【实验目的】 1.掌握常见的图像增强方法 2.掌握利用Matlab进行编程实现图像增强 3.观察图像增强前后的效果 【实验内容】 1.利用Matlab对标准测试图像和自建图像进行对比度增强、直方图均衡化和直方图规定化 2.利用Matlab对标准测试图像和自建图像进行加噪处理,对含噪声图像进行均值滤波、中值滤波和高斯滤波处理 3.利用Matlab对标准测试图像和自建图像进行锐化处理 4.利用Matl
【实验目的】 1.掌握车牌识别原理 2.掌握利用Matlab进行编程实现车牌识别的方法 3.掌握复杂机器视觉软件系统的设计方法 【实验内容】 1.利用Matlab对标准车牌图像和自建车牌图像进行识别 【实验要求】 1.写出实现车牌识别的Matlab源代码 2.对测量结果进行统计和误差分析 实验程序 车牌: clear; close all; Scolor = imread('F:\MatlabSh
首先分成两个Part吧:直观和公式。 预备知识 1. 协方差矩阵是对称矩阵,对角线上是各维度本身的方差,其他是不同维度间的协方差; 2. 贝叶斯公式: 3. 多维高斯分布: 4. 期望和协方差矩阵: 在 时, 直观部分 先来说一说直观的。借鉴了这篇的图文:https://courses.engr.illinois.edu/ece4
文章目录 解析 代码实现 终端输出 解析 官方给出了 motionPlanningDemo1.ttt 这个代码范例,其中有在计算不同关节角下,机械臂末端的函数 getConfigConfigDistance用到了一个常量 metric,有几个关节,metric中就有几个元素。 motionPlanningAndGraspingDemo.ttt
[TOC]目录 一、单目相机模型 二、双目相机模型 三、RGB-D相机 四、非线性优化 (很火,但我不会) 一、单目相机模型 照片记 录了真实世界在成像平面上的投影,这个过程丢弃了“距离”维度上的信息,普通相机可以用针孔模型很好地近似。为了建立观测方程需对相机进行建模,因此首先了解一下小孔成像模型。首先了解一下成像的大致原理: 光聚焦在CCD或CMOS上 CCD或CMOS完成光/电转换
导读:本系列文章旨在对机器学习当前的概况与常用方法做一个梳理,所有内容均来自于笔者课堂所学、课后阅读与自己的思考总结。因自己接触机器学习时日尚短,所以文章中错误、纰漏之处在所难免,如有读者在阅读过程中发现文中错误,欢迎指正并一起交流探讨。 本章主要内容 一、什么是机器学习 二、机器学习的发展历程 三、机器学习的应用现状 一、什么是机器学习 在大家念小学的时候,一定记得小学语文课本上有着
上一节 heng2617:机器人学-课时3-4-雅可比矩阵 讨论了雅可比在力上的转换,这一节将讨论奇异性。 根据章节3-1的定义: 可知:雅可比是一种线性变换。上式是关节空间到末端执行器空间的局部线性变换。如果雅可比中有两列线性相关,那么机器人末端执行器就会失去一个自由度,该矩阵就不是满秩,它的行列式等于0 。我们称之为奇点(Singularity)。 雅可比在点 处非满秩,在求逆运算
看到gmapping,肯定会想,这已经是很老套的建图方式了,到ros wiki上git clone 一个gmapping包,配个turtlebot3,就能在ubuntu 18.04下的gazebo环境上吭哧吭哧跑起来了;再对比一下cartographer,调调参数,大概率我们对gmapping的认知就到此结束了。 这怎么能行呢?一点也不符合格物致知的科学定律。 看看这个:【1】OpenSLAM.o
KDL中提供了点(point)、坐标系(frame)、刚体速度(twist),以及6维力/力矩(wrench)等基本几何元素,具体可以参考 Geometric primitives 文档。 Creating a Frame, Vector and Rotation PyKDL中创建一个坐标系时有下面4种构造函数: __init__() # Construct an iden
这篇文章主要介绍了如何使用clion中配置ROS工程,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 一、启动法 1:命令行启动clion 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 sudo gedit ~/.bashrc #在bashrc文件中加入 export PATH="/home/gavyn/APPS/clion-20
