视差测距第27页

双目立体匹配_StereoNet网络

StereoNet网络端到端立体匹配网络：通常以左右视图作为输入，经卷积模块提取特征后，按相关性操作(Correlation)或拼接操作(Concat)构建代价体，最后根据代价体的维度进行不同的卷积操作，回归出视差图

X_Student737·2022-11-28 13:09

UWB使用教程

实现功能：搭建UWB基站使用上位机配置参数ROS接受UWB的定位信息修改IMU的STM32的源码UWB定位模块是嵌入式产品，使用STM32作为主控单元，使用uwb射频芯片（DW100）进行测距定位。

九洲风月·2022-11-28 03:51

点云PCL库学习－RGBD图像转化为点云PCD并显示

文章目录问题描述传感器模型1.针孔相机模型2.深度测距代码实现总结参考文章一、问题描述三维重建旨在将三维物体表示为在计算机中易于处理的数学模型，近年来由于计算机硬件的快速发展而被大规模应用于自动驾驶、VR

Billy_HF·2022-11-27 11:59

点云PCL库学习-双目图像转化为点云PCD并显示

文章目录双目视觉模型代码实现总结参考文章一、双目视觉模型和RGBD相机主动发射光线实现测距不同，双目测距原理通过配置立体摄像头（通常由左眼相机和右眼相机两个水平放置的相机组成）来获取一对同一场景中的二维图像

Billy_HF·2022-11-27 11:59

双目测距+点云——使用MiddleBurry数据集的图片

效果输入：左图右图输出：视差图深度图实现了鼠标点击图片中的位置，显示其深度。

dotJunz·2022-11-27 06:06

激光SLAM学习--多种类激光雷达介绍（单线、多线）

但是由于本身感知原理的缺陷，导致摄像机的测距并不是那么准确。工程师们为了解决测距的问题，引入了激光传感器。这就是我们常在Level3级别以上的无人车上看到的设备。

Robot-G·2022-11-27 03:29

slam学习笔记

双目与多目的缺点是配置与标定较为复杂，其深度量程和精度受双目的基线与分辨率所限，而且视差的计算非常消耗资源，需要使用GPU和FPGA设备加速，才能实时输出整张图像的距离信息。

Kris_u·2022-11-26 18:37

激光SLAM学习笔记

激光雷达测距比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。同时，点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成

aidimoli123·2022-11-26 18:03

OpenCV-Python实践之ASIFT框架仿射特征匹配算法

Affine-SIFT仿射特征匹配算法简介图像之间经过较大视差的匹配任务在于解决局部仿射不变特征的提取与描述，目前Harris/Hessian-Affine与MSER局部不变特征提取主要策略是采用拟合椭圆归一化方式

AutoSleep·2022-11-26 15:26

opencv立体图像的深度图

创建视差

叶子★·2022-11-26 15:11

激光雷达点云语义分割论文阅读小结

3D点云的获取方式点云可以通过四种主要技术获得：根据图像衍生而得，如通过双目相机基于光探测距离和测距系统，如LiDAR基于R

Polaris_T·2022-11-26 10:33

超声波传感器介绍及其使用（STM32）

超声波传感器介绍及其使用（STM32）超声波传感器型号实物图引脚超声波传感器原理图特点工作原理超声波传感器时序图测量误差的产生注意超声波传感器部分代码实验现象源码获取超声波传感器型号HC-SR04超声波测距模块实物图引脚

牧子川·2022-11-26 08:22

PreScan快速入门到精通第三十三讲基于PreScan进行激光雷达传感器仿真

激光扫描器或激光雷达（光探测和测距）有广泛的应用。这些应用包括汽车应用的距离测量和环境测绘。激光雷达已被用于自适应巡航控制（ACC）系统和自动驾驶系统中应用。

小明师兄·2022-11-26 00:49

基于python3计算机视觉编程(七)NCC实现视差图匹配

NCC实现视差图匹配一.立体视觉的研究背景二.双目立体匹配NCC2.1NCC算法简介2.1NCC基本原理2.2匹配流程三.视差算法立体匹配3.1视差算法简介3.2算法步骤四.NCC视差图匹配代码实现4.1

UExplorer·2022-11-25 22:43

ORB_SLAM2概述

随后进行三角化测距，全局BA优化，优化初始地图的相机位姿和路标点坐标。估

嚣张的叉烧包·2022-11-25 20:41

使用嵌入式无人机平台在大地形场景中进行机载实时密集重建

首先，由于视差不足，大场景或远距离目标的3D重建难以获得稳定的精度。其次，随着大场景数据量的增加，由于计算复杂度与优化参数数量之间的二次关系，无法容忍定位和密集深度估计过程所涉及的时间成本。

飞思实验室·2022-11-25 17:34

科研教育「双目视觉技术」首选！维视MV-VS220双目立体视觉系统开发平台

具体来说，它就是模拟人的视觉系统，通过两个临近摄像头所拍摄到的画面的视差，来还原出三维立体结构。不需要对海量数据进行标注和训练，可以凭借图像视差实时构建出3D地图，觉察到障碍物并避让。

