描述 Cmake工程指定依赖库的搜索路径，比如系统中有两个opencv版本，分别安装在不同路径下 比如，一个在 /usr/local下，另外一个在/home下，两个版本不同 那么如何使你的Cmake工程，使用指定opencv版本呢 方案 在CMakeLists.txt中这么写 set(xxx_DIR "xxxConfig.cmake文件所在的路径") 举例如果我想使用安装在某路径下的opencv
前言 本文开源代码地址：https://github.com/PaddleEdu/OCR-models-PaddlePaddle/tree/main/PSENetaistudio在线运行地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1945560 论文分析 该论文解决了什么问题？ 首先文字检测一般有两种方法：1、 基于回归的方法，定位文字
去年参加魔方机器人大赛，今年又一如既往的参加了，期间其实有很多东西没有完全搞懂，在这里我自己给自己温习一下，顺便给大家分享一下自己的所得和感悟，希望能够给你一些帮助。我们队去年的魔方还原时间大概在14s左右，今年应该可以进6s。在我负责的视觉方面，可以做到在180ms内使用四个摄像头完成六个面的采集，并对颜色进行分类；
参考）YOLOv2训练自己的数据集（voc格式）进行实验，基本上是正确的，但其初始给出的代码并非是在linux下可以运行的，因此参考部分博客写了下面的程序，可以实现对文件夹内图片的批量读取以及更改名称符合VOC数据集习惯。另原文有部分小错误，本文已经修改，但后文属于转载，版权属原作者所有，本文仅为记录和交流用。如下文所示。 1 准备数据 首先准备好自己的数据集，最好固定格式，此处以VOC为例，采
写在前面 之前我已经写过一些树莓派通过python发送命令控制底盘子系统按照预定轨迹行走的博客了，传送门在下面： 1.STM32F427IIH6芯片通过DMA+USART(UART)与树莓派进行双工通信 2.购物机器人底盘控制之STM32F427IIH6芯片处理通信数据方案 3.树莓派中Python控制购物机器人完成预定轨迹行走 完成了底盘子系统的运动控制之后，就需要做图像识别了，那么完成图
目前，在网上大部分实现手势识别的算法，都是基于肤色检测和凸包检测。此算法虽然运算速度较快，但最大的弊端就是对手势背景要求较高（也就是说只要背景有跟皮肤类似的颜色出现，就很难将手势分割出来），抗干扰能力较差，且人体其他部位（如头部）对算法实现的影响也比较大。基于此，本文主要采取openpose中手部20个关键点检测，通过比较各个关键点之间的位置关系，来实现精度较高、抗干扰能力较强的手势识别算法。 o
第一部分：泰勒公式在高数中，引出相关需求，其描述如下： 对于一些较复杂的函数，为了便于研究，往往希望用一些简单的函数来近似表达。由于用多项式表示的函数，只要对自变量进行有限次的加，减，乘三种算数运算，便能求出它的函数值，因此我们经常用多项式近似表达函数。 简单说来，就是：在误差允许的前提下，我们用多项式(简单函数)来近似代替复杂函数，使得复杂函数的应用更加方便 所以说，泰勒公式是使用多项式对目标函
最近在用D435做物体识别抓取的时候发现二维坐标到三维坐标没有一个直接能用的从二维像素点坐标转换到三维坐标的ROS节点，自己之前写过的kinect V2的坐标映射的通用性太差，所以这次写了一个节点，利用深度相机ROS节点发布的深度与彩色对齐的图像话题和图像信息内外参话题，将二维坐标映射到三维坐标系。我挂上来的这个节点是将鼠标指向的二维坐标转换到三维坐标系下，并发布话题可视化到了rviz中，因为我自
本文借鉴文章，但是该文存在致命性问题，所以博主另开一版，来讲述如何在ubuntu16.04中安装cv_bridge。 使用ROS的时候只用了C++，没有发现cv_bridge这个坑，最近增加了一个使用pytorch的节点，为此使用Anaconda配置了一个只有Python3.5的环境，运行cv_bridge时出现报错from cv_bridge.boost.cv_bridge_boost impo
ZED摄像头 获得中心点深度，未考虑RGB与深度映射（可参考下面D415） #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <algorithm> #include <dirent.h> #include <opencv2/core/core.hp
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