前提条件:1,确保读者已经安装了kinect或者其他深度摄像头的驱动,如果未安装,可以直接在网盘下载:http://pan.baidu.com/s/1hqHB10w 提取密码:wrmn 利用深度相机仿激光数据创建地图: 所依赖包的下载与安装: 1,安装hector_slam 2,下载hector_slam_example:下载地址,编译好之后,记住需要将这个文件加入ros包中 ROS_PACKAGE_PATH=/home/用户名/catkin_ws/hector_slam_example:$RO

http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似

算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实体建立适合计算机表示和处理的三维数学模型,建立一个相对于真实三维世界坐标系的计算机世界坐标系中的三维映射模型. 三维重建的关键因素为尺度(点的邻域覆盖单位).相对位置(刚体物体的体元相对位置及位置映射).原点位置. 对于尺度问题,通常有两种解决方法.第一种,直接得到实体到计算机世界坐标系的绝对映射关

深度挖坑:从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用 周翼南 北京大学 工学硕士 373 人赞同了该文章 基于深度学习的人脸识别发展,从deepid开始,到今年(或者说去年),已经基本趋于成熟. 凡是基于识别的,总是离不开三个东西:数据,网络,以及loss. 数据方面, 目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M,有主打各种姿态角与年龄的VggFace2:也有一些主打高质量的数据集,像WebFac

本文参考下文,做一点个人使用补充. http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52662143 转自: http://blog.csdn.net/dfdfdsfdfdfdf/article/details/49990835 Intel RealSense(实感技术)概览 前段时间CES的报道满天飞,网上逛了几圈,感觉料最猛的还数Intel:老树开新花,推出14nm的第五代酷睿处理器:在智能可穿戴设备及物联网上雄起:RealSense实

作为3D世界里最重要的窗口,摄像机的应用就显得很重要,毕竟在屏幕上看到的一切都得用摄像机矩阵变换得来的嘛.论坛上看到了一篇帖子讲非天空盒的背景做法,让我想起其实很多界面合成画面可以用摄像机之间的交互来实现(避开用GUI,效率问题我没尝试过,但是貌似用深度相机比gui好?以后试验下). 首先说下深度相机,就是用2个或者2个以上的相机,设置好参数后自动到屏幕视觉合成的效果,应用上两个方面:1,背景图 2,用户界面. 步骤:1.建立第二个相机,设置 Clear Flags 属性为 Depth Only

深度剖析HashMap的数据存储实现原理(看完必懂篇) 具体的原理分析可以参考一下两篇文章,有透彻的分析! 参考资料: 1. https://www.jianshu.com/p/17177c12f849 [JDK8中的HashMap实现原理及源码分析] 2. https://tech.meituan.com/java-hashmap.html [Java 8系列之重新认识HashMap] 1.关键字段: /** * The default initial capacity - MUST be a

ROS与深度相机入门教程-在ROS使用kinect v1摄像头 说明: 介绍在ros安装和使用kinect v1摄像头 介绍freenect包 安装驱动 deb安装 $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-* $ rospack profile 源码安装 $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/ros-drivers/freenect_stack.git $ cd ~/catkin_ws

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.算法细节可以参考:NDT(Normal Distributions Transform)算法原理与公式推导.MATLAB  Robotics System Toolbox中的函数matchScans就是使用NDT算法来对两帧激光数据进行匹配,得到它们之间的相对变换关系. matchScans函数的用法 matchScans

新建 一个项目 名字:testJin  包名:com.TanSon.org  python命令:python create_project.py -project testJin -package com.TanSon.org -language cpp eclipse 导入项目配置 ... 略去,(可以google) 1 c++ 调用 andriod 1.1 包含头文件 #if (CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_ANDROID) #include <jni.