Microvision维视智造·2022-11-25 16:38

激光雷达简介及物体检测（一）

在接下来的几十年里，出现了一些最初的应用，如1969年阿波罗11号上的月球测距实验，或2000年创建的第一个考古遗址数字高程模型。

朝花夕拾666·2022-11-25 14:20

自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（上）

博主之前的博客大多围绕自动驾驶视觉感知中的视觉深度估计（depthestimation）展开，包括单目针孔、单目鱼眼、环视针孔、环视鱼眼等，目标是只依赖于视觉环视摄像头，在车身周围产生伪激光雷达点云（Pseudolidar），可以模拟激光雷达的测距功能

苹果姐·2022-11-25 13:30

双目视觉,标定,立体匹配(视差算法),点云,双目三维重建的原理以及代码

Evision双目视觉关于双目视觉的一些总结相机模型标定视差算法:立体匹配测量,三维重建示例程序参考文献关于双目视觉的一些总结笔者2013年进入吉林大学软件学院,2014年开始写自己的第一个完整的程序,

我脾气不是很好·2022-11-25 08:36

OpenCV学习笔记（17）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双目定标与双目校正

图6要计算目标点在左右两个视图上形成的视差，首先要把该点在左右视图上两个对应的像点匹配起来。

xfortius·2022-11-25 04:13

MATLAB标定后使用opencv双目测距

文章目录前言一、什么是拍照测距？二、双目测距步骤1.双目标定2.测距测试结果前言最近有项目需要用到摄像测距，于是开始接触opencv机器视觉。

weixin_30072103·2022-11-25 04:10

python opencv双目测距_OpenCV实现双目测距

原理图示原理很简单，利用了相似三角形计算距离，所以双目测距的主要任务在于前期摄像头的定标、双目图像点的特征匹配上。

羊宇天·2022-11-25 04:40

Opencv中的双目标定和校正

图6要计算目标点在左右两个视图上形成的视差，首先要把该点在左右视图上两个对应的像点匹配起来。

小白的进阶·2022-11-25 04:06

【视觉-立体视觉】双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦

转载于邹宇华http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/list双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目定标双目测距的基本原理如上图所示，

苏源流·2022-11-25 04:01

opencv双目避障那些事

读取到视频流后，通过SGBM的API计算视差图，从视差图得到深度图，并通过API反映射到三维坐标系

我真的太难了啊·2022-11-25 04:30

【3D目标检测】双目3D视觉原理

具体的就是那么关键就变成了找到两张图片中的匹配关系，只要有了匹配关系就能得到视差，基于视差就能用上面的公式计算深度了。下面是某一

可乐大牛·2022-11-24 17:36

turtlebot3 Slam建图和导航仿真

例如无需编程即可表达激光测距仪（LRF）等三维距离传感器的点云数据（PCD，PointCloudData），从相机获取的图像值等。

ADi_hhh·2022-11-24 13:05

相机标定和双目相机标定标定原理推导及效果展示

文章目录前言一、相机标定1.相机的四个坐标系2.相机的畸变二、张正友标定法1.求解内参矩阵与外参矩阵的积2.求解内参矩阵3.求解外参矩阵4.标定相机的畸变参数5.双目标定6.极线矫正（立体校正）三、视差图与深度图前言

小张zzzz·2022-11-24 10:53

来聊聊双目视觉的基础知识（视察深度、标定、立体匹配）

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达1双目视觉的视差与深度人类具有一双眼睛，对同一目标可以形成视差，因而能清晰地感知到三维世界。

AI算法修炼营·2022-11-24 10:22

相机标定、双目相机标定（原理）、三维重建效果展示

矫正由于镜头畸变造成的图片的变形，例如，现实中的直线，拍摄成图像后会外凸或内凹，进行相机标定后可以对这种情况进行校正；（3）利用分别对左右相机标定得到的参数进行双目标定，通过计算得到深度和位置信息，从而进行三维重建和测距等

没李不邢·2022-11-24 10:22

红外探测及目标识别

背景介绍红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。

联远智维·2022-11-24 06:36

OAK智能深度相机的测距精度是多少？

编辑：OAK中国首发：oakchina.cn喜欢的话，请多多⭐️✍前言Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。我发现大家对OAK的精度比较关注，一般来说近距离10米以内的厘米级精度，大家都比较满意的。OAK-D-Pro系列（包括广角款和PoE款）目前是毫米级别精度，也是目前精度最高的OAK相机。OAK-D和OAK-D-Lite属于厘米级别，精度Pro>OAK-D=OAK-D-S2>Lit

