安装realsence-ros，ros1版本

最新推荐文章于 2025-08-06 17:11:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-06 17:11:17 发布 · 145 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉 

cd ~/catkin_ws/src
git clone -b ros1-legacy https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git
cd ~/catkin_ws
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y
catkin_make
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch

RealSence 驱动及ROS包配置笔记
逆水独流的博客
12-07 1478
RealSence 驱动及ROS包配置笔记 1. 下载SDK及ROS包 打开https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases.下载对应版本的SDK源码。注意，这里的对应版本需要检查：Ubuntu版本、kernel版本、Supported Devices等。实验室采用的为Ubuntu16.04，kernel=4.15.0，D435型号（不是D435(i)！注意区分）。对应最新版本为Intel® RealSense™ SDK 2.0 (build
realsense-ros安装
Escape_x1n的博客
06-24 5427
一、realsense-ros安装 1.Create a catkin workspace mkdir -p realsense_rosws/src cd realsense_rosws/src catkin_init_workspace 2.clone realsense-ros文件下到src下 cd realsense_rosws catkin_make clean catkin_make ...
Ubuntu18.04下realsense-ros的安装
see_sunrise的博客
11-09 3524
1.Ubuntu18.04下Realsense-SDK和Realsense-ROS的安装 2.解决报错This workspace contains non-catkin packages in it, and catkin cannot build a non-homogeneous 3.解决虚拟机连接不上d435i相机的问题
ubuntu18.04 ＋ realsence－sdk安装
m0_48919875的博客
08-03 1241
ROS + REALSENCE
ROS系统——ROS、realsense-ros的安装配置流程
不精，不诚，不足以动人
03-23 3600
1 系统要求 Ubuntu 18.04 Linux内核版本不超过5.4 2 ROS安装方法（melodic版） 1、添加ROS软件源（TX2使用自带源即可，该步可省去） sudosh -c'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' 2、添加公钥 sudoapt-key adv --keyserver'...
使用ros从realsence相机中获取图像
czh的博客
01-05 5498
使用ros从相机中获取视频，并将视频拆分成每帧图像，将RGB图像和Depth图像分别保存在两个文件夹中。
树莓派调用RealSense D415 和 realsense-ros源码安装
m0_53762604的博客
11-29 1346
树莓派4B Ubuntu server 20.04 LTS。可以git clone 也可以直接下zip。跳出来的窗口左边打开开关就能看到效果。1.下载RealSense SDK。会提示我们先拔掉再插上，让他识别。4.调用RGB-D415。3.设置udev规则。
Ubuntu18.04安装librealsense以及realsense-ros运行D435i
qq_74338754的博客
03-20 508
realsenseD435i相机在ROS下运行
Ubuntu下安装RealSense的Ros包
weixin_46658421的博客
03-20 1177
Ubuntu下安装RealSense的Ros包 1.介绍 准备工作： 首先需要在Ubuntu中安装Ros(Ubuntu16.04对应的Ros版本为ROS Kinetic)，关于Ubuntu下Ros的安装大家可参考下面网址： http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu https://blog.youkuaiyun.com/shijiegong123/article/details/103082119 2.安装RealSense的Ros包 In......
ubuntu20.04安装realsence-ros包
