3.项目gvins_feature_tracker------主文件阅读（1）

最新推荐文章于 2025-08-01 00:01:37 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： GNSS\INS\视觉 文章标签： 计算机视觉 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41861406/article/details/127291297
本文主要解析gvins_feature_tracker项目的主文件内容，包括读取yaml配置参数，循环处理图像数据并发布。同时提到了图像回调函数img_callback的角色，但特征点提取的详细过程将在后续补充。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.包含的主要源文件

add_executable(gvins_feature_tracker
    src/feature_tracker_node.cpp//主文件
    src/parameters.cpp
    src/feature_tracker.cpp
    )

2.主文件

int main(
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Ubuntu20.04 Opencv4 运行PL-VINS时遇到的“[linefeature_tracker-4] process has died“问题
panggeng的博客
06-15 722
在文章的后半部分有提到我们遇到问题的解决办法，我在按方法操作的时候会出现一些报错。我删除了my_lsd.cpp文件中有报错的三个“/‘，并将my_lsd.hpp中定义的名字cv::mycreateLineSegmentDetector改为和.cpp文件中一样的cv::createLineSegmentDetector。这样在我这边就不会报错，程序也可以运行。找原因找了很久，大概原因是因为在Opencv的后续版本中，将lsd的部分功能不做开源处理所以导致会出现上面的问题，解决办法是参考这位好哥哥的一篇文章。
ubuntu20.04运行VINS-Mono（跑EuRoC数据集）
2301_80311277的博客
12-16 1593
在VINS-Mono主工程目录下的config子目录中找到euroc文件夹，并打开其中的euroc_config.yaml文件，将其中结果输出保存路径修改为本地的绝对路径或相对路径。应该是这个功能包路径没有成功得到，直接注释了这一行，改成你电脑中安装的vins_mono的pose_graph这个功能包路径，备注：直接下可能因为包太大下不下来，我是下载的zip，再解压，将VINS-Mono-master重命名为VINS-Mono。，当时参考了几篇不同的文章，感觉我的这个配置应该也可以编译，就先尝试了一下。
Ubuntu20.04用D435i运行VINS-Fusion
xlbwzz的博客
05-05 4536
记录一下用D435i运行VINS-Fusion过程电脑配置：Intel NUC 12WSKi5（8+512）系统：Ubuntu20.04ros版本：noetic前置要求：1.已经安装完成Ubuntu20.04系统2.已经安装完成ROS-noetic3.更换过国内源，并且有梯子（有些步骤如果下载缓慢就需要梯子）
polkit-0.96-11.el6_10.2.x86_64.rpm离线升级包下载（Polkit漏洞CentOS6修复升级包）
02-09
CentOS 6.X版本专用 升级命令： rpm -Uvh polkit-0.96-11.el6_10.2.x86_64.rpm ...https://security-tracker.debian.org/tracker/CVE-2021-4034 https://www.qualys.com/2022/01/25/cve-2021-4034/pwnkit.txt
GPS-Tracker.zip_GPS_gps design_gps tracker_tracker_tracker GPS
07-15
标题中的“GPS-Tracker.zip_GPS_gps design_gps tracker_tracker_tracker GPS”揭示了这是一个关于GPS追踪器设计的项目，其中包含了GPS技术、设计要素以及追踪设备的相关内容。描述中的“SAM D20 GPS Tracker ...
sla-charger-ver-3.rar_sla_sla charger_tracker
09-24
标题中的“sla-charger-ver-3.rar”暗示我们讨论的是一个关于SLA（Sealed Lead Acid，密封铅酸）电池充电器的更新版本，而“sla_sla_charger_tracker”可能指的是该充电器具备SLA电池充电管理和最大功率点跟踪...
red-ball-tracker.rar_red ball_tracker
07-15
simulation of red ball tracker
智慧交通中目标检测 mAP↑28%：陌讯多模态融合算法实战解析
xiaobaibai153的博客
07-31 543