OAK中国_官方·2022-11-24 04:40

46、OAK基本接口学习笔记＆显示深度图和视差图

基本思想：继续学习oak的接口函数，具体参考官方demo，自己做下笔记记录一下看结构写代码比较方便cmakelists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.16)project(depthai)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)find_package(OpenCVREQUIRED)#message(STATUS${OpenCV_INCLUDE_D

sxj731533730·2022-11-24 04:39

从连接到手机的 OAK-D 设备获取 rgb 和视差图像的 Android 示例

#include#include#include#include#include"opencv2/core.hpp"#include"depthai/depthai.hpp"#include"utils.h"usingnamespacestd;std::shared_ptrdevice;shared_ptrqRgb,qDepth,qDet;cv::Matdetection_img;//Neural

winxp-pic·2022-11-24 04:39

搭建室内四轴无人机（二）

室内定点，我们选用了UWB的方案，UWB就是需要有几个基站然后对一个标签进行测距最终就能定位标签的坐标。

wizard-黑影·2022-11-23 23:51

基于YOLOv5的双目测距——代码讲解

本文讲解如何在YOLOv5中加入双目测距SGBM算法，实现目标检测和测距任务。

@BangBang·2022-11-23 20:22

yolov4直接调用zed相机实现三维测距（免标定）

此项目直接调用zed相机实现三维测距，无需标定，相关内容如下：1.yolov5+双目测距（标定测距）2.yolov5直接调用zed相机实现三维测距3.具体实现效果已在哔哩哔哩发布，点击此链接跳转相关配置

积极向上的mr.d·2022-11-23 20:21

yolov5直接调用zed相机实现三维测距（python）

此项目直接调用zed相机实现三维测距，无需标定，相关内容如下：1.YOLOV5+双目测距2.yolov4直接调用zed相机实现三维测距3.具体实现效果已在哔哩哔哩发布，点击此链接跳转相关配置python

积极向上的mr.d·2022-11-23 20:21

目标检测+双目测距——基于yolov5

效果测试例子1输入：左图右图输出：测试例子2输入：左图右图输出：测试例子3输入：左图右图输出：核心代码基于yolov5-6.1版本和双目测距+点云——使用MiddleBurry数据集的图片在detect.py

dotJunz·2022-11-23 20:20

双目三维重建：双目摄像头实现双目测距（Python）

双目三维重建：双目摄像头实现双目测距（Python）_AI吃大瓜的博客-CSDN博客_双目摄像头测距

javastart·2022-11-23 20:49

YOLOV5 + 双目测距（python）

YOLOV5+双目相机实现三维测距1.zed+yolov4实现双目测距（直接调用，免标定）2.zed+yolov5实现双目测距（直接调用，免标定）3.本文具体实现效果已在哔哩哔哩发布，点击跳转（欢迎投币点赞

积极向上的mr.d·2022-11-23 20:46

【2k行代码优秀课设】基于stm32f4xx粤嵌GEC-M4的按键密码锁、呼吸灯、蜂鸣器音乐、超声波测距及倒车雷达、温湿度检测、光敏电阻自动灯光调节、USART串口控制系统

【2k行代码】基于stm32f4xx粤嵌GEC-M4的按键密码锁、呼吸灯、蜂鸣器音乐、超声波测距及倒车雷达、温湿度检测、光敏电阻自动灯光调节、USART串口控制系统前文：https://blog.csdn.net

网易独家音乐人Mike Zhou·2022-11-23 18:24

【计算机视觉】使用GrabCut算法進行前景檢測

问题描述：计算视差图是分割图像前景和背景的有效方法。本次目标是抓住图像中的人物并丢弃背景。GradCut算法实现步骤：1.定義一個包含圖片主題的矩形。2.矩形以外的區域被自動定義為背景。

danyow-4·2022-11-23 14:33

GNSS模块在“车辆互联”的应用

容易受到天气地形等外界因素干扰的传统定位模式，已经不能满足智能汽车发展的需求，高精度GNSS定位技术可以为车辆互联提供更加精准的定位、导航和测距服务，助力自动驾驶技术的不断发展。GNSS全球卫星导航系

MinewSemi创新微·2022-11-23 11:28

2022年超声波雷达行业研究报告

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。

资产信息网·2022-11-23 08:11

单目深度估计自监督模型Featdepth解读（上）——论文理解和核心源码分析

Featdepth是在monodepth2的理论基础上进行的进一步优化，核心思想都是用视频连续帧或者立体图像对来做图像重构，利用重构图像的光度损失作为自监督信号，从而训练出像素级的稠密视差/深度结果。

苹果姐·2022-11-23 08:37

LiDAR 完整指南介绍：激光探测和测距

什么是激光探测和测距(LiDAR)？

地理探险家·2022-11-23 07:50

2022年浙江省电子设计大赛C题小车跟随系统

预计使用激光测距模块以及PID控制进行调距离

寂寞是什么鬼·2022-11-22 22:48

STM32智能小车------TCRT5000循迹

⏩进入正题，最近在做小车,目前已经加入红外避障、超声波测距、红外遥控、红外循迹四个传感器，分别实现遥控切换模式、超声波控制距离、避障、循迹功能。⏩本次文章说说循迹功能的实现。

小光学嵌入式·2022-11-22 22:47

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