原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11555100.html 前言:最近项目用到halcon的3d模板匹配,三维重建,相机标定,所以最近都在研究这些,现在分享一下对激光三角测量示例的个人理解. 1.Reconstruct_Connection_Rod_Calib.hdev 先看一下这个halcon示例做了些什么: 通过一道激光照射过一个零件,留下了一个个片截图,后面用于测量其深度信息. 而示例就是用光片模型的重建,对所有的con

参考创客智造ROS与激光雷达入门教程 说明: 介绍ROS如何接入Hokuyo网口的雷达及基本使用 测试雷达:UAM-05LX采用太网接口,如果型号是USB口的参考教程 ros wiki: http://wiki.ros.org/urg_node 注意: 户外的直接太阳强光照射可能会产生测量误差 使用时会产生热量,请在底座处安装200x200x20 的铝板用来散热 参数有可能随时改变 urg_node包安装 deb包安装 $ sudo apt-get install ros-indigo-urg-

一.前言 Wish3D出品的Smart3D系列教程中,前面一讲说明了小物件的照片三维重建,相信大家对建模的流程有了一定的了解.这次讲解中,我们将演示说明以一组无人机倾斜摄影照片为原始数据,通过Smart3D建模软件,重建生成三维地形的过程.与上次不同的是,这次的建模需要对导入的照片预先做一些处理,详情后面会一一说明. 二.工具材料 包括Smart3D建模软件,一组垂直拍摄而且多角度.重叠度满足重建要求的航片.航片对应的pos数据文件 三.方法步骤 关于通过无人机航拍的照片,照片进行三维重建生产模

一.前言 Wish3D出品的Smart3D系列教程已经推出3讲了,分别是关于倾斜摄影三维建模原理应用.照片采集技巧.Smart3D各个功能模块的作用,它们都是围绕Smart3D建模软件进行的讲解.那么,在这次的第四讲中,我们将通过实际建模操作,围绕小物件照片的三维重建来说明Smart3D建模软件的处理流程. 二.工具材料 Smart3D建模软件.手机.茶叶罐.报纸 三.方法步骤 (一)拍照 本次实战演练是关于小物件的照片三维重建,基于较好的建模效果,我们需要选择一个有色彩识别度且不透明的小物件,

[摘要] 近年来,倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,利用照片进行三维重建成为一项关键性的技术.Smart3D软件,是照片三维重建主流软件之一,本文将就Smart3D建模软件,围绕它的几个模块功能:ContextCapture Master.ContextCapture Engine.ContextCapture SceneComposer.ContextCapture Settings.Acute3D Viewer,一一说明阐述各自的功能应用以及配合机制. [关键词]

一.照片采集的实用概念 根据照片进行三维重建的过程中,有人没怎么遇到坑,有人被坑的不轻.可能是模型的纹理失真,模型的法线错了,模型会生成我们各种也想不到的结果,那么,是什么导致三维重建效果这么差的?是建模操作中哪一步设置错了?还是航拍之前的航带准备不充分还是天气光照的影响?今天我将和大家一起好好说说建模前期都有哪些拍照要求和技巧. 首先,在这之前,我先说明几个专业词汇概念,有助于后面文章的理解. [内方位元素]:指的是相机的内部参数,包括相机传感器的尺寸.镜头焦距.像平面主点的位置坐标.镜头畸变

一.前言 迄今为止,Wish3D已经出品推出了6篇系列教程,从倾斜摄影的原理方法.采集照片的技巧.Smart3D各模块的功能应用.小物件的照片重建.大区域的地形重建到DSM及正射影像的处理生产,立足于建模软件的基本功能点和原始数据的采集,通过不同的重建目标,不同的生产目的多方位地介绍说明了Smart3D建模软件对倾斜摄影数据的处理生产过程.具体的教程全文可以在Wish3D微信公众号历史消息中查阅.在本讲,也是我们Smart3D系列最后一篇教程中,我们将要讲述如何手动配置一个S3C索引,将处理完毕

