可能有很多人想在ROS下学习视觉,先用摄像头获取图像,再用opencv做相应算法处理,可是ROS下图像的采集可不像平常的read一下那么简单,需要借助外部package的使用.而摄像头即可以用笔记本自带的摄像头,也可以用外部的kinect,当然还可以是外部接入的usb接口的摄像头.前两者照着<ROS by Example 1>的 第10章来学习,安装一下相应的package很容易上手.但是Lz在用ROS操作外部接入的摄像头时遇到了一些问题,用书中的uvc_cam package读入不了图像,L
1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc
做图像处理,没有一定的知识储备是不可能的,但是一定要学会“借力打力”,搜集一些很实用的开源代码,你们看看是否需要~~ 场景识别: SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet Tracking: Learning to Track: Online Multi
首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如