摘要：陌讯多模态融合算法针对智慧交通目标检测难题提出创新解决方案。该算法融合摄像头RGB图像与毫米波雷达点云数据，通过动态权重分配机制（环境因子α调节）实现多源特征优化组合。实测显示，在省级高速测试集上mAP@0.5达0.86，较YOLOv8提升28%，推理延迟控制在89ms，边缘设备功耗仅9.3W。某城市快速路应用案例中，雨天事故率下降62%，应急车道识别准确率提升至95%，验证了算法在复杂场景下的优越性能。（149字）
YOLOv13 汉化优化部署版本：超图增强自适应视觉感知的目标检测系统
Stuomasi_xiaoxin的博客
07-31 538
YOLOv13汉化优化版是基于最新YOLOv13目标检测框架的本地化版本，针对中文用户进行了全面优化。项目重点包括超图增强自适应视觉感知技术(HyperACE)、全流程聚合-分发范式(FullPAD)等创新特性，在MS COCO基准测试中展现出优于YOLOv8/v10/v12的性能表现。项目提供一键式环境配置、训练推理脚本、模型导出等功能，并针对国内用户优化了镜像源和依赖管理。通过引入超图计算技术，该版本实现了高阶视觉关联建模，在保持轻量化的同时提升检测精度，为中文开发者提供了更便捷高效的目标检测解决方案。
yolo检测常见指标
weixin_53083884的博客
07-28 870
YOLO目标检测性能评估的核心指标主要包括：mAP（平均精度）和FPS（每秒帧数）。mAP综合衡量检测精度，通过计算不同IoU阈值下各类别的平均精度；FPS评估检测速度，体现实时性。此外，IoU（交并比）用于判断预测框准确性，Precision和Recall分别反映查准率和查全率。实际应用中需在精度（mAP）和速度（FPS）间权衡，如YOLO的不同版本针对不同需求优化性能。这些指标帮助评估模型在目标定位、分类和实时性方面的综合表现。
使用realsense进行目标检测并标识目标深度
qq_42936727的博客
07-31 306
涉及知识点都在代码中注释了，直接看代码。
【目标检测】d-fine模型部署
weixin_37763484的博客
07-30 481
详细介绍目标检测新sota d-fine模型的使用
Halcon_图像分割
weixin_66484088的博客
07-28 500
图像分割技术概述 本文介绍了三种常用的图像分割方法：阈值分割、区域分割和边缘检测。阈值分割通过设定灰度阈值将图像分为前景和背景，适用于目标与背景灰度差异明显的场景。区域分割采用局部阈值和区域生长法处理复杂背景或多种灰度目标，如dyn_threshold算子比较原图与平滑图的差异。边缘检测使用Sobel、Roberts等算子提取图像轮廓。每种方法都配有Halcon算子说明和示例代码，如gray_histo计算直方图、auto_threshold自动分割等，为图像处理提供了实用技术方案。（150字）
SAM附录详解
小小老大MUTA的博客
07-31 743
SAM附录详解
yolo 目标检测600类目标
MrLi的博客
07-28 187
本文介绍了针对600类目标检测任务的YOLO模型优化方案。在模型架构方面，提出调整输出层类别节点数至600、优化骨干网络（如使用EfficientNet）和保留多尺度检测头。数据准备强调高质量标注（每类至少500张图像）和针对性增强策略（如小目标缩放）。训练优化包括采用CIoU损失函数、调整学习率至0.01、使用预训练模型迁移等技术。部署建议采用TensorRT量化和动态NMS阈值调整。特别针对小目标（蜘蛛等）、长尾类别（平衡车等）和相似类别（海龟/龟）提出了专项处理方案。评估指标推荐mAP@0.5:0.9
Python-初学openCV——图像预处理（三）
bright_colo的博客
07-27 1426
我们对图像进行处理后，需要对空出来的区域进行一个填充，此外、后续的一些图像处理方式也会用到边缘填充(下面例子会在插值方法后继续操作)
视觉图像处理中级篇 [2]—— 外观检查 / 伤痕模式的原理与优化设置方法
最新发布
电工
08-01 213
例如，检测带印刷图案的工件污迹时，差分滤镜能有效排除印刷干扰，聚焦于真正的缺陷。系统将检测区域划分为由多个像素组成的小分割，计算每个分割的平均灰度值，再与周围分割对比，差值超过阈值即判定为伤痕。对于圆形工件（如轴承、PET 瓶），极坐标转换技术能将圆弧检测区域转换为方形，通过对比圆周和半径方向的灰度变化，实现全方位伤痕检测。外观缺陷检测是工业生产中的关键环节，而伤痕模式作为图像处理的核心算法，能精准识别工件表面的划痕、污迹等缺陷。检测颜色较浅的污迹时，需要将移动量及比较间隔均设为较大的值，以便在更大的。
基于深度学习的医学图像分析：使用YOLOv5实现医学图像目标检测
qq_74383080的博客
07-31 223
本文介绍了基于YOLOv5的医学图像目标检测技术。首先阐述了医学图像分析的重要性及其在疾病诊断、手术规划等场景的应用。然后详细讲解了YOLOv5算法的理论基础，包括其高效的架构特点和优势。接着提供了完整的代码实现流程，从环境准备、数据加载到模型训练与评估。实验表明，YOLOv5能够有效提升医学图像目标检测的性能和效率。文章最后鼓励读者尝试改进模型架构或使用其他数据集，以进一步优化检测效果，为医学诊断提供更精准的技术支持。
SAM模型细节分析 (附录内容)
小小老大MUTA的博客
07-31 550
SAM模型细节分析 (附录内容)
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