omnidirectional camera 可以在同一时间看到相机四周所有方向的物体 360度 视野
Bird’s-Eye View Vision System for Vehicle Surrounding Monitoring
当我们使用的鱼眼镜头视角大于160°时,OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤,也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片:
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在VSLAM中,经常会使用鱼眼镜头或者广角镜头。本文主要分为理论部分与鱼眼镜头标定实践两部分,其中理论部分,主要参考《A generic camera model and calibration method for conventional, wide-angle, and fish-eye lenses》,作者为Juho Kannala和Sami S. Brandt,写于2006年,同时这篇文章的作者在2004年也写了一篇与鱼眼镜头标定相关的论文《A Generic Camera Calibration Method for Fish-Eye Lenses》,同样值得参考。
作者:Shangrong Yang, Chunyu Lin, Kang Liao, Yao Zhao
博主的博客,以著名的张大牛标定法开始吧! 具体标定原理就不详细说了,资料数不胜数,重点看张正友的原著《A Flexible New Technique for Camera Calibration》,
常见的单目相机主要有两种模型:即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型,之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理,不管单目相机模型是什么,其内参模型是一样的,将之前的结果拿过来,如下图所示:
上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D。 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数。 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见opencv2.0
图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法。 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()。两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像。 1. FishEye模型的畸变校正。
OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接,该模块通过简单的高级API设置,可以获得比较好的图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。
兄嘚们,小编考完PMP回来了。本文我们学习泊车场景的感知中较为关键的一个模块,即鱼眼相机的目标检测。从介绍开源数据集开始,讨论目前一些针对鱼眼相机进行目标检测的方法,最后针对端到端的目标检测分析输入端,网络端,输出端的关注点。
本文是一篇关于鱼眼相机的SLAM的介绍以及开源demo体验的介绍,希望有兴趣的小伙伴能够自行体验,并积极分享相关内容。欢迎交流和讨论,联系邮箱:dianyunpcl@163.com
Deltille Grids for Geometric Camera Calibration ICCV2017 指出 Deltille Grid 三角形标定板 比 棋盘格标定板 标定精度要高 https://github.com/deltille
ICCV2021 “多模态视频分析与推理比赛”开放注册。此次比赛提供四项分任务竞赛:
前面文章已经简单介绍NVIDIA VPI视觉开发接口的架构以及主要元素,组成这个高阶封装的易用接口(NVIDIA VPI初探(1):用NVIDIA VPI高阶封装接口,快速开发GPU视觉应用 ),本文重点在于提供更多图像处理的算法,让大家更加深刻体会到VPI的简便性。本文范例在NVIDIA Jeston AGX Xavier上进行,主要以功能实践为主,不做性能方面的比较。
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这里使用VideoCapture类打开输入视频文件,使用VideoWriter类创建输出视频文件(甚至可以进行格式转换)。
由Kinect采集的包含三种不同难度的27个序列,GT得自Vicon,采集场景如下:
Ubuntu 18.04 使用命令“make -j”编译opencv-3.4.16,遇到错误“c++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)”。系统中,有8个CPU,32GB内存,发现有83个cc1plus进程。检查make的帮助信息,“-j [N], --jobs[=N] Allow N jobs at once; infinite jobs with no arg.”,如果没有参数,会使用无限多的工作进程。之前命令“make -j”在有128GB的服务器上能编译成功。
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/351965263
作者丨吃饭机@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/150526482?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_
关于OpenCV图像拼接的方法,如果不熟悉的话,可以先看看公众号整理的如下四篇文章介绍:
一、Jira插件列表(可以将下面免费插件直接下载,然后登陆jira,在"插件管理"->"上传插件",将下载后的免费插件直接进行上传安装即可) 序号 插件名称 功能概要 供应商 资源 100用户报价($) 1 GreenHopper 敏捷项目管理 Atlassian 下载 2000 2 Universal Plugin Manager 管理插件的查找、安装、升级、授权等,也可用于Confluence,FishEye,Bamboo,Crucible 及S
上次说到写软文发广告的事,得到一些反馈,其实我还没有想好,不过以下两条倒是跟我的想法一致:
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议直接看源代码,地址是:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3,我自己稍微做了点修改,可以跑数据集的版本,可以参考一下,地址是:https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed
ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM
已经有人总结过可以让ChatGPT作为Midjourney图像生成的模板。在本文中,我们将展示如何根据个人用例创建这些提示,这可以让ChatGPT生成的提示可控性更高。
产品在做需求设计前,如果对需求有任何疑问/不清晰,可以提该调查任务类型。 开发人员在代码层面,调查业务逻辑!