一.前言 Wish3D出品的系列教程中,前面两讲分别讲述说明了小物件的照片三维重建.大区域地形的三维重建,从照片的直接导入至软件到通过Excel表格将区块导入处理,从不同的模型类别.不同的导入方式演示了照片三维重建的方法步骤,由此我们可以得到物体的三维模型,用于后续的网络发布和模型分析.在本讲中,我们将要讲述通过Smart3D建模软件除了处理生成模型,还可以生成模型对应的正射影像和DSM,并且通过ArcGIS将这些GeoTIFF格式的成果快速完成拼接. 二.工具材料 包括Smart3D建模软件,

一.引言 倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,以大范围.高精度.高清晰的方式全面感知复杂场景,通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的数据成果直观反映地物的外观.位置.高度等属性,为真实效果和测绘级精度提供保证.同时有效提升模型的生产效率.三维建模在测绘行业.城市规划行业.旅游业.甚至电商业等的行业应用越来越广泛,越来越深入. 无人机航拍不再是大众陌生的话题,商场到处可见的DJI商店,各种厂商的无人机也是层出不穷,这将无人机倾斜数据建模推到了一个关键性的阶段.

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

为什么选择ROS: 1.ROS是开放源码的,在该平台上可以找到非常很多免费开源的代码包,并且这些例程还带wiki说明文档: 2.机器人领域最新的算法直接支持ROS,简单几个步骤就能运行: 3.ROS工具库非常强大,编译简单.容易实现可视化.调试工具多. ROS的出现大大降低了机器人开发的门槛,但对大学里的一般学生而言,难度还是较大,主要体现在跨领域要求上.大学里和机器人相关的专业:机械.电子.软件等,均只专一行,而机器人却是这几个领域的集大成者. 机器人相关的基础知识有: 1.Linux,一般使

很详细的SpringBoot整合UEditor教程 2017年04月10日 20:27:21 小宝2333 阅读数:21529    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_33745799/article/details/70031641 UEditor只提供JSP版本的后端入口代码.但提供了项目源码,因此可以根据业务需求修改源代码. 此处使用了SpringBoot框架,配备了Thymeleaf模板引擎,所以没有必要再添加jsp来

目标 在ROS上调试使用Hokuyo激光雷达传感器 配置情况     电脑使用Ubuntu 14.04版本,ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX,网口型接口)   如果使用的是USB类插头的,可以按照ROS网站上提供的教程: http://wiki.ros.org/hokuyo_node/Tutorials/UsingTheHokuyoNode 以下介绍的是激光雷达在ROS上的配置:     首先拿到激光雷达要看其是什么接口类型的,一般分USB型和网口型,两种配置

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

加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

VTK简介: VTK是一个开源的免费软件系统,主要用于三维计算机图形学.图像处理和可视化.Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的,它的内核是用C++构建的. 因为使用C#语言开发,而VTK是C++的,所以推荐使用VTK的.Net开发库:ActiViz. 本系列文章主要以技术和代码讲解为主,ActiViz的安装和环境配置可以参考: ActiViz(VTK的C#库)学习使用心得之二:Activiz.NET的下载和安装 官网资料:https://www.kitware.eu/product/act

收集过程可视化展示,随后进入正文: 参考与前言 看到仿真群对这类任务下(用carla收集数据然后再做训练等) 需求量大,顺手马上写一个好了,首先收集数据需要考虑清楚: 收集什么数据,需要什么样的数据格式 数据之间的时间戳一定要同步,这就意味着对carla的时间设置有一定的认知 [仿真]Carla世界的时间 [2] 收集数据时一般没啥意外的话 我们倾向于车自己自动跑,有时候可能会想着 不考虑红绿灯.速度快一点等等等.这意味着要对traffic manager有一定认知 [仿真]Carla之Traf

上一篇:Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数 感觉这篇不是很好写,因为涉及到网络请求,如果采用真实的网络请求,这个例子大家拿到手估计还要自己写一个web api来提供调用:好在Angular2提供了本地模拟的api,可以供我们编写方便:但是,真实使用的情况往往与本地模拟有一些差别,会存在跨域等一系列问题:这些不在本篇文章的讲解范围之内,如果在.net下遇到跨域问题可以直接私信我. Angular的http模块并不是Angular2的核心模块,你并不一