GGY1102的博客

树莓派实验室 | Raspberry Pi中文资讯站，提供丰富的树莓派使用教程和DIY资讯 (nxez.com)K210、K230或K510等计算机视觉应用的开发板 （自带很多物体检测、识别等的模型）开源的各种Linux发行版本，Ubuntu 、CentOS等。开源软件或库有很多，例如 Linux 操作系统的内核。类似的 计算机视觉应用的开发板有 Openmv。开源的3D视觉函数库，Open3D。32位或64位的开源硬件，树莓派。开源的视觉函数库，OpenCV。类似的，也有很多开源硬件。

河海大学承担的江苏省重点研发计划（产业前瞻与共性关键技术）重点项目“新一代人机共融智能陪护机器人关键技术研发”江苏省重点研发计划《新一代人机共融智能陪护机器人关键技术研发》顺利通过验收 (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s/N5h6vdYmuRZaCOrPgnZ9NA...

一、计算机视觉中所说的目标检测是什么二、目标检测的输入图像的尺寸问题深度学习网络对处理图像的尺寸大小有限制吗？ - 知乎结论：用CNN处理图像对尺寸不受大小限制。题主的问题主要有两个，一个是为何要resize，一个是是否要固定…https://www.zhihu.com/question/423889886/answer/1504270691解决目标检测中对输入图像大小的限制方法？ - 知乎图像分类、检测算法中，要求输入图像必须是固定大小的，如Alexnet要求输入图像必须是227*227...

百度开放的一款轻量级网络结构，可以直接下载apk安装在安卓手机上运行百度开源了一款黑科技！超轻量级目标检测算法，网友：这也太好用了！_菜鸟学Python的博客-优快云博客说到目标检测，那可谓当前的自动驾驶、新零售、智慧工业等热门行业中的关键技术之一。目标检测不仅在行人、车辆、商品以及火灾检测等任务中发挥着极其关键的价值，在目标跟踪、姿态识别、手势控制、图像...https://blog.youkuaiyun.com/cainiao_python/article/details/12146337...

摄影测量概述：摄影测量概述 - 知乎通过该文总结一下摄影测量这门技术的基本思路与实现手段。 摄影测量即通过摄影完成测量，其任务是由二维的像片点坐标得到对应目标的实际三维坐标，完成测量，加以处理有制地图，三维重建等多种应用。 下面就介绍传…https://zhuanlan.zhihu.com/p/27432157摄影测量中的几个核心问题 - 知乎本文整理自知乎问题的回答，原问题见 应该如何扎实的自学摄影测量学？ - 木木哥的回答 - 知乎 摄影测量的中心问题是从获取的影像来得到成像像素在影像中...

参考：移动机器人室内定位技术综述：笔记-1 - 知乎搜素关键词： "indoor location", "indoor localization", "indoor tracking" and "indoor positioning" 对于移动机器人，定位技术是保证移动机器人轨迹/运动作业的前提技术，特…https://zhuanlan.zhihu.com/p/107880431搜素关键词："indoor location", "indoor localization", "indoor tra...

转自：国外科研机构机器人应用案例汇总，涵盖农牧业黄瓜收割机以促进温室大棚经济，时长02:08位于加拿大林肯的Vineland 研究与创新中心(Vineland) 正是致力于提高商业温室生产力的组织之一，他们的主要目标是提高加拿大园艺的经济可行性、可持续性和竞争力，他们希望通过各种解决方案（包括机器人技术）来实现这一目标。在现场机器人研究科学家布赖恩·林奇 (Brian Lynch) 的带领下，Vineland 正在使用Husky UGV开发一种用于商业温室操作的自主机器人黄瓜收获系统

一、图像分类二、目标检测1.2.3. 低处理器或嵌入式级别处理器模型三、姿态识别2. 轻量级pose detection （骨架识别）标题： 122FPS、51.8mAP 超轻量关键点检测算法PP-TinyPose122FPS、51.8mAP 超轻量关键点检测算法PP-TinyPose来啦！https://mp.weixin.qq.com/s/GPp_LGkSZ8fn8aU5VFTGrQ链接：GitHub - PaddlePaddle/PaddleDetectio..

