前言:在Apollo美研团队和长沙CiDi团队的支持下,最近完成了Apollo推荐的摄像头AR023ZWDR(Rev663F12)调试,在这里对Apollo的笔记做一个补充,希望以后的开发者不用在踩我们踩过的坑. 在本博客中提到的补充文件在我的百度网盘中,请大家自行下载.百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1z86gFcDqRyUpnzAc7q5K3g 提取码: b8i2 1. 查看摄像头,并修改相应的配置 Apollo推荐的摄像头支持v4l2 camera驱动,输

1.首先找到双目摄像头的VideoCapture的设备号,记住定义时要采用降序的方法定义:cv::VideoCapture Rcap(1); cv::VideoCapture Lcap(0); 2.分别定义 分别设置属性 cv::VideoCapture Lcap(1); Lcap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320); Lcap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240); //open  left camera  cv::VideoCap

废话不多说 直接上图 这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co

废话不多说 直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.com

测试图像 摄像头分辨率为1280*1024,双目分辨率为2560*1024 ps:时钟频率太高,时序约束还得进一步细化,图像偶尔会出现部分雪花,下一步完善

主要参考了http://blog.csdn.net/awww797877/article/details/51171099这篇文章,其中需要添加的是:export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:(此处加上自己的orb slam2的路径)

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

基于USB3.0的双目相机测试小结之CC1605配合CS5642  双目 500w摄像头 CC1605双目相机评估板可以配合使用柴草电子绝大多数摄像头应用 如:OV5640.OV5642.MT9P031.MT9V034.MT9M001.MT9F002等等 本次测试以CS5642V3摄像头为例,sensor为OV5642 测试分辨率为 1280*720:720p 1280*1024:SXGA 1920*1080:1080p 2048*1024 2048*1536:3M 测试帧率:15fps 一.U

本文设计思想采用明德扬至简设计法.在做摄像头数据采集处理之前,需要配置OV5640传感器内部寄存器使其按要求正常工作,详细内容请参见<OV5640自动对焦照相模组应用指南>.首先要关注OV5640的上电时序: 主控制器控制RESET PWDN两个信号按上电时序要求变化,之后允许ov_config模块配置内部寄存器.这里始终将PWDN拉低.实验中将摄像头分辨率设置为720p,即1280*720 ,帧率为30fps,图像输出格式是RGB565.此时摄像头输入时钟XCLK频率24MHz,输出像素时钟

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

配套 OV2640摄像头:200W像素通用24P摄像头具有200万像素(1632x1232像素),其体积小.工作电压低,提供单片UXGA摄像和影像处理器的所有功能.通过SCCB总线控制,可以输出整帧.子采样.取窗口等方式的各种分辨率10位采样数据.该产品UXGA图像最高达到15帧/秒.用户可以完全控制图像质量.数据格式和传输方式.所有图像处理功能过程包括伽玛曲线.白平衡.饱和度.色度等都可以通过SCCB接口编程.OmmiVision图像传感器应用独有的传感器技术,通过减少或消除光学或电子缺陷如固

摄像头与毫米波雷达(Radar)融合 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)毫米波雷达点云信息(点云坐标位置x,y,浮点型float) (4)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (5)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)利用kalman滤波融合后的摄像头与毫米波雷达 点云信息(点云

以前是专门做室内定位技术研究的,先后学习和分析了多种基于电磁的室内定位技术,如WiFi指纹定位(先后出现过RSSI.CTF.CIR多种指纹特征).WiFi ToF定位.低功耗蓝牙BLE以及iBeacon定位,调研和测试过超宽带(UWB)定位技术.地磁指纹定位等技术.后面有时间会准备一个适用场景和性能指标的详细对比分析. 室内定位技术通常以定位区域的精准结构及地图已知为前提,随着机器人相关技术的发展和应用场景的逐步拓展,同步定位与地图构建SLAM技术日益重要,近两个月学习和测试了下SLAM相关的技

