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三维重建是计算机视觉领域的研究重点之一,利用视觉图像中的色彩、纹理、深度等信息进行三维空间中物体的形状和位置信息的恢复,对真实世界环境中的物体进行数字化。利用三维重建技术将目标物体构建为便于处理的数据模型,得到的三维模型能够被应用到后续的不同场景中。
在后台收到信息,莫名其妙被人投诉了,不知触犯了哪些人的利益,本人依然会本着分享交流的精神,共促行业的繁荣。如果您能一路跟过来,halcon视觉入门到提高,完全没问题。
玻璃纤维织物是经编多轴向织物,由一层或多层平行的纱线按照尽可能多的方向交错而成的。织物具有一定的密实度和厚度,颜色一般为白色,生产时的质量缺陷主要为劈缝缺陷,在线生产速度为2m/min,幅宽一般为2.5m左右,检测精度要求为0.5mm。
在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图。这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效。而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足;同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差。
相信大家对这个权限有很多疑问:本地网络权限是什么?为什么要对它做出限制?以及哪些应用真的需要这个权限?这三个问题将在本文里得到解答。
一、机器视觉系统 工业相机类型:按照输出信号类型的不同分为模拟相机和数字相机两种。而数字相机按照接口标准不同,可以分为1394相机、USB相机、CameraLink相机以及Gige相机四种。其中CameraLink接口相机能够解决大数据量传送问题;Gige接口相机能够解决长距离、快速传输问题;而1394相机和USB接口相机具有简单易用、性价比高等特点; 镜头接口类型:C接口、CS接口、U接口等;
机器之心专栏 国防科技大学徐凯教授团队 近日,国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion,在无额外硬件辅助的条件下,仅依靠深度信息,实现了最高 4 m/s 线速度、6 rad/s 角速度相机移动下的高精度在线三维重建。 自 2011 年 KinectFusion 问世以来,基于 RGB-D 相机的实时在线三维重建一直是 3D 视觉和图形领域的研究热点。10 年间涌现出了大量优秀的方法和系统。如今,在线 RGB-D 重建已在增强现实、机器人等领
随着现代经济与科学的快速发展,人们生活水平不断的提高。与此同时,人们对与自身健康息息相关的药品质量有了越来越高的质检要求。
标题:An Online Initialization and Self-Calibration Method for Stereo Visual-Inertial Odometry
文章:SensorX2car: Sensors-to-car calibration for autonomous driving in road scenarios
今天为大家带来的文章是Mobile3DRecon: Real-time Monocular 3D Reconstruction on a Mobile Phone。在手机上实现实时的单眼3D重建。
实木板材在国民经济中扮演重要角色,被广泛使用在国家建设中。为了提高林业资源利用率,实现企业木材加工的可持续发展,基于深度学习对实木板材缺陷图像进行检测,准确检测和识别表面缺陷位置信息。实木板材加工设备的研制已经取得一定成绩,但大多数实木板材智能加工设备功能单一,缺乏多种功能一体化的经济型设备。
文章:Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior
代码相关 字符串,颜色和尺寸等资源尽量在资源文件中定义,以便代码规范和方便修改。 方法,变量等命名尽量通俗易懂 获取对象的属性的时候在不确定其已经被实例化的情况下一定要做非空判断。 按功能模块建包(个人喜欢这样) 一个类的代码的行数要控制不要太多,将一些方法可以以工具类的形式抽取。 遇到的问题 三星等某些手机调用系统摄像机拍照后会把照片旋转。 PullToRefreshListView 在最外层布局是线性布局的情况下可能会显示不全,(计算每行的item来设置高度不能解决,最后在其外层套了一个相对
文章:Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving
文章:Ground-VIO: Monocular Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Camera-Ground Geometric Parameters
视觉传感技术是传感技术七大类中的一个,视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,主要由一个或者两个图形传感器组成,有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。
文章:Camera-IMU Extrinsic Calibration Quality Monitoring for Autonomous Ground Vehicles
文章:Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras
本文是three.js系列博文的一篇,第一篇文章是【three.js基础知识】,如果你还没有阅读过,可以从这一篇开始,页面顶部可以切换为中文或英文。
今天给大家分享一篇多传感融合定位的工作:R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计,同时实时重建光度地图。
本文转载自INDEMIND,作者半不闲居士@CSDN。文章仅用于学术分享。本文约7000字,建议阅读14分钟本文为作者在从事Slam相关工作中对这几年遇到以及改进过相关VIO算法内容总结。 1、背景介绍 一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图,如图1所示,其中,前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型,回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们
文章:Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
明敏 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一张图在你眼前闪过0.1秒,是什么感觉? “我看到过它???” 但有人,只看了一张街景0.1秒,就能在世界地图上快速锁定它的位置! 只见图片一闪而过,我还没反应过来发生了啥。 结果小哥直接把地图拉开,行云流水一通操作,找到了它就在斯里兰卡! 再慢放看看,这上面不就是几棵树和一条土路吗?? 还有这种看上去极为普通的马路,貌似出现在哪个大洲都很有可能。 但这位小哥立马能判断出它在澳大利亚北部。 这效果,怎么有股量子速读那味儿了? 而凭借着这
文章:Hybrid sparse monocular visual odometry with online photometric calibration
IMU(加速度计)的测量频率高,即可以精确的测量到物体的姿态运动,对运动灵敏,同时成本低,体积小,抗干扰能力强,基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。
在机器视觉中,在检测连续物体或者滚动物体时,线扫相机是最佳的解决方案。通常,它们能提供很高的分辨率,因为它们要求很高的速度和数据率。
一路狂飙后,直播行业今年迎来收割季。表面繁荣却挡不住行业趋势的暗流涌动,市场的收割往往意味着上一个风口已经过去,从各家直播平台的动作来看,行业重心也正在发生变化,直播行业新一轮布局已经开始,打破直播边界正在成为越来越多平台的选择。
Plane-Aided Visual-Inertial Odometry for 6-DOF Pose Estimation of a Robotic Navigation Aid
论文信息:Chu C , Yang S . Keyframe-Based RGB-D Visual-Inertial Odometry and Camera Extrinsic Calibration Using Extended Kalman Filter[J]. IEEE Sensors Journal, 2020, PP(99):1-1.
