2、平台 windows,linux 3、转载请注明出处: https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/126319996
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PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置,所以尽量编写在inux下编写,同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中,C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中,会大量的使用到线性代数,为了省去手动写遍历去遍历代码,需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
工友在机器上面编译了好几天也失败了,后面又换了MAC(笑死M1的片子,开虚拟机编译)又是报错的一天。
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架,综合重建效果和性能,该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
项目地址:https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接,调试过程基本很简单,不再赘述; 对于BAMDLT多图拼接代码,现将出现的问题及解决办法整理如下:
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险,所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程: http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同,自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小,安装时不使用root账户以及sudo权限,而是使用了一个普通账户makeuser进行操作(少数步骤需要使用root操作)
找到自己需要的版本下载,我下载的是3.3.9,箭头指向的 zip。 解压缩得到文件eigen-3.3.9,放到自己想放置的路径下(后面会引用此处的路径)。
目录 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装: (2)移动文件 二:使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三:其他用法示例 📷 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库,支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。 官网:Eigen 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装: https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
刷机的目的是把Ubuntu操作系统和JetPack SDK安装到Jetson TX2上。刷机的操作按照官方教程即可,比较容易。这个过程中有一点需要注意:Jetson TX2和宿主机Host必须连接在同一个路由器之下。Host会先把操作系统刷到TX2上,这一步是通过数据线连接的方式完成,然后使用SSH的方式安装Host上的SDK到TX2,所以Host和TX2需要连接在同一个路由器下,方便Host找到TX2的ip地址。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
其中P是对称正定矩阵。所以目标函数的全局最小值就是其极小值。在二维的情况下,目标函数的图像类似下面的图。这里大概有一个印象就好。
刚体,顾名思义,是指本身不会在运动过程中产生形变的物体,如相机的运动就是刚体运动,运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化。刚体变换也称为欧式变换。
项目Gitlab地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen
安装EIGEN库 下载源码: 官网:https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 源码链接:https://gitlab.com/lib
说明:本教程主要是对eigen官网文档做了一个简要的翻译,参考了eigen官网以及一些博主的技术贴,在此表示感谢。
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗?他们使用强化学习技术,用动作捕捉片段训练模型,教会了AI智能体完成24种动作,走路、跑步就不用说了,还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
以遨博I5机械臂为例,使用改进的Dh参数,在matlab机器人工具箱中进行验证,最后将变换矩阵T转为位置和姿态(欧拉角)。
tinyxml2是一个轻量级的C++库,用于解析和生成XML文档。它是对原始tinyxml库的改进和扩展,提供了更快速、更强大的XML处理功能。
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库,编程是C++,依赖项较少,但是相比较于PCL来说,代码更有可读性,PCL中大量的使用C++高级特性,阅读起来比较难并且不易重构拆解代码,而cilantro重点放在了3D案例上,尽量减少了样板代码的数量,包含了对点云常见的操作,是一个比较简单易懂的API,所以该库可以被广泛的模块化,并且支持多维度数据进行操作,同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师,是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士,是感知机器人小组的成员。
选自 Intel Blog 作者:Andres Rodriguez、Niveditha Sundaram Caffe2 作为 Caffe 重构出的深度学习框架,一经发布便引起了业内极大的关注。机器之心也对 Caffe2 进行了跟踪报道。昨日,英伟达的一篇技术博客让我们了解 Caffe2 结合 GPU 带来的性能提升。这篇文章对 Caffe2 在 CPU 的支持下带来的性能改进进行了介绍,希望能为大家应用该框架提供帮助。 每一天,在世界的各个角落都在产生越来越多的信息——文本、图片、视频等等。为了能让人们更好
