首页 > TAG信息列表 > Stereo
Wolfson stereo codec——WM8978
1. The WM8978 digital audio interface can operate as a master or a slave. 2. An internal PLL can generate all required audio clocks for the CODEC from common reference clock frequencies, such as 12MHz and 13MHz. 3. 5-band Equaliser(record or playback) 4.kalibr标定realsenseD435i（三）--imu+双目标定
步骤一：编写camchain.yaml,具体的参数参考上面得到的yaml文件，没有的参数可以删除。 cam0: camera_model: pinhole distortion_coeffs: [0.3741003900681439, -0.3881978058678547, 3.1716618459908745, -6.001063348025562] distortion_model: equidistant intrinsicRAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching RAFT-Stereo：用于立体匹配的多级递归场变换
RAFT—Stereo 摘要 本文介绍了一种基于光流网络RAFT[35]的新型深度整流立体声系统RAFT- stereo。我们引入了多级卷积gru，它可以更有效地在图像中传播信息。RAFT-Stereo的改进版本可以进行精确的实时推理。RAFT-stereo在Middlebury排行榜上排名第一，在1px的误差上比第二好的方法PCL双目视觉stereo
介绍：双目视觉 有三个相关的算法； pcl::GrayStereoMatching stereo; pcl::AdaptiveCostSOStereoMatching stereo; pcl::BlockBasedStereoMatching stereo; 第一个是根据灰度图像，后两个RGB图像 本例程需要两张同一场景，不同视角的RGB图像，代码如下： #include <pcl/stereo/stereo_maweb端使用蓝牙耳机注意事项
1、蓝牙耳机有Hands-free和Stereo两种模式，win10 默认选择Stereo已知问题： a、测试发现：蓝牙耳机当系统默认选择Stereo模式，入会没有发布音频前可以听到远端的声音，本地开启音频后，无法再听到远端声音 b、测试发现：用户主动切换的扬声器的设备id是唯一的，移除该设备，会听不到远端用On Building an Accurate Stereo Matching System on Graphics Hardware论文笔记
只是个人笔记，看到错误还望指正 参考了大牛的博客，让我看论文事半功倍，顶起来(人家还开源的自己的代码！！)博主文章导航（分门别类，实时更新，永久置顶）_闲情逸致~-CSDN博客_分门别类 中国学者(优秀！)Xing mei提出的AD-Census算法:顾名思义就算AD算法加上Census算法: Census算法基于窗口的论文笔记
Pyramid Stereo Matching Network 采用空间金字塔，提出了一个沙漏堆叠的网络，立体匹配效果很好，一个很强的baseline Group-wise correlation stereo network 采用分组的思想《Real-time Stereo Vision: Optimizing Semi-Global Matching》
算法概述 这篇文章是基于SGM的扩展参数模型，考虑了不同路径方向的单独惩罚，不同路径聚合代价的加权，以及与灰度梯度相关的惩罚。对于8个方向的SGM来说，扩展模型有20个参数，不宜进行手动调参，所以作者还提出利用covriance matrix adaptation evolution strategy （CMA-ES）进化算法来自Manhattan-world Stereo摘要和简介翻译
Manhattan-world Stereo 曼哈顿世界立体视觉 Abstract 摘要 Multi-view stereo (MVS) algorithms now produce reconstructions that rival laser range scanner accuracy. However, stereo algorithms require textured surfaces, and therefore work poorly for ma【菜鸟学习论文】2018_Pyramid Stereo Matching Network
再次看了下，主要看了成本体积的构建。 目录 摘要 1.介绍 2.相关工作（自己去看） 3. Pyramid Stereo Matching Network 3.1 网络结构 3.2 Spatial Pyramid Pooling Module 3.3 Cost Volume 3.4 3D CNN 3.5 视差回归 3.6 Loss 4.实验 4.1 细节 摘要 问题：目前的架构依赖patch-based SUbuntu18.04运行ORB_SLAM2