前两天,我们更新了INDEMIND双目惯性模组在ROS平台下实时运行ORB-SLAM的教程与Demo,但很多小伙伴根据教程修改后仍运行出错,这次我们把修改好的代码及文件上传至GitHub,各位同学按教程修改后,可根据我们提供的代码进行对比,确保万无一失。
通知:这篇推文有10篇论文速递信息,涉及目标检测、行人重识别Re-ID、图像检索和Zero-Shot Learning等方向 这篇文章本来是在2018-03-10推送的,但由于内容编辑出了问题,便忍痛删除了,让大家久等一天,在此说声抱歉! 先附上前三天的论文速递文章: [计算机视觉论文速递] 2018-03-09 [计算机视觉论文速递] 2018-03-07 [计算机视觉论文速递] 2018-03-06 [1]《Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detec
随着超融合在国内市场兴起并逐步成为主流,一场针对于IT基础架构的技术变革悄然而至。沿用二十多年的传统IT架构面临着新一代架构的严重冲击。近几年来,面对巨大的市场机遇,超融合厂商也如雨后春笋,不断涌现。企业用户的数字化转型发展得益于超融合架构的创新推动,但同时也面临着如何评测和遴选优质厂商及产品的难题。
OpenSLAM http://openslam.org/ FALKOLib(2D LIDAR) GMapping,GridSLAM(To learn grid maps from laser range data) tinySLAM(Laser-SLAM algorithm in 200 lines of C code) Unscented FastSLAM(Laser data, Matlab) EKFmonocularSLAM(Matlab) Linear SLAM(Matlab or Visual Studio) ROBOMAP Studio 2011(Visual Studio, EA optimizers) People2D(Realtime people detection in 2D range data)
假设某个点在视野中与光轴的夹角是 \theta,这个点在底片上成的像距离底片中心为 y 那么,对普通镜头来说,y = f * tan(\theta),这里 f 是焦距。由于底片大小是一定的,也就是 y 的最大值是定死的,所以 \theta 的最大值就和焦距 f 是对应的,f 越短,\theta 的最大值就越大,也就是视野越广。
对于鱼眼相机的标定和矫正,网上已经有很多理论文章,但是落实到代码层面的并不多,而且大部分代码都是C++实现。
by Shehrzad Qureshi Senior Engineer, BDTI May 14, 2011
这个是基于three.js的全景插件 photo-sphere-viewer.js ———————————————————————————————————————— 1、能添加热点; 2、能调用陀螺仪; 3、功能比较完善,能满足大多数人的需求了; 4、最主要的是操作简单,提供一长全景图片即可(大多数手机都可以拍摄)。 直接上代码: var photosphere = document.getElementById('photosphere'); var PSV = new PhotoSphereVie
分享一些工作中常用的脚本工具~ 1,Bag包的合并 2,CallBack的使用 3,#define 中声明类 4,获取当前进程PID 5,C调用shell返回结果 6,根据指定字符分割字符串 7,统计文本文件时间戳 一,rosBag的合并 #!/usr/bin/env python import sys import argparse from fnmatch import fnmatchcase from rosbag import Bag def main(): parser = ar
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论文 1:Graph Neural Networks in Recommender Systems: A Survey
今天,看到了于老师发表了一篇文章,《我为中国火星第一图做鱼眼矫正》。各位可以先去看看于老师的文章,于老师也很大方的开了自己的code。于老师代码写的很简洁,效果也很好。其中代码效果如下所示,展示了火星表面是什么样的:
【1】 Know Thyself: Transferable Visuomotor Control Through Robot-Awareness 标题:认识自我:通过机器人感知实现可转移的视觉运动控制
关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中,自动提取一组代表性短语。关键词是一个简短的短语(通常是一到三个单词),高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容,清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。
前几个月GPT-3刚刚问世的时候,能够根据一段话就写出一个小说、一段哲学语录,就足以令AI圈为之感到兴奋。
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