前言:hector_slam可以很好的在空中机器人,手持构图设备及特种机器人中运行. hector_slam不需要订阅里程计信息/odmo消息,而是直接使用激光估算里程计信息,因此,当机器人速度较快时会发生打滑现象,导致建图效果出现误差. 前提:已下载并编译了相关功能包集,如还未下载,可通过git下载:https://github.com/huchunxu/ros_exploring.git 一.安装hector_slam功能包 ros中已集成了hector_slam功能包 sudo apt-g

虽然按照作者的推荐使用的是OpenCV 2.4.8,但编译依然通不过,一直有错误: 因为lsd_slam是2014年出的,用的ros编译系统不是catkin而是rosbuild,有一些不理解的地方． CMakeFiles/videoStitch.dir/src/main_stitchVideos.cpp.o: In function `inlayVid(int, char**)': main_stitchVideos.cpp:(.text+0x8552): undefined reference

1. 安装依赖项 sudo apt-get install cmake   //cmake sudo apt-get install libgoogle-glog-dev  // glog是Google维护的一个开源的C++ log库 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libeigen3-dev  //线性算术的C++模板库,c++矩阵处理工具 sudo apt-get install libsuitespar

源码链接https://github.com/ethz-asl/okvis 1. 安装依赖项 sudo apt-get install cmake sudo apt-get install libgoogle-glog-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libeigen3-dev sudo apt-get install libsuitesparse-dev sudo apt-get install l

https://github.com/ethz-asl/rovio https://github.com/ethz-asl/kindr 1. 新建catkinworkspace mkdir -p ~/catkin_vio/src cd ~/catkin_vio catkin_make 2 . 安装依赖项 sudo apt-get install freeglut3-dev sudo apt-get install libglew-dev 3 . 安装kindr github上下载kindr,在o

安装过程: 官方安装教程: https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/index.html # Install wstool and rosdep. sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build # Create a new workspace in 'catkin_ws'. mkdir catkin_w

Spark编程指南V1.4.0 ·        简单介绍 ·        接入Spark ·        Spark初始化 ·        使用Shell ·        在集群上部署代码 ·        弹性分布式数据集 ·        并行集合(Parallelized Collections) ·        其它数据集 ·        RDD的操作 ·        基础操作 ·        向Spark传递函数 ·        处理键值对 ·        转换

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

一.将输出作为输入——结果的重用 R有个特点,分析的结果可以保存下来,并可以作为进一步分析的输入使用.下面我们通过R中的预先安装好的数据集作为实例(这里只讲述原理,涉及到的统计知识,以后在另外的统计专栏中描述): 1.利用汽车数据mtcars执行一次简单的线性回归,通过车身重量(wt)预测每加仑行驶的英里数(mpg),语句如下: lm(mpg~wt,data= mtcars) 运行结果(结果只是展示在屏幕上,并没有保存下来): 2.再次执行回归.这次将其结果保存起来,语句如下: myfit <-

假设我们正在研究生理发育问 题,并收集了10名婴儿在出生后一年内的月龄和体重数据(见表1-).我们感兴趣的是体重的分 布及体重和月龄的关系. 可以使用函数c()以向量的形式输入月龄和体重数据,此函 数可将其参数组合成一个向量或列表.然后用mean().sd()和cor()函数分别获得体重的均值 和标准差,以及月龄和体重的相关度.最后使用plot()函数,从而用图形展示月龄和体重的关 系,这样就可以用可视化的方式检查其中可能存在的趋势.函数q()将结束会话并允许你退出R. age <- c(1,3

参照https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/blob/master/README.md 运行 4. Monocular Examples TUM Dataset 数据集． 将 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER中最后一句 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改成数据集文件夹的位置,

参照https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/blob/master/README.md 运行 4. Monocular Examples TUM Dataset 数据集． 将 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER中最后一句 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改成数据集文件夹的位置,

今天在运行手写数据集的过程中,出现一个问题,代码没有问题,但是运行的时候一直报错,错误如下: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1051)> 查询网上的各种博客什么的,最后貌似是因为python3的原因出现的,目前采用的解决方案是在代码的顶端

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实

目标 在本章中 我们将使用我们在kNN上的知识来构建基本的OCR应用程序. 我们将尝试使用OpenCV自带的数字和字母数据集. 手写数字的OCR 我们的目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序.为此,我们需要一些train_data和test_data.OpenCV带有一个图片digits.png(在文件夹opencv/samples/data/中),其中包含5000个手写数字(每个数字500个).每个数字都是20x20的图像.因此,我们的第一步是将图像分割成5000个不同的数字.对于每个数字,

from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) print("样本总数:" + str(numEntries)) labelCounts = {} #记录每一类标签的数量 #定义特征向量featVec for featVec in dataSet: currentLabel = featVec[-1] #最后一列是类别标签 if currentLabel not in labelCo

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

回到目录 戏说当年 大叔原创的分布式数据集缓存在之前的企业级框架里介绍过,大家可以关注<我心中的核心组件(可插拔的AOP)~第二回 缓存拦截器>,而今天主要对Lind.DDD.Caching进行更全面的解决,设计思想和主要核心内容进行讲解.其实在很多缓存架构在业界有很多,向.net运行时里也有Cache,也可以实现简单的数据缓存的功能,向前几年页面的静态化比较流行,就出现了很多Http的“拦截器“,对当前HTTP响应的内容进行完整的页面缓存,缓存的文件大多数存储到磁盘里,访问的时间直接将磁盘上

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

最简单的办法 下载'20news-bydate.pkz', 放到C:\\Users\[Current user]\scikit_learn_data 下边就行. 实际上 scikit learning默认的路径是C:\\Users\[Current user]\scikit_learn_data 也可以添加环境变量'SCIKIT_LEARN_DATA', 程序会在环境变量设置的目录后加scikit_learn_data作为数据集存放的目录 不想用这两个目录的话,可以改site-package/s

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一