对于移动机器人的视觉定位而言，其实平台是否是机器人不重要，无人车、自动驾驶或者手持相机等都可以。一、区分几个概念1. visual place recognition， 视觉位置识别，只是将inquiry image （当前采集到的图像） 与之前图像数据库中的做匹配（matching）， 匹配成功，或者相似度最大的那个数据库图像所在的位置范围 就是当前图像 所找到的位置。注释：此处的place是一个大概的范围，不需要精确的相机空间坐标 pose。2. locati...

检测三维物体？一篇文章认识《双目立体视觉》https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3ODA3MzMyNQ==&mid=2669166425&idx=1&sn=603ef1548d06d0ffd9dafe5aedec9cbb&chksm=85a4c3dbb2d34acd66ec8e00016676a775412045512a24083804ccc3c2fce43c378ae4ea1c0c&mpshare=1&scene=23&..

Python+OpenCV图像处理之直线检测_天为我蓝的博客-优快云博客霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。python实现import cv2import numpy as np# 使用霍夫直线变换做直线检测，前提条件：边缘检测已经完成__author__ = "boboa"# 标准霍夫线变换def lin...https://blog.youkuaiyun.com/weixin_3061696..

1. 网友分享的一种实现版本Bitbuckethttps://bitbucket.org/hridaybavle/semantic_slam/src/master/GitHub - hridaybavle/semantic_slam: This package is for running the semantic SLAM algorithm using extracted planar surfaces from the received detectionhttps://github.com.

转自：占据栅格地图构建（Occupancy Grid Map） - 知乎用于学习参考用。懂了占据栅格地图构建算法，就意味着SLAM问题不再是抽象的理论公式，它变成了浮现在你我脑海里的动态构建过程。这将对我们完整理解各种激光SLAM算法起着十分重要的作用。1、地图的分类移动机器人常见的地图有三种：尺度地图、拓扑地图、语义地图。尺度地图：具有真实的物理尺寸，如栅格地图、特征地图、点云地图；常用于地图构建、定位、SLAM、小规模路径规划。拓扑地图：不具备真...

转自知乎网友：多传感器融合（算法）综述 - 知乎多传感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。一、基本原理多传感器融合基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信..

转自：超全的3D视觉数据集汇总 - 知乎1、KITTI数据集KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)、语义分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图

转自：SLAM优秀开源工程最全汇总 - 知乎 (zhihu.com)1、CartographerCartographer是一个系统，可跨多个平台和传感器配置以2D和3D形式提供实时同时定位和制图（SLAM）。https://github.com/cartographer-project/cartographer2、Openvslam一个通用的视觉SLAM框架。OpenVSLAM是单眼，立体声和RGBD视觉SLAM系统。值得注意的功能是：它与各种类型的相机型号兼容，并且可以轻松地.

第1集：计算机视觉的古老秘密 - 01 - 介绍（英文字幕）_哔哩哔哩_bilibili第2集：计算机视觉的古老秘密 - 02 - 人类视野（英文字幕）_哔哩哔哩_bilibili第3集：第4集：第5集：计算机视觉的古老秘密 - 05 - 边缘与特征（英文字幕）_哔哩哔哩_bilibili第6集：第7集：计算机视觉的古老秘密 - 07 - 匹配，RANSAC，SIFT和HOG（英文字幕）_哔哩哔哩_bilibili第8集：计算机视觉的古老秘密 - 08 - 光流（英文...

竞赛官网：Benchmarking Long-term Visual Localization数据集：Benchmarking Long-term Visual Localization

Tutorials:Edgar Riba, Vassileios Balntas, Dmytro Mishkin:LocalFeatures:From SIFT to Differentiable Methods.CVPR 2020 Tutorial.CVC Researchers at CVPR 2020 – CVCOutreach (uab.es)b站视频：CVPR2020 tutorial: Local Features: From SIFT to Differenti...

以下内容均以移动机器人学研究主题为主， 并非工业机械臂或者自动化等方面的话题。Topic： Robotics、Mobile Robot、Localization、Mapping、SLAM1.Sebastian Thrun（谷歌无人驾驶之父、概率机器人学教材作者之一）： 美国 斯坦福大学教授http://robots.stanford.edu/2.Cyrill Stachniss （gmapping 作者导师）：德国 波恩大学教授https://www.ipb.uni-bonn....

