下面是一些USB摄像头的驱动(大多数摄像头都支持uvc标准): 1 使用软件库里的uvc-camera功能包 1.1 检查摄像头 lsusb ------------------------------------- 显示如下: Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 root hub Bus 001 Device 007: ID 046d:082b Logitech, Inc. Webcam C170 Bus 001 Devi

Docker是开源的应用容器引擎.若想简单了解一下,可以参考百度百科词条Docker.好像只支持64位系统. Docker官网:https://www.docker.com/ Docker - 从入门到实践:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/ Pdf版下载:http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9743400 caffe官网:http://caffe.berkeleyvision.o

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib.pyplot import * x=[1,2,3,4]y=[5,4,3,2] # 创建新图标figure() # 对角线图 第1个参数:2行 第2个参数:3列的网格 第3个参数:图形在网格的位置subplot(231)plot(x,y) # 垂直柱状图subplot(232)bar(x,y) # 水平柱状图subplot(233)barh(x,y) # 堆叠柱状图-颜色间隔su

source devel/setup.*sh roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch rqt_graph查看动态消息图 当我们把鼠标放在/usb_cam/image_raw上面,相应的node(蓝色和绿色)和topic(红色)高亮 查看话题类型 rostopic type /usb_cam/image_raw 打印结果为sensor_msgs/Image rosrun image_view image_view image:=xx

1.查看摄像头支持的pixel-format: 方法:  v4l2-ctl --list-formats-ext -d /dev/video0

最近搞个游戏遇到最短路径的常规游戏问题,正巧看到老同事写的3D机房最短路径巡线文章,一时起兴基于HT for Web写了个A*算法的WebGL 3D呈现,算法基于开源 https://github.com/bgrins/javascript-astar 的javascript实现,其实作者也有个不错的2D例子实现 http://www.briangrinstead.com/files/astar/ ,只不过觉得所有A*算法的可视化实现都是平面的不够酷,另外还有不少参数需要调节控制,还是值得好好搞

巡线工负责输油管网设施的日常巡查,可以及时发现管网设施是否完好.但巡检工作辛苦,加之管线在大部分情况下又处于良好状态,使得巡检人员麻痹大意,往往不能按规定程序进行巡检,造成巡检不到位,这样就不能从根本上杜绝事故隐患.虽然建立了巡查制度,但由于巡查手段不够科学,监督手段不够严格,使巡查工作流于形式.即便是严格执行巡查制度的单位,由于巡查采用表格填写方式,不便于统计和测评,也不方便保存,结果使巡查和监督不能及时.全面.准确的反映出管网整体设施情况.因此如何提高巡查效率,最大程度的节约人力物力资源,辅

基于VR技术,搭建电力输电仿真系统用于培训,提供用户沉浸式学习体验.交互式操作体验,VR设备能够提供沉浸式真实感的模拟场景,使得输电线路巡检内容视觉化,跨越了空间和时间的限制,有针对性的解决传统输电运检室对新员工培训的所遇到的困难.并且借助VR设备交互性特点,给学员提供误操作带来的严重后果的虚拟体验,目前高压电力设备的操作培训是基于实物进行的,不仅有较高的危险性,还不能辨别操作者是否规范操作.在输变电维护.巡视中,运用VR技术,可实现运检作业引导,自动识别目标操作设备,将生产运行指令以可视化方式

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

笔记本自带的摄像头的设备号一般为/dev/video0 第一步:安装Webcam 驱动 $ sudo apt-get install git-core $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/ericperko/uvc_cam.git $ rosmake uvc_cam sudo apt-get install ros-indigo-uvc-camera 也可以使用安装usb_cam package的流程和上面的uvc_cam几乎一

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (伍) 第五章 计算机视觉 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 计算机视觉这章分为两个部分,摄像头在Ubuntu中驱动并在ROS下使用,以及相关图像算法等. 补充阅读:http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/50053653 第128-129页: 介绍本章要点. 第129-132页: FireWire IEEE 1394摄像头

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar  , Cihan Topal  1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth

一． 背景 去年做过一次mysql trace 重放的测试,由于performance schema本身采集样本的长度等限制,实际回放的成功率比较低. 最近找到一款开源的工具,基于TCPCopy实现了线上流量的仿真测试,这款开源工具是网易的王斌开发,后面很多公司的模拟在线测试都是基于TCPCopy实现. https://github.com/session-replay-tools/mysql-replay-module 1．实现原理 生产服务器上部署TCPCopy, 包捕获是在数据链路层增加一