最近在微信群内,很多群友在群友的推荐下,购买了Astra pro的深度相机,价格地道,物超所值!群友反馈积极,所以这里出一波简单的教程.   以下内容知识抛砖引玉,主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例.   (1)Astra Pro 参数   该深度相机是乐视与奥比中光合作的体感相机,对标微软Kinect,可用于三维重建,SLAM学习,也可以作为免驱UVC摄像头体感摄像头使用

原文:http://blog.csdn.NET/qq1175421841/article/details/50412994 ----微软Build2012大会:Kinect for Windows Programming Deep Dive 这个周末看了两天的微软Build 2012大会,真的是一次盛会,上面有很多的演讲主题,都是微软相关技术和产品的最新动态,我比较关注.NET.WPF.Office及Kinect相关开发,上面的演讲视频和PPT都可以下载,个人觉得比较精彩的有The Evolut

首先看一下教程: http://wiki.ros.org/openni_launch/Tutorials/BagRecordingPlayback 知道了rosbag如何进行使用记录深度数据 但是按照以上教程记录下来的bag file还是很大 于是看了别人写的launch file 摘抄自spencer_people_tracking <!-- Launch file for playing bagfiles recorded with the SPENCER robot platform --

本文由官方文档翻译而来 总览 目的 OpenNI 2.0 API(应用程序编程接口)提供了访问PrimerSense的兼容深度传感器.这就使得一个应用程序能够初始化传感器和从设备接收深度(depth),彩图(RGB)和红外(IR)视频流,还提供了一个统一的接口给传感器和通过深度传感器创建.oni记录文件. OpenNI也提供了第三方中间件开发者可以相互使用深度传感器的统一接口.应用程序还能用第三方中间件(如NITE2),也可以使用直接由OpenNI提供的基础的深度和视频数据. 高级API一览 获

OpenNI(开放自然交互)是一个多语言,跨平台的框架,它定义了编写应用程序,并利用其自然交互的API.OpenNI API由一组可用来编写通用自然交互应用的接口组成.OpenNI的主要目的是要形成一个标准的API,来搭建视觉和音频传感器与视觉和音频感知中间件通信的桥梁. OpenNI(开放式的自然交互)是一个由业界领导的非营利组织.该组织专注于提高和改善自然交互设备,应用软件的互操作能力.通过使用这些硬件和中间件(软件)来很方便的访问和使用一些设备. 该组织创建于2010年11月,网站于12月

说起互联网.电商的数据分析,更多的是谈应用案例,如何去实践数据化管理运营.而这里,我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货,如何应用BI. 原文是云猴网BI总经理王卫东在帆软大数据上的演讲,以下是整理的文字稿. 在电商领域,我们一般认为所有的数据都可以分为四大类型,流量.销量.商品和会员,这也是最基础的报表需求. 流量部分,可以分为受访.点击.搜索.来源等等.这些流量信息运用的重点在于一些广告包括一些产品的改版以及搜索引擎的相关信息展示.虽然这方面百度.GA可以给你提供这方面的信息,但未必能完

关于RealSense的基础使用的博文用的库有点混杂,挺多博文都是早期maneger的那个库,对那个不是很了解,主要记录一下使用最新的函数库的基础使用. 相机型号:RealSense R435 使用函数库:librealsense2/rs.hpp #include <librealsense2/rs.hpp> 命名空间:rs2 using namespace rs2; 首先是检查设备并打印设备信息,从context里面查找device. context ctx; auto devicelist

本文为笔者在InfoQ首发的原创文章,主要利用周末时间陆续写成,也算近期用心之作.现转载回自己的公众号,请大家多多指教. 11 月 4 日,微软正式发布了其新一代数据库产品 SQL Server 2019,带来了大数据集群.数据虚拟化等重磅特性.本次发布距离上一个大版本 SQL Server 2017 不过短短两年时间,这样的迭代速度对于高度复杂的数据库系统而言颇为惊人.两年前 InfoQ 曾刊登长文<SQL Server 2017 正式发布,微软老牌数据库如何继往开来?>,此次我们再度与该文

目录为1.如何使用Kinect Studio录制手势剪辑:2.如何使用Visual Gesture Builder创建手势项目:3.如何在我的C#程序中使用手势:4.关于录制.剪辑手势过程中的注意事项 1.使用KInect Studio录制手势剪辑 1.1打开Kinect Studio这款程序,当你安装完成Kinect SDK 2.0后它的快捷方式会出现在你的开始菜单中. 该软件是主要的功能是监视.录制.回放,我们使用它的录制功能录制手势原文件.软件的具体使用方法我们就不说了,在这里我们会详细说

1.Realsense SDK 2.0 Ubuntu 16.04 安装指导网址https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/distribution_linux.md#installing-the-packages 2.Realsense SDK 2.0 Win10 安装程序网址https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases/tag/v2.11.0 3.