运行环境：Ubuntu18.04 预先安装的库 需要预先安装一些库，如Eign，Sophus，OpenCV等。笔者在阅读《SLAM十四讲》的时候已经安装，在此不再赘述。 ORB_SLAM2源码的下载与编译 git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2 cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh磁悬浮相关的实验装置和相关论文
**MAGLEV MAGNETIC LEVITATION: CIRCUIT SCHEMATIC ** **MAGLEV MAGNETIC LEVITATION: CIRCUIT SCHEMATIC ** Paper Design, Fabrication, and Control of a Single Actuator Modeling and Nonliear Control of Magnetic Levitation Systems Magnetic Levitation n his insAnytime Stereo Image Depth Estimation on Mobile Devices论文阅读笔记
这篇文章做了啥 ICRA2019的一篇文章，作者研究的主要问题是，现有的双目深度估计算法大多数都不能部署到移动端，作者提出了一个anynet，就是在任何时间限制下都能够得到一个深度估计，对fps要求比较高的话，可以用粗糙的结果，对fps要求比较低的话，可以用refine的结果，总之，可以在时间和精度之间进论文《Fast spatial–temporal stereo matching for 3Dface reconstruction under speckle pattern projection》
(SCI二区)2019 Abstract 三维(3D)人脸重建可以采用基于测量的方法或基于模型的方法。前者需要特殊的硬件或设备，如结构化光设置。本文提出了一种基于测量的三维人脸重建方法，即一种特殊的结构光时空散斑投影方法。在此基础上，提出了一种新颖、高效的时空立体重建方法，实现了快设计模式之命令模式-引导篇及原理
设计模式之命令模式-引导篇及原理引导司小司又接到了新项目：家电自动化遥控器API项目。项目背景：随着物联网的流行以及智能化家具普及。一个遥控器可以管控家里所有设备(家电等)也很正常了。来源：凯哥Java(kaigejava)如上图：假设空心的是关，实心的是开。需求：1：给出各个家电(电灯、电视、入门 | Stereo Vision（二）摄像机的矫正标定Calibration
参考文献《Learning OpenCV》Stereo R-CNN 3D 目标检测论文解析:
Stereo R-CNN 3D 目标检测论文解析: 首先提取左右帧图像的特征，在每个刻度上连接左右特征映射，然后将连接的特征提供给立体声RPN网络，最终分别在左右ROI中使用非极大值抑制（NMS）去除冗余框，然后选择前2000进行训练，选择前300进行测试。 （注意这里RPN中是把左右GT框的联合指定为对象设计模式——命令模式
这次来看下命令模式： 先看下head first中对命令模式的定义：将“请求”封装成对象，以便使用不同的请求、队列或者日志来参数化其他对象。命令模式也支持可撤销的操作。 接下来，再来看下类图： 最后来看下代码： public interface Command { void execute(); void undo();} publicMS8422 192 kHz, Asynchronous Stereo Sample-Rate Converter
MS8422N 是一款 24 位，高性能异步采样率转换器，它集成 了数字音频接口接收器，它支持 IEC60958，S/PDIF，EIAJ CP1201 和 AES3 接口标准。音频数据由音频接口接收器或三线串 行音频输入端输入，通过 2 个三线串行音频输出端输出。在软件 模式或硬件模式下，可通过控制端口控制 MS8422N泡泡一分钟：Cubic Range Error Model for Stereo Vision with Illuminators
Cubic Range Error Model for Stereo Vision with Illuminators "链接：https://pan.baidu.com/s/1ihSDMHyBzRF6TRZftS2WHw 提取码：la7r " Marius Huber, Timo Hinzmann, Roland Siegwart, and Larry H. Matthies Abstract—Use of low-cost depStereo DSO Paper Reading
开篇第一篇就写一个paper reading吧，用markdown+vim写东西切换中英文挺麻烦的，有些就偷懒都用英文写了。 Stereo DSO: Large-Scale Direct Sparse Visual Odometry with Stereo Cameras Abstract Optimization objectives: intrinsic/extrinsic parameters of all keyframes all s论文阅读《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》
本文出自谷歌与普林斯顿大学研究人员之手并发表于计算机视觉顶会ECCV2018。本文首次提出了应用于主动双目立体视觉的深度学习解决方案，并引入了一种新的重构误差，采用自监督的方法来解决缺少ground truth数据的问题，本文所提供的方法在许多方面表现出了最好的结果 Abstract 本文首次提