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几何矩、几何形状特征描述

OpenCV中的moments函数用于计算图像或轮廓的几何矩,包括原始矩、中心矩和归一化中心矩。这些矩描述了形状特征,如面积、质心、方向和分布。原始矩$M_{ij}$基于像素强度加权平均,中心矩$\mu_{pq}$具有平移不变性,归一化中心矩$\eta_{pq}$进一步提供尺度不变性。几何形状特征描述中,圆形度、惯性比、凸性和质心是重要参数:圆形度衡量与理想圆的相似度,惯性比计算形状偏离圆形的程度

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cv2.stereoRectify中R1, R2, P1, P2, Q中每一个分量的物理意义

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#opencv
双目标定操作及配套代码、鱼眼单目标定

双目相机标定流程与验证 本文详细介绍了双目相机的标定流程,主要包括四个关键步骤:图像采集、单目内参标定、双目外参标定和结果验证。标定过程中强调图像多样性(多角度、多距离)对精度的影响,建议采用"三个距离+三个角度+两个高度"的拍摄原则。标定完成后需通过重投影误差(应<1像素)、基线长度一致性和极线对齐等多维度验证标定质量。实验表明,MATLAB在特征点匹配精度上优于Ope

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#matlab
VSCode远程SSH连接OpenCV图像显示方案

本文介绍了在VS Code中通过SSH远程连接服务器时,使用X11转发解决OpenCV图像显示问题的方法。主要内容包括:1)本地安装X11服务器;2)配置SSH启用X11转发;3)服务器端安装X11工具;4)OpenCV代码中创建显示窗口的注意事项。同时提供了局域网查询服务器IP的方法,包括安装nmap工具和使用ifconfig命令查看网络信息。这些步骤可帮助开发者在无图形界面的服务器上实现图像显

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#vscode#ssh#opencv
显卡、显卡驱动、cuda、cuDNN之间关系

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#cuDNN
基于VS Code的Docker调试环境搭建

本文详细介绍了在VS Code中配置Docker开发环境进行Autoware项目调试的方法。主要内容包括:1)通过官方APT仓库安装Docker引擎并配置免sudo权限;2)拉取Autoware开发镜像;3)安装VS Code的Dev Containers插件并创建开发容器配置文件;4)配置端口转发、目录挂载和推荐扩展;5)启动容器后克隆源码、安装依赖并进行项目编译。该方案实现了开发环境的容器化隔

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#docker#容器#vscode
自动驾驶与机器人中的slam技术(高翔)第九章(后端优化)run_optimization.cc代码笔记

slam、后端优化、自动驾驶与机器人中的slam技术(高翔)、run_optimization.cc代码笔记

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#自动驾驶#机器人
自动驾驶与机器人中的slam技术(高翔)第九章(前端实现)run_frontend.cc代码笔记

slam、前端、自动驾驶与机器人中的slam技术(高翔)、run_frontend.cc代码笔记

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#自动驾驶#机器人#前端
slam公式总结

slam必会公式总结

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