ROS 服务通信模式 摘自《ROS机器人开发实践》 服务(services)是节点之间通讯的另一种方式。服务允许节点发送请求(request) 并获得一个响应(response) AddTwoInts.h文件是根据AddTwoInts.srv文件生成的 还会自动生成 AddTwoIntsRequest.h AddTwoIntsResponse.h AddTwoInts.h所在的目录是 \catki
文章代码建议用代码块标注,层次更清晰一些 这篇文章主要介绍了ROS软路由常用命令 小结,需要的朋友可以参考下 RouterOS监控脚本,断线报警,线路恢复自动解除报警:在/system script里添加脚本name=你要监控的ip内容如下 代码如下: :set i 0:while ($i=0) do={:beep length=2s frequency=2755;:delay 5;:
本篇文章主要给大家讲述了作为JAVA程序员如何能写出高效的代码以及运行效率更高的代码,一起学习分享下吧。 如果现在要求对你写的Java代码进行优化,那你会怎么做呢?作者在本文介绍了可以提高系统性能以及代码可读性的四种方法,如果你对此感兴趣,就让我们一起来看看吧。 我们平时的编程任务不外乎就是将相同的技术套件应用到不同的项目中去,对于大多数情况来说,这些技术都是可以满足目标的。然而,有的项目可能
Clion是一款专门开发C以及C++所设计的跨平台的IDE,本文给大家介绍Clion调试ROS包的方法,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧 产品概述 Clion是一款专门开发C以及C++所设计的跨平台的IDE。它是以IntelliJ为基础设计的,包含了许多智能功能来提高开发人员的生产力。这种强大的IDE帮助开发人员在Linux、OS X和Windows上来开发C/C++,同时它还能使用智能编辑器来
0.简介 为了保证激光雷达的360°环境覆盖,我们常常需要用到多传感器的拼接,如果我们单纯的取读取激光雷达的信息会出现如下图的情况,两个激光雷达会发生重叠,这就需要我们去对激光雷达进行标定。 <arg name="device_ip1" default="192.168.1.200" /> <arg name="device_ip2" default="192.168.1.200
一、kitti数据集介绍 该数据集的记录平台是大众帕萨特 B6,它已经用踏板(加速和刹车)和方向盘的执行器进行了修改。使用配备 RAID 系统、运行 Ubuntu Linux 和实时数据库的八核 i7 计算机记录数据。传感器配置如下: 1个惯性导航系统(GPS/IMU):OXTS RT 3003 1个3D激光雷达:Velodyne HDL-64E 2 个灰度摄像头,1.4 百万像素:Po
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 随机采样器(sampler.py) 一、随机采样器作用 二、随机采样器编写思路 三、代码 四、测试结果 随机采样器(sampler.py) 一、随机采样器作用 本文件用于自定义采样器类RandomIdentitySampler,RandomIdentitySampler根据指
一、概述 上一篇文章说到kalman滤波就是用预测的位姿(一般imu提供)和观测的位姿(一般由gps或者雷达和点云地图匹配得到)进行加权融合,并针对kalman的五个公式说明了整个加权过程,但这只是理解,要真正实现一整套融合系统,就需要把刚才那简单的几句话再展开成具体的实现步骤,做到这一点,除了kalman以外,还需要用到更早之前介绍的imu解算、imu误差模型等知识,如果已经忘了,还是需要翻一翻
在准备数据集时,darknet并不要求我们预先对图片resize到固定的size. darknet自动帮我们做了图像的resize. darknet训练前处理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet detector train data/trafficlights.data yolov3-tiny_trafficl
Low-level vision task 低级视觉任务:image2image, video2video 等等。 High-level vision task 高级视觉任务:检测,识别,分割 等等。 图1. 低级去噪任务+高级语义分割任务 那么一般在什么应用场景会结合使用呢?比如做低质量人像识别,可通过low-level model得到较高质量的人像,再进行 high-level识别(然而
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