03-12
sudo apt install ros-noetic-desktop-full ``` 设置环境变量以便能够方便地调用ROS命令, 可通过向~/.bashrc文件追加以下行实现自动配置[^2]: ```bash echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc ...
realsense-ros-2.3.2
08-04
标题“realsense-ros-2.3.2”指的是Intel Realsense相机在ROS（Robot Operating System）环境中的一个特定版本的软件包，这里是2.3.2版。这个功能包是为开发者提供与Intel Realsense系列相机交互的能力，使他们能够...
ubuntu18.04+ROS1安装Realsense_ROS遇到的问题
yanyanLqq的博客
06-11 1222
我首先是按照这个博主的链接去安装。
【2025WACV-目标检测方向】
hasakie的博客
08-05 129
本文提出EDMB，首个基于Mamba架构的边缘检测模型，通过全局-局部编码器与可学习高斯分布解码器实现高效多粒度边缘检测。EDMB采用VisionMamba捕获全局上下文，结合局部窗口处理保留细节，通过高斯分布采样生成可控粒度边缘。实验表明，在BSDS500数据集上单/多粒度ODS分别达0.837/0.851，计算量比Transformer模型降低46%，且首次实现单标签数据集的多粒度生成。核心创新包括：1）Mamba架构的高效长程建模；2）基于ELBO损失的分布学习方法；3）无需多标签的粒度控制机制。代码
YOLOv11改进：集成FocusedLinearAttention与C2PSA注意力机制实现性能提升
weixin_39818775的博客
08-06 683
lr0: 0.0032 # 初始学习率lrf: 0.15 # 最终学习率 = lr0 * lrfbox: 0.05 # box损失增益cls: 0.5 # 分类损失增益cls_pw: 1.0 # 分类正样本权重obj: 1.0 # 目标损失增益obj_pw: 1.0 # 目标正样本权重fl_gamma: 1.5 # 聚焦参数。
智慧工业复杂目标检测精度跃升：陌讯多模态融合算法实战解析
2501_92487721的博客
08-05 632
陌讯多模态融合算法在智慧工业检测领域实现突破性进展，针对金属反光、零件遮挡及运动模糊等行业痛点，创新性地提出三阶处理框架。该技术通过RGB与深度信息融合、跨模态注意力机制及动态决策算法，在工业标准测试集上达到89.7%的mAP值，推理速度提升38.2%。在新能源汽车焊点检测实战中，漏检率从35.7%降至9.9%，单帧检测耗时仅38ms。文章还提供了模型轻量化部署与数据增强的实用技巧，为工业场景下的高精度实时检测提供了有效解决方案。
无人机航拍数据集|第1期 无人机影像中森林火灾目标检测YOLO数据集6943张yolov11/yolov8/yolov5可训练
猫脸码客的博客
08-06 205
无人机影像中森林火灾目标检测YOLO数据集。
人工智能篇之计算机视觉
Shan1205的博客
08-02 265
得益于神经网络和深度学习的快速发展，计算机视觉技术得到了长足的发展。全球的计算机视觉产业发展迅速，相关产品在工业界的落地比 NLP 以及知识图谱更加成熟，在安防、金融、互联网、零售、医疗以及娱乐等产业都有了比较成熟的落地产品。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。就业：相比于前两个领域，计算机视觉领域相对而言更加成熟，对人才要求也更高更专。就业范围的广阔性上可能不如 NLP 和知识图谱，但在探索的深度上，是有优势的。
【07】VisionMaster入门到精通——Blob分折
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
08-02 318
本文介绍了Blob分析工具在图像处理中的应用，通过案例演示展示了如何查找U型槽并进行筛选。详细讲解了Blob分析的参数设置，包括阈值方式（单阈值、双阈值、自动阈值）、查找个数、孔洞面积等参数配置。同时展示了不同参数下的效果对比图，如轮廓输出、Blob图像和二值化图的差异，并说明如何通过调整软阈值来优化目标检测。该工具可有效分析图像中目标物体的存在性、数量、位置等特征。
计算机视觉的四项基本任务辨析
最新发布
Frost_Descent的博客
08-06 1244
计算机视觉是让计算机理解图像视频的学科，旨在模拟人类视觉功能。其研究分为图像处理、分析和理解三个阶段，包含初级（图像修复）、中级（物体检测）和高级（动作识别）三个视觉层级。核心任务包括分类、定位、检测和分割，其中分割又细分为语义、实例和全景分割。技术难点涉及物品旋转、三维动作识别、背景干扰和光照变化等复杂场景处理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小负不负

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值