何对DH参数进行标定。

Y-box·2023-01-29 10:38

论文翻译：Group-wise Correlation Stereo Network

~发表：CVPR2019代码：https://github.com/xy-guo/GwcNet摘要立体匹配估计矫正过的图像对之间的视差，这对深度感测，自动驾驶和其他相关任务非常重要。

tjut_zdd·2023-01-29 09:38

双目视觉定位方案设计

根据测试图像数据特征对畸变后图像做增强、滤波等，使图像更便于后续特征检测；3）图像特征点匹配：采用ORB算法对左右相机图像作特征检测，检测后的特征点根据匹配算法做匹配，记录匹配后的特征点对；4）根据匹配后的特征点对计算视差

angeldream999·2023-01-29 08:18

（新型事件相机有关的论文解读）Unsupervised Event-based Learning of Optical Flow, Depth, and Egomotion

UnsupervisedEvent-basedLearningofOpticalFlow,Depth,andEgomotion写在前面贡献网络结构事件如何放入网络姿态补偿光流估计姿态和深度估计重映射误差立体视差个人总结新型事件相机有关的论文解读之

CyrilSterling·2023-01-29 00:37

TF mini Plus串口读取【附代码】

TFminiPlus串口读取TFminiPlus测距精度高，对于室外强光、不同温度、不同反射率等不同环境下适应性更强，更低功耗，探测频率也更加灵活。

Rise_wsc·2023-01-28 09:50

一切言语在行动面前都是徒劳

我打开地图，用测距工具在小区的四边和四角拉出来地势线仔细分析。

荧荧之火·2023-01-27 15:07

基于STM32的模拟雷达系统的设计

article/details/78761967【嵌牛导读】该系统可以模拟雷达探测的基本工作方式，但由于雷达使用微波探测，这在一个创新课题中难以实现，因此采用超声波模拟微波信号，尽管该系统在不管是在探测距离还是在信号处理方面都与真正的军事探测雷达有很大差别

LRzhi·2023-01-27 10:47

使用OpenCV中的分类器和颜色识别的苹果位置识别

使用OpenCV中的分类器和颜色识别的苹果位置识别环境配置和安装拍摄并处理样本生成正样本的描述文件pos.vec开始训练分类器单目测距完成分类器与颜色识别，轮廓提取算法的结合运行结果图片展示我的代码，训练分类器的文件夹下载这是我本科毕业设计中的软件项目

索尼大法好·2023-01-27 10:30

车载摄像头选择指南

作者：Aili-Light|公众号：艾利光科技车载摄像头的种类繁多，按照用途可分为：前视测距、环视360度、后视倒车影像、舱内监控等（见前文《L2-L4自动驾驶视觉方案推荐（一）》）。

Aili_Light·2023-01-26 07:37

激光雷达与相机：哪个最适合自动驾驶汽车？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达自动驾驶汽车行业专家之间正在进行的辩论是LiDAR（光检测和测距）或相机是否最适合SAE4级和5级驾驶，争论的焦点在于是否将LiDAR

小白学视觉·2023-01-26 07:07

学习的网址

目录✨YOLO系列教程✨（1）YOLOv3：（2）YOLOv7：✨定位测距系列★✨✨Office系列✨（1）ppt✨YOLO系列教程✨（1）YOLOv3：yolov3模型训练——使用yolov3训练自己的模型

一场玫瑰花的葬礼·2023-01-23 13:40

ORB-SLAM2 关于初始化流程和代码解释

单目相机需要两帧具有一定视差的图像来完成这一任务。为什么说ORB_SLAM2是相对完美的系统，因为它改进了初始化，在该系统中初始化是自动完成的。针对平面场景(planarscene)和

sxxblogs·2023-01-20 10:29

HT66F2390——HC-SR04超声波配置

合泰HT66F2390超声波测距关于HC-SR04传感器工作原理，请参考其他博客，本文主要简单分享HT66F2390的HC-SR04超声波测距配置。定时器配置本文用标准定时器STM1作超声波计时。

龙之幻·2023-01-19 20:00

【HT32+超声波测距】

HT32+超声波测距今天记录的是HT32F52352通过定时器来实现超声波测距，在网上看了很多资料没有找到自己想要的，最后通过stm32写过的超声波进行了移值，遇到了很多问题，目前可用但非常不准不过对于我所做的作品来说足够了

@slow-walker·2023-01-19 20:58

通过cv2输出左右眼视差图

#遮挡关系因远近引起，#生成训练集，生成10张图片#每张图片里有5个矩形，实心，彩色importcv2importnumpyasnpforninrange(1,11):#=======================================================生成图片的数量print(n)x=[0]*100#debug <<<<<<<<<<<<<<<< x=x[] inval

tubesystem·2023-01-19 20:50

无人驾驶感知篇之超声波雷达

超声波是一种在弹性介质中的机械振荡,纵向分辨率较高,对色彩、光照、电磁场不敏感,因此超声波测距

yuan2520·2023-01-19 07:41

APA系统中超声波雷达的安装调试使用说明

文章目录前言：1硬件安装1.1安装位置选择1.2安装细节注意2调试标定2.1探测距离复核2.2调试板调试标定2.2.1调试板介绍2.2.2参数细节解释2.2.3调试标定标准前言：在传统APA自动泊车系统中

奔腾小子PentiumBoy·2023-01-19 07:38

2.1.4 超声波雷达

在车载传感器中，超声波雷达是目前最常见的品种之一，短距离测量中，超声波测距传感器具有非常大的优势，多用在倒车雷达上。

N维先生·2023-01-19 07:05

超声波雷达应用总结

UPA超声波雷达UPA超声波雷达的探测距离一般在15~250cm之间，主要

海清河宴·2023-01-19 07:04

Halcon相机标定及利用标定结果测距

Halcon相机标定及导出标定板实际圆心距离（Halcon学习笔记）首先，采集一组标定板不同位姿图片，利用Halcon标定助手进行标定。在Halcon标定助手中可以通过勾选使用示例中“将测量结果变换到世界坐标系中”导出标定板其中两点中心距。以下为手工编写测两点中心距程序的流程：在此基础上，如下所示，在标定板放置平面上放置一把游标卡尺，测量卡尺上每两个1之间的实际距离：实验测量距离分别为10.118

Mechantronic Bao·2023-01-18 19:44

基于马尔可夫随机场的深度估计

Belief-Propagation算法代码及实验结果Graphcut算法Belief-Propagation算法结果与讨论总结前言根据双目立体视觉的原理，当我们知道世界坐标系中一点在左右两幅图像中所成像点的位置时，我们就可以根据视差计算出物点到相机的距离

好好做人啊·2023-01-17 12:41

vb6 获取窗体绝对坐标_真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解...

击上方“新机器视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。

weixin_39565021·2023-01-17 11:15

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