一直对SLAM技术感兴趣,断断续续的研究过一段时间,这次又听了相关的讲座,啧(DJI自动驾驶的负责人,从0到1,应该算巨佬授课了)。总之就是一堆数学,编程就是个弟弟:
在Mac中安装OpenCV3时,如果需要安装--with-contrib,则会报错,OpenCV 3的安装命令为:
PCL1.9.1并没有支持vs2015版本的exe版本,然后需要下载PCL的源码重新自己CMake编译出vs2015版本的
1.http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows.php#compiling-pcl-windows
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源、晏奇 WebDNN 是网页浏览器中最快的 DNN 执行框架,而本文首先简单介绍了 WebDNN 特征与其框架结构,即表明了为什么 WebDNN 能为端用户提供高效的 DNN 应用。而后文章将给出 WebDNN 与 Keras.js 的详细对比,并在最后一部分介绍 WebDNN 的安装环境与步骤。 WebDNN 简介 最近,深度神经网络(DNN)在很多领域吸引了大量的关注,比如图像和视频识别、自然语言处理和游戏 AI 等。很多这些领域的产品都应用了 DNN。然而
Eigen是开源的C++线性代数库,常用在计算机图形学中。 有份英文的Eigen使用手册,简要整理一下
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。
Eigen是一个开源的C++库,主要用来支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。Eigen 目前(2022-04-17)最新的版本是3.4.0(发布于2021-08-18),除了C++标准库以外,不需要任何其他的依赖包。Eigen库的下载地址为:https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.4.0/eigen-3.4.0.zip
以下的操作都要管理员的权限,我可以提前剧透,我应该应该是没有安装上DDS,应该是算安装好了80%的样子。
尽管依赖问题非常棘手,但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理,避免成为一个调包侠。
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。。 简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。当前(2023.1)最高 release 版本: 3.4.0 Eigen 采用源码的方式提供给用户使用,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 Eigen 的定位是矩阵运算,已经
有了这部分代码,可以进一步说明与验证该接口。cur_pose是机械臂基于基坐标系的位置和姿态,毫米和弧度为单位,即p_from参数。对于target_pose参数,是对p_from进行的位置和姿态的变换,例子中target_pose表示位置不变,绕ry旋转1弧度。输出结果:
本系列文章为原创,转载请注明出处。 作者:Dongdong Bai 邮箱: baidongdong@nudt.edu.cn
(四)在vs的项目中点击“属性”——“C/C++”——“常规”——“附加包含目录” ,添加路径D:\library\eigen-3.3.4
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
,需要求该矩阵的逆。一个直接求逆的方式是将4×4齐次变换求逆。但是,这样做就不能充分利用变换的性质。容易看出比较简单的方法是利用变换的性质求逆。
可以看到涉及的知识面还是比较广的。这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图,大家可以感受一下:
#Eigen的安装 下载Eigen以后直接引用头文件即可,需要的头文件如下 Eigen支持的编译器类型 GCC, version 4.4 and newer. MSVC (Visual Stud
该命令会调用编译器程序g++,让他读取main.cpp中的字符串(称为源码),并根据C++标准生成相应的机器指令码,输出到a.out这个文件中,(称为可执行文件)
Ipopt项目Github地址:https://github.com/coin-or/Ipopt
选自Github 机器之心编译 参与:李泽南、蒋思源 在实践中,机器学习算法经常会出现各种错误,而造成错误的原因也经常难以找到。近日,斯坦福大学的研究者提出了一种开发机器学习系统的新思路:以数学定理为基础构建机器学习随机计算图,以达到无 bug、自动化的目的,他们提出了随机计算图系统 Certigrad。在实验中,研究人员证明了该方法在未经大量优化的情况下达到了可以和 TensorFlow 相媲美的表现。目前,该项目已经开源。 项目链接:https://github.com/dselsam/certigr
我们是接着上一篇文章安装虚拟机与pcl的配置(1)继续 使用快捷键“ctrl+alt+T”,来打开一个命令窗口如下图 比如我们在命令窗口下输入ls 我们会看到在主目录下的所有文件 下图是我插上u盘的
一.用来组织和重用代码的,之所以有这样一个东西,是因为人类可用的单词太少,哦不同的人写的程序不可能所有的变量都没有重名现象,如果两个人写的文件中出现同名的变量或函数,使用起来就有问题了。为了解决这个问题,引入了这个概念,通过使用 namespace xxx;你所使用的库函数或变量就在该名字空间中定义,就不会引起冲突了。
本文主要实战应用这篇文章的代码,https://github.com/hku-mars/mlcc。我们知道目前大部分的开源方案要实现相机和激光雷达之间的外参标定需要两者有共同的视角。而本文则实现了即便相机与激光雷达在同一时刻没有共同视角的情况下,通过点云重建和位姿的优化不仅实现了多个激光雷达的外参标定,也完成了相机和激光雷达的外参标定。本文详细记录使用的流程和可能遇到的问题。
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。
变异位点的注释是突变分析中最重要的一项分析内容,在过去的十几年中,各个组织和团队开发了大量的软件和数据库,对变异位点进行注释。现阶段对于变异位点的注释而言,最大的挑战之一就是相关的软件和数据库太多了。不同软件有着不同的标准和阈值,在实际筛选时,往往无从下手。
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