基于视觉的 SLAM/Visual Odometry (VO) 开源资料.博客和论文列表 以下为机器翻译,具体参考原文: https://github.com/tzutalin/awesome-visual-slam ---- 基于视觉的SLAM / Visual Odometry开源项目,库,数据集,工具和研究列表 指数 开源库 数据集 工具 项目 学习 其他 图书馆 基本视觉和trasformation图书馆 OpenCV Eigen Sophus ROS 点云 线程安全队列库 concur

1. 安装对应的驱动与程序包. 图像对应包   http://wiki.ros.org/camera_calibration          在gitbub下载image_pipeline :      https://github.com/ros-perception/image_pipeline 安装对应的驱动 1)uvc_camera          ktossell/camera_umd                   sudo apt-get install ros-indig

以下内容引用自http://wiki.jikexueyuan.com/project/spring/annotation-based-configuration.html: 从Spring 2.5开始就可以使用注解来配置依赖注入.而不是采用XML来描述一个bean的连线,你可以使用相关类,方法或字段声明的注解,将bean配置移动到组件类本身. 在XML注入之前进行注解注入,因此后者的配置将通过两种方式的属性连线被前者重写. Spring容器注解连线在默认情况下是不开启的.因此,在可以使用基于注解

现有基于矢量图形的骨架线提取方法主要包括数据预处理.基于约束 Delauny 三角剖分的骨架线结点生成和骨架线的连接 3 个过程,上述过程都可利用现有 GIS 系统的数据处理.空间分析和建模功能实现.ZTMap 系统不仅提供基础的数据处理.分析和制图功能,而且提供脚本编程批处理.空间分析和建模功能,这些优势都为降低开发成本和实现难度提供了充分的技术条件.本文从 GIS 空间分析的视角,提出一种基于 GIS空间分析的复杂多边形骨架线提取方法.采用 Python 面向对象编程语言结合 ZTMap 系

基于注解的配置 从 Spring 2.5 开始就可以使用注解来配置依赖注入.而不是采用 XML 来描述一个 bean 连线,你可以使用相关类,方法或字段声明的注解,将 bean 配置移动到组件类本身. 在 XML 注入之前进行注解注入,因此后者的配置将通过两种方式的属性连线被前者重写. 注解连线在默认情况下在 Spring 容器中不打开.因此,在可以使用基于注解的连线之前,我们将需要在我们的 Spring 配置文件中启用它.所以如果你想在 Spring 应用程序中使用的任何注解,可以考虑到下面的

基于注解的配置 从 Spring 2.5 开始就可以使用注解来配置依赖注入.而不是采用 XML 来描述一个 bean 连线,你可以使用相关类,方法或字段声明的注解,将 bean 配置移动到组件类本身. 在 XML 注入之前进行注解注入,因此后者的配置将通过两种方式的属性连线被前者重写. 注解连线在默认情况下在 Spring 容器中不打开.因此,在可以使用基于注解的连线之前,我们将需要在我们的 Spring 配置文件中启用它. 所以如果你想在 Spring 应用程序中使用的任何注解,可以考虑到下面

时间序列是按时间顺序的一组真实的数字,比如股票的交易数据.通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含的规律,从而有效地预测未来的数据.在这部分里,将讲述基于时间序列的常用统计方法. 1 用rolling方法计算移动平均值 当时间序列的样本数波动较大时,从中不大容易分析出未来的发展趋势的时候,可以使用移动平均法来消除随机波动的影响.可以说,移动平均法是针对时间序列的常用分析方法,其基本思想是,根据时间序列样本数据.逐步向后推移,依次计算指定窗口序列的平均值. 股票的移动平均线是个比较常见的范例,通

用vue.js实现的期货,股票的实时k线 项目地址:https://github.com/zhengquantao/vue-Kline vue-kline 效果图 Build Setup 本项目基于Vue的k线图.某K线插件做了一些封装和二次开发,使其更加便于使用和修改,方便后来的开发者. 修改主要涉及以下几个点: 使用 webpack 打包 js/css/images/*.vue 使用 vue.js 对原有代码进行了拆分和封装 支持所有vue版本 删除了一些不必要的逻辑 把源码中常用可配置的部