1.       ROS项目开发流程? 参照古月大神写的ROS探索总结系列:http://blog.exbot.net/archives/619 具体项目设计可看看<程序员>杂志的最新一篇文章<基于ROS的 系统>,是百度无人车的首席架构师等人写的无人车的架构的选型设计,值得参考借鉴,正在联系授权转载,无法提供链接,可自己找一下. 2.       ROS有哪些常用的.有用的工具? 常用工具有rqt rviz等,请经常关注官方WIKI或者论坛,一般有新的工具,在这些地方也都会有介绍

读者提问之“HoloLens 的深度传感器有没有可能是基于 TOF?” 先介绍下背景知识,市面上常见的有三种类型的深度传感器: 结构光,这个技术的代表产品是 Kinect 一代,它的传感器芯片用的是 PrimeSense 家的.说句题外话,PrimeSense 现在是苹果旗下的公司,这个领域未来一定会很精彩. TOF,time-of-flight,代表产品是 Kinect 二代,由于微软对于 One 这个单词的热爱,它的官方名字是 Kinect One,有点混乱是吧? 双目摄像头,代表产品是 G

HoloLens 是什么? HoloLens 是微软发布的可穿戴式增强现实计算设备,它拥有这么几个关键要素: 它是增强现实产品,即 Augmented Reality(AR),AR 技术将计算机生成的图像与真实的世界相叠加.类似的产品有图像投射到视网膜上的 Google Glass,以及叠加在手机摄像头画面上的手机 AR 应用. 它拥有是独立的计算单元,自带 CPU + GPU +HPU,不需要外接计算机.它的 CPU 和 GPU 基于英特尔的 14纳米工艺的 Cherry Trail 芯片,H

https://mp.weixin.qq.com/s/trkCGvpW6aCgnFwLxrGmvQ 撰稿 & 整理|Debra 编辑|Debra 导读:在 2018 云栖人工智能峰会上,阿里巴巴推出的人工智能产品和相关服务真不少,包括一款天猫精灵人机交流车载系统,两款搭载天猫精灵系统的移动机器人太空蛋.太空梭,汽车战略重大升级,推出车路协同系统以及首款 L4 车辆协同自动驾驶新能源车.AI 前线对这些产品介绍做了整理,希望可以帮助大家了解阿里这段时间在智能语音.自动驾驶方面的最新研究和进展. 

转载自 亦轩Dhc http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5492729.html 学习笔记:使用opencv做双目测距(相机标定+立体匹配+测距).   最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来.

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5562024 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学.大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了,但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下.毕竟从上一篇博文发表之后,很多同仁发E-mail来与我讨论,很多原来的疑团,也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了. 开篇之前,首先要感谢maxwellsdemon和wobject,没有和你们的讨论,也就没有

早在2012.2013年度,手势识别领域就发生了几起重要的行业并购.比方英特尔对Omek的收购,谷歌对Flutter的收购.而苹果公司更是以3.45亿美金得高价收购了之前为微软Kinect提供技术支持的以色列公司Prime Sense.手势识别,早已成为了各大巨头角逐未来的战场. 由于巨头们正逐渐看清(手势识别)体感技术对传统操作方式的重要改变. 虚拟现实会是下一代人机交互界面,Oculus已经在显示输出这一端做出表率.并且表现不错.可是在输入端.也就是人该怎样在虚拟现实中发出指令和进行操作,依

球体的双目视觉定位(matlab,附代码) 标签(空格分隔): 机器视觉 引言 双目视觉定位是我们的一个课程设计,最近刚做完,拿出来与大家分享一下,实验的目的是在拍摄的照片中识别球体,并求出该球体到相机的实际距离吗,我们要求需要用matlab,但是matlab调用双目摄像头(一个USB口)却老是只能调用双目摄像头中的一个,但是利用Python的OpenCV库却可以同时调用两个,因此我们选用了Python用于拍摄图片. 1.基本流程 备注:因为得出的视差图识别出圆球略困难,我们没有采用视差图深度图