单目视觉测距

该项目提供一个 MATLAB 脚本，可以实现一个简单的单目视觉测距管道，具有基本功能，如从图像序列估计 3D 场景结构。

Matlab标定：完成相机标定，获取相机内参和外参。 OpenCV立体校正：使用OpenCV进行图像校正，确保左右视图的对准。 BM、SGBM、GC算法匹配：利用匹配算法（包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut）进行立体匹配。 三维重建：根据匹配结果，通过公式法（如三角测量）还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料，适合有需要的人进行参考与实践。

Momenergy函子指数的MATLAB实现，建立在复方差基础上，通过复值比对激光雷达扫描图像中总线和电机之间的差异，进行更精确的物体识别分析。基于素数比的函子用于检查momenergy的熵。示例数据来自125行MEMS激光雷达。

沉浸式的视觉体验，带您领略精彩瞬间。

超声波测距是一种常见的测量距离的技术，尤其适用于物体间距的测量。下面是一个简单的Python代码示例，可用于实现超声波传感器的测距功能。 代码示例 import RPi.GPIO as GPIO import time # GPIO模式设置 GPIO.setmode(GPIO.BCM) # 定义GPIO针脚 TRIG = 23 ECHO = 24 # 设置GPIO方向 GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT) GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN) # 测距函数 def distance(): # 发射超声波 GPIO.output(TRIG,

深入探索视觉中国如何利用MongoDB高效管理海量视觉素材，实现灵活扩展和高效检索。

视频网站的测试数据，用 Hive 真挺方便的。你只要搞懂它怎么用 SQL 跑在 Hadoop 上，多大数据问题就都能迎刃而解。这个实战项目主要就是围绕一个叫chbVideoOut的文件展开，里面是用户行为日志、视频 ID、观看时间等等，格式比较常见，CSV 那一套。 先建表，定义好字段结构，再用LOAD DATA命令把数据喂进去，嗯，几步搞定。比如你想看看谁的视频最受欢迎，直接一条GROUP BY配合ORDER BY的 SQL 就行，响应也快，代码也简单。 而且 Hive 支持分区，大文件香。按日期分区能省不少查询时间，像这样： CREATE TABLE video_views_partiti

拥有丰富的文件资源，非常适用于视觉转换。这些文件不包含频率信息，专注于FV格式的转换。

精读是提升英语能力的关键方法之一，尤其对于专业英语学习尤为重要。资源中可能包含图表、图像等视觉元素，帮助学生更好地理解文本。本资料分为两个单元，涵盖大学教育与现实世界的关系及人们在不同情境下的反应。第一单元探讨社会进步如何影响大学教育，揭示了学生将大学视为提升技能和增加就业机会的平台的新趋势。第二单元通过场景展示人们在面对他人困境时的不同反应，引发对社会责任感和人性关怀的思考。精读练习不仅提升阅读理解能力，还通过翻译锻炼语言转换能力，有助于学生的学术与社交成长。

Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。