作者:Woosik Lee, Yulin Yang, and Guoquan Huang
文章:Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review
大家好,我是阿潘,今天给大家分享一篇最新的成果NeROIC,号称可以从在线图像集合获取对象表示的新方法,从具有不同相机、照明和背景的照片中捕获任意对象的高质量几何和材料属性!
苹果新专利曝光 将进军AR导航领域 近日,苹果获得了一项全新的专利,这项专利被命名为“增强现实映射”。这项技术可以利用iPhone内置传感器进行地图映射,向用户呈现其周围环境的实时增强视图,同时手机摄
VIW Fusion是一种基于优化的视觉+惯导+轮速的里程计方案,感谢由港科大空中机器人小组在VINS Fusion方面所做的杰出工作,VIW融合是在VINS融合的基础上发展起来的。主要特征有:
自动化(Automation)是指机器设备、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下,按照人的要求,经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制,实现预期的目标的过程。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来,而且能扩展人的器官功能,极大地提高劳动生产率,增强人类认识世界和改造世界的能力。拍摄设备的自动化,更多的体现在后期的处理功能上,例如多张照片的综合处理,目的也是为了大大提高出片的效率。首先是,针对照片的多重聚焦,通常来讲,需要摄影师分别聚焦拍摄产品不同的位置,之后导入到PohtoShop中进行进一步处理。添加描述添加描述1、在PS中打开这两张图片,并将两张图片放在同一个图层面板中。添加描述2、同时选中选中“图层1”和“图层2”图层,点击“编辑”——“自动混合图层”。 添加描述3、弹出的窗口中,选中“堆叠图像”,点击确定。添加描述4、这时候,2张照片就堆叠出了一张清晰照的效果。我们再看看图层面板中的2个图层后面都带上了蒙版,如果觉得堆叠出来的图片局部地方不够理想,就可以利用恢复工具在蒙版上进行更加细致的修改。添加描述添加描述而自动化是简化了这个过程,通过软件的特定设置,直接针对不同部位完成对焦拍摄,拍摄结束就可以直接由软件完成多张照片的合成,达到图片清晰的效果。省去PS的过程,大大提高效率。另外一个技术是全景化图像,把相机环360度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像。全景虚拟现实(也称实景虚拟)是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术,它通过计算机技术实现全方位互动式观看真实场景的还原展示。在播放插件(通常Java或Quicktime、activex、flash)的支持下,使用鼠标控制环视的方向,可左可右可近可远。使观众感到处在现场环境当中,好像面前就有一个实物产品一样。全景由于它给人们带来全新的真实现场感和交互式的感受。它可广泛应用于三维电子商务,如在线的房地产楼盘展示、虚拟旅游、虚拟教育等领域。同样的,自动化摄影省去人工合成部份,并且让产品基于同一个位置,拍摄不同的角度,精准完成全景化的360度图片拼合,给出效率又高质量又好的效果。浅谈自动化摄影的一些技术
生命在于运“动”,场景在于“动”态,摄影在于相机移“动”。“动”是常态,也是图形生成、理解与呈现的核心研究对象。
因此,在云栖大会新零售峰会上,任小枫大概是谈「人工智能如何在新零售场景下进行应用」这个话题中最有话语权的科学家之一。
作者:Jason J. Yu, Fereshteh Forghani, Konstantinos G. Derpanis, Marcus A. Brubaker
怎么样,是不是体会到飞鸟的快乐了?但你能想象吗,这些景观视频全部都是计算机合成的!
谷歌最新的智能显示屏最近出了一项备受争议的新功能Face Match,它是在谷歌Nest Hub Max上推出的。Face Match使用智能显示屏的前置摄像头作为一项安全功能,以及参与视频通话的一种方式。当它识别出你的脸时,它还会显示你的照片、短信、日历等细节。
我一直以为我研究这个SDK就是自嗨,但是有很多的朋友一直来找我问这个SDK使用上面的方方面面,我抽空又读了一下文档,这里又记录了一些有用的点。
线扫相机精度高、速度快、抗干扰能力强,适用于连续性产品的在线检测。针对产品的测量,要获得产品边界的精确坐标,需对检测目标进行图像坐标系u-v到世界坐标系x-y-z的转化,如下图所示:
我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程,这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作,我一直想要简化其复杂性,使之更加直观和易于使用。
使用级联分类器检测图像中的对象。实现高维函数并存储评估参数,以便使用预装配HAAR分类器检测人脸。然后,为了避免误报,应用归一化函数并重试检测器。分类器实验和创建您自己的一组评估参数将通过OpenCV在线文档进行讨论。
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