单目视觉测距

当前话题为您枚举了最新的单目视觉测距。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

单目视觉测距 MATLAB 代码
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。
双目视觉算法实现与三维重建
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。
MatLAB代码应用于移动机器人的单目视频处理与地标姿态估计
MatLAB代码被用于处理移动平面机器人上仰视摄像机捕获的视频,以估计机器人在环境中不同气球(地标)的姿态和位置。当前实现基于SURF特征的相似性变换来计算视觉里程计,尽管存在累积误差和不同亮度条件下的挑战。HSV颜色空间被用于帮助准确找到地标的位置。
使用Momenergy Functors进行激光成像检测和测距
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。
视觉盛宴
沉浸式的视觉体验,带您领略精彩瞬间。
实现高效超声波测距的Python代码示例
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, True) time.sleep(0.00001) GPIO.output(TRIG, False) # 记录发射和接收时间 while GPIO.input(ECHO) == 0: start_time = time.time() while GPIO.input(ECHO) == 1: stop_time = time.time() # 计算距离 time_elapsed = stop_time - start_time distance = (time_elapsed * 34300) / 2 return distance # 运行示例 try: while True: dist = distance() print(f\"Measured Distance = {dist:.1f} cm\") time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: print(\"Measurement stopped by User\") GPIO.cleanup() 在此代码中,通过超声波发射和接收的时间差,计算出与目标的距离。此示例基于树莓派的GPIO模块编写,非常适合初学者了解超声波测距的原理与实现。
视觉中国:MongoDB助力海量视觉内容管理
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。
Apache Spark 备忘单
Apache Spark 已成为提升 Apache Hadoop 环境的各种功能的引擎。对于大数据,Apache Spark 满足了许多需求,并本机运行在 Apache Hadoop 的 YARN 上。通过在 Apache Hadoop 环境中运行 Apache Spark,您可以获得该平台固有的所有安全、治理和可扩展性。Apache Spark 还与 Apache Hive 非常好地集成,并且利用集成安全功能可以访问所有 Apache Hadoop 表。
MATLAB机器视觉工具箱视觉控制和图像处理利器
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。
步进调频连续波测速测距及多目标分辨算法研究功能介绍
第五章功能介绍5.1.GIS地理系统5.1.1.GIS简介地理信息系统( Geographic Information System chen100ji)是在计算机硬件、软件系统支持下,对空间数据、属性数据和行业数据(如空间定位数据、图形数据、遥感图像数据、属性数据等)进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。是一门集计算机科学、信息学、地理学等多门科学为一体的新兴学科,能实现复杂图案识别及空间建模和空间数据挖掘。 5.1.2.GIS组成山洪灾害监测预警指挥系统以GIS地理信息系统为基础,实现以下相应功能。GIS系统可以分为15个主要部分:硬件、软件、数据、人员和方法。下面简要介绍各个部分。 (1)硬件硬件是指操作GIS所需的一切计算机资源。目前的GIS软件可以在很多类型的硬件上运行,从中央计算机服务器到桌面计算机,从单机到网络环境。一个典型的GIS硬件系统除计算机外,还包括数字化仪、扫描仪、绘图仪、磁带机等外部设备。