文章标题：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation摘要：逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。自监督单目模型训练的研究，通常是探究越来越复杂的结构、损

时间：2019.07 作者：干磊背景：本文统计的是2018年及以前的相关论，未涉及2019年的论文。1，深度学习+SLAM的可行性长期来讲，深度学习有极大可能会去替代目前SLAM技术中的某些模块，但彻底端到端取代SLAM可能性不大。短期来讲（三到五年），深度学习不会对传统SLAM技术产生很大冲击。2，深度学习+SLAM的 5 个主要研究方向1）单目SLAM学习尺度/深度...

OpenCV的Rect矩形类用法摘自 https://blog.csdn.net/kh1445291129/article/details/51149849//如果创建一个Rect对象rect(100, 50, 50, 100)，那么rect会有以下几个功能：rect.area();     //返回rect的面积 5000rect.size();     //返回rect的尺寸 [5...

https://docs.opencv.org/3.3.1/d9/d25/group__surface__matching.html表面匹配简介具有3D结构感觉能力的相机和类似设备正变得越来越普遍。 因此，使用深度和强度信息来匹配3D对象（或部件）对于计算机视觉至关重要。 应用范围从工业控制到指导视障人士的日常行为。 范围图像中的识别和姿势估计的任务旨在通过将所查询的3D自由形式对象与所获...

单目定位和双目定位的选择，我觉得主要还是成本和时间的考虑。之前也尝试过双目定位，感觉要更精准些，但双目测距需要对两幅图像进行图像变换和极线匹配，稍微耗时了一些。这几天尝试了一下单摄像头进行测距定位，主要有两个思路：1.定位测量插值得到每个像素的实际坐标该方法总觉得有很大的问题：一个是摄像头安装后就必须固定不动，稍微的旋转都会导致之间测量的像素点对应的坐标偏...

目录矩的概念介绍空间矩，中心矩,中心归一化矩,Hu矩空间矩的公式为：中心矩的公式为：归一化的中心矩公式为Hu不变距OpenCV中计算Hu矩的公式为： OpenCV计算矩的函数OpenCV计算矩moments的函数空间矩10个OpenCV中计算Hu矩函数:中心矩/归一化中心矩(7个)示例程序轮廓匹配/形状匹配利用matchShape函数...

了解ROS的robot_pose_ekf软件包中扩展卡尔曼滤波器的用法：robot_pose_ekf软件包用于基于来自不同来源的（部分）位姿测量值来估计机器人的3D姿势。它使用带有6D模型（3D位置和3D方向）的扩展卡尔曼滤波器，将来自车轮里程计，IMU传感器和视觉里程计的测量结果结合起来。基本思想是提供与不同传感器的松散耦合集成，其中传感器信号以ROS消息的形式接收。主页：http://ros.

findcontours和drawcontours2个算子//! retrieves contours and the hierarchical information from black-n-white image.CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,     

高精地图是无人驾驶核心技术之一，精准的地图对无人车定位、导航与控制，以及安全至关重要。本文是“无人驾驶技术系列”第七篇，首先介绍高精地图与传统地图的区别，然后介绍其特点及制作过程。在了解高精地图基础知识后，探索其在无人驾驶场景中的应用。电子地图分类我们日常使用的用于导航、查询地理信息的地图都属于传统电子地图，其主要服务对象是人类驾驶员。而与传统电子地图不同，高精度电子地图的主要服务对象是无...

大家好，对于VSLAM研究人员当然要对最新的VSLAM的研究做下总结了，这次为大家介绍PL-SLAM。上图就是PL-SLAM的框架，是不是感觉和ORBSLAM很像呢？比较典型打特征法+直接法的结合的关键帧的Vslam跟ORBSLAM有三个主要线程：跟踪 、构图、回环检测一、Tracking（估计相机的位置，根据约束条件，产生新的关键帧）特征提取方面：ORB、lsd的线条像素特征...