一、调用笔记本自带摄像头或者台式机外接USB摄像头实时录像显示，并逐帧保存采集图像到指定的文件夹（目录），注意：保存量较大，长时间采集记得删除无用的图像。路径前加"r"和路径后加""的目的是为了进行转义，确保不会因路径出现错误Windows7+Python3.x+OpenCVimport cv2#打开笔记本的内置摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)i = 0#也可写成while Truewhile(1): """ ret：True或者False

学习参考：https://www.jianshu.com/u/a2db4e6aa91f目标检测的定位部分：https://www.jianshu.com/p/c67117859b10特征点检测部分：https://www.jianshu.com/p/c53e0a0d77aa目标检测算法：https://www.jianshu.com/p/191076e6ba89卷积滑动窗口法：https://www.jianshu.com/p/c0cf8a07b03ebounding box：ht.

用于学习参考，源自：https://blog.youkuaiyun.com/zijin0802034/article/details/77685438/

一、Indoor Scene Recognitionhttp://web.mit.edu/torralba/www/indoor.htmlIndoor Scene Recognition Indoor scene recognition is a challenging open problem in high level vision. Most scene recognition models that work well for outdoor scenes perform poo.

利用 OpenCV 的 EAST 文本检测器定位图像中的文本区域。 提取每个文本 ROI，然后使用 OpenCV 和 Tesseract v4 进行文本识别。from imutils.object_detection import non_max_suppressionfrom PIL import Imageimport numpy as npimport pytesseractimport timeimport cv2from matplotlib import pyplot ...

一、正常读取磁盘图片使用 teesseract 进行简单的文字识别首先要安装pytesseract之后要安装TesseractOCR非摄像头版本 Python + tesseractocr 的文本识别方案参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014361280/article/details/105110506二、外接USB摄像头文本识别 TesseractOCRimport cv2 as cvfrom PIL import Imageimport pyt...

一、Windows7 系统下 Python 3.x版本 ， 台式机外接摄像头 使用分水岭算法 腐蚀 膨胀等，识别文本的区域。import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltcap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 15)while True: ret, frame = cap.read() # 转化成灰度图 gray ...

一、一般的Python OpenCV代码是对现有的图片提取fast角点参考代码很多：https://blog.youkuaiyun.com/update7/article/details/105927539二、采用台式机外接USB摄像头采集图像，实时检测fast角点并显示。（可设置摄像头采集帧率） 只是简单的将图像获取路径换成摄像头采集，也能运行，但是运行结果是图片的显示，关闭后又显示下一帧图像，无法实时视频流级别的显示检测结果。 初学者摸索的修改版代码，测试可以使用...

一、图像上下翻转importcv2importnumpy as np# 上下翻转defRotateClockWise180(img):new_img=np.zeros_like(img)h,w=img.shape[0],img.shape[1]foriinrange(h):#上下翻转new_img[i]=img[h-i-1]returnnew_img# 调用usb摄像头camera_id=0cap...

一、网上很多笔记本带有内置摄像头的 代码读取案例。例如：读取内置摄像头的Python- OpenCV代码import cv2#引入库cap = cv2.VideoCapture(0)while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("Video", frame)#读取内容 if cv2.waitKey(10) == ord("q"): break #随时准备按q退出cap.release()...

注释：玩机器人技术和研究，假设已经知道ROS，以下大部分仿真环境几乎都可以与ROS交互 非儿童机器人编程环境scratch等。一、Gazebo大名鼎鼎的仿真环境官网地址：http://gazebosim.org/二、SAPIEN来自 2020年 CVPR论文的描述。A SimulAted Part-based Interactive ENvironment ， a realistic and physics-rich simulated envi...

转自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MTM1MTQwMw==&mid=2247514470&idx=1&sn=ed304f2b2fd848b6e5f92e3ce8f26d99&chksm=ec130762db648e74c3ca22061dc0e48bffac68ed33d3300d33b9fd528c1aba7f165c...

转自：https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9860797.htmlUPenn - Robotics 4:Perception - week 1:Geometry of Image Formation...

转自https://blog.youkuaiyun.com/spacegene/article/details/107458141?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-3&spm=1001.2101.3001.4242#1.%20SLAM参考:https://github.com/PaoPaoRobot/ICRA2020-paper-list目录:1. SLAM2. Deep Learning in Robotics...

机器人名校及其官网：机器人相关网站：机器人操作系统（ROS）及相关：官网：https://www.ros.org/ （美国 柳叶车库公司最初创立）http://wiki.ros.org/SROS创客智造（中文机器人相关技术论坛）：https://www.ncnynl.com/古月居（华科某高校毕业生 技术咖）博客：https://www.guyuehome.com/category/column...