目录 1 代码实践 1.1 文件目录: 1.2 编译运行 2 icp匹配相关函数解析 2.1 getFitnessScore()函数 2.2 setMaxCorrespondenceDistance()函数 2.3 setMaximumIterations()函数 2.4 setTransformationEpsilon()函数 2.5 setEuclideanFitnessEp
目录 1. findContours函数 1.1. 轮廓contours 1.2 cv2.findContours、cv::findContours函数简介 1.3 参数说明: 2. opencv各版本cv2.findContours说明 2.1 opencv3.x 2.2 opencv2.x和4.x 3 cv2.findContours使用示例: 3.1 opencv3.
1. ros时间格式说明 时间有时刻和持续时间,其中持续时间可以是负数,格式如下,分为秒和纳秒,换算关系:1nsec=1e-9sec。 int32 sec int32 nsec 2. ros::Time::now() 检索当前时间,是时刻时间。 如果正在使用 ROS 时钟时间,则根据 ROS 时钟返回时间。否则返回当前挂钟时间,挂钟理解为
1 cv::rectangle介绍 1.1 功能: 绘制一个简单的、粗的或填充的直角矩形或直角矩形框。 1.2 c++代码形式 rectangle() [1/2] #include <opencv2/imgproc.hpp> void cv::rectangle ( InputOutputArray img, Point pt1,
有时为了验证程序可以运行,需要给程序输入一个里程计信息;有时为了在实车实验前验证程序,需要修改不同的里程计数据(可以在下面代码中增加一个odom_tmp的数组,或者用循环来使odom_tmp值变化),下面这个c++代码可以实现这个功能: pub_odom.cpp #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include <g
0.本文为测试cv::waitKey()的触发条件 1.程序准备 mkdir -p opencv_test/src cv opencv_test/src catkin_create_pkg commandlineparse std_msgs rospy roscpp cv_bridge # meng @ meng in ~/my_learning/opencv_test [16:13
(1)报错: a message of over a gigabyte was predicted in tcpros. that seems highly unlikely, so I’ll assume protocol synchronization is lost. 意思是:据预测,ros通过tcp协议传输的的信息超过1千兆字节(1G字节)。这似乎极不可能,因此我假
目录 1. roscore 1.1 简介: 1.2 默认使用方式 (1)roscore启动时 (2)roslaunch 启动时 1.3 更改ROS_MASTER_URI 1.3.1 临时修改 1.3.2 永久修改 2. ROS Master 主节点 2.1 简介 2.2 数据传输/程序接口 2.2.1 API 2.2.2 XMLRPC 3 ros::init() 3.
1. rosparam简单使用: 1.1 工作空间 使用ubuntu系统,文件组织如下:(ros包名等自拟参数可以更改) ros_ws ├── ros_test.launch └── src └── using_markers ├── CMakeLists.txt ├── package.xml ├── src
一、ERROR bag unindexed: 2021-6-23-0103all.bag. Run rosbag reindex. 1. 问题想要跑一个很久没有用的.bag文件,运行命令:rosbag info xxx.bag,发现报错了,如下所示: ERROR bag unindexed: 2021-6-23-0103all.bag. Run rosbag reindex. 想强
while(ros::ok()){}理解while(ros::ok()){}是ros的一种循环模式,和ros::Rate loop_rate()、ros::spinOnce()等结合可以控制程序的执行顺序。 ros::Rate loop_rate(10);//设置循环频率,10Hz;也可以设为其他频率,如1为1Hz while(ros::ok())//如果roscore还在运行,则ros:
0 前言本机:RTX3070,cuda-11.0官方github:https://github.com/PRBonn/lidar-bonnetal论文:RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation 0.1 KITTI语义分割数据集—SemanticKITTI链接:SemanticKITTI - A Dataset for
目录 0 前言 1 环境配置 1.1 安装python包 1.2 下载detail-api 1.3 运行prepare_pcontext.py 1.4 运行 prepare_ade20k.py 2 训练模型 3 测试模型 3.1 下载模型 3.2 测试 encnet_jpu_res50_pcontext.pth.tar 3.2.1 test [single-scale] (单
目录 0.前言 1.配置cpu环境 1.1 安装fcn包: 1.2 安装PyTorch: 1.3 安装pillow、scipy、tqdm 1.4 验证环境配置 2.利用VOC数据集训练example 2.1 下载数据 2.2 配置git 2.3 训练 3 配置GPU版本 3.1 pytorch官网conda命令直接安装—失败 3.2 修改anaconda源为清华源—失
目录 0 前言 1 环境配置 1.1 python环境 1.2 官方github的样例 1.2.1 打印检测结果 1.2.2 展示检测结果 2 运用detect.py进行检测 2.1 网络摄像头 2.2 将检测过程可视化 3 运用train.py进行训练 3.1 第一次报错 3.2 换一条命令 3.3 对比上面两条命令的数据集 3.4 第一次报错解决一半 未完
目录 1.可视化卷积神经网络的网站 编辑 2.Yolov5模型权重下载 3.网络结构查看工具 4 kitti数据集 5 计算机视觉组 6 期刊影响因子查询letpub 7 MedSci期刊查询 8 DeepL翻译网站 9 几个不错的介绍数据集的博文 10 论文撰写相关 10.1 伪代码相关 10.2 paper_with_code 11 查找英文术语 参考链接:
目录 一、tensorflow安装与测试 1.1 tensorflow 与cuda版本对应版本 1.2 测试gpu 一、tensorflow安装与测试 1.1 tensorflow 与cuda版本对应版本 官网链接:从源代码构建 | TensorFlow,选择英文版本: 本机为ubuntu18.04,cuda为11.0,对照
目录 0 前言 0.1 shapenet数据集 1 配置环境 1.1 配置Python环境与安装pytorch 1.2 安装pointnet及其他包与下载数据 2 默认训练 2.1 分类训练train_classification 2.1.1 直接训练 2.1.2 Detected call of `lr_scheduler.step()` be
文章目录 0. 教训 1. 问题:使用conda update更新conda后,anaconda所有环境崩溃 1.1 问题描述 1.2 我搜索到的全网最相关的问题----也没有解决 3 尝试流程记录 3.1 重新安装pip 3.2 解决anaconda编译问题----没成功 0. 教训 (1) 不要轻易使用conda update更新con
0. 基本介绍 SmoothL1Loss是一种常用的损失函数,通常用于回归任务中,其相对于均方差(MSE)损失函数的优势在于对异常值(如过大或过小的离群点)的惩罚更小,从而使模型更加健壮。 SmoothL1Loss的公式为: 其中,x和y分别为模型的输出和标签,|x-y|表示它们之间的差异。当|x-y|小于1时,采用平方误差;否则采用线性误差。这使得SmoothL1Loss相比于
文章目录 open3d,python-pcl,numpy 点云数据格式转换NumPy 转 open3d.PointCloudopen3d.PointCloud 转 NumPynumpy 数组保存为 pcd 文件python pcl 点云转 numpynumpy 转 python pcl点云 open3d,python-pcl,numpy 点云数据格式转换NumPy 转 open3d.P
ubuntu系统配置大恒相机驱动并读取ros话题 文章目录 说明 安装大恒相机sdk1.1 下载1.2 安装sdk(用于配置ip和调试相机参数)(1) 电脑网卡配置(网卡固定ip)(2)查看相机图像以及配置相机参数 安装ros驱动包(注:大恒相机官方没ros驱动)2.0 正确流程2.1 错误示范2.1 报错1—缺包2.2 报错2—包编译顺序问题,改catkin_make为catkin
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