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(笔记)（2）AMCL Monte Carlo Localization | 基础原理篇+配备代码讲解
什么是Monte Carlo Localization呢，中文名叫蒙特卡罗定位，权威阐述见《概率机器人》第8章，移动机器人定位:栅格与蒙特卡罗。是基于粒子滤波的定位算法。 1.粒子滤波算法与蒙特卡洛定位算法 那啥是粒子滤波(particle filter)? 参考: https://web.mit.edu/16.412j/www/html/Advan【cartographer_ros】六： 发布和订阅路标landmark信息
上一节介绍了陀螺仪Imu传感数据的订阅和发布。 本节会介绍路标Landmark数据的发布和订阅。Landmark在cartographer中作为定位的修正补充，避免定位丢失。 这里着重解释一下Landmark，它与Scan，Odom，Imu数据不同，并不是直接的传感数据。它是地图上的特征点，通常是易被识别的物体。 在cartogGCN图卷积神经网络入门讲解+实战结印识别--详细注释解析恩培作品4
感谢恩培大佬对项目进行了完整的实现，并将代码进行开源，供大家交流学习。 一、项目简介 本项目最终达到的效果为手势控制操作鼠标。如下所示 项目用python实现，调用opencv，mediapipe，pytorch等库，由以下步骤组成： 1、使用OpenCV读取摄像头视频流； 2、识别手掌关键点像素坐标； 3、根据基于Google开源 | Python实现手部追踪
利用Google开源手部追踪 以下为代码及其讲解 import cv2 #导入opencv库 import mediapipe as mp #导入Google开源mediapipe库 import time #导入时间库 cap = cv2.VideoCapture(0) #调用视频流（摄像头或视频文件） mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() #选择机器视觉 python+mediapipe+opencv实现脸部轮廓识别
文章目录 一、mediapipe是什么？二、使用步骤1.引入库2.主代码3.运行结果 一、mediapipe是什么？ mediapipe官网 二、使用步骤 1.引入库 代码如下： import cv2 import mediapipe as mp 2.主代码 代码如下： mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.sCV项目肢体动作识别（三）内附完整代码和详细讲解
CV项目肢体动作识别（三）内附完整代码和详细讲解 首先我还是给出完整的代码，然后再进行详细的讲解。这一次我们用模块化的思想，把一个功能模块化（moudle),这种思想在工程中非常常见，在分工中你需要做好自己的工作就可以，最后再调用这些模块。 首先我给一个简化板的basic代码，第二个是调用摄像头使用face_recognition 或 opencv中haar人脸特征实时检测识别人脸、给人脸打马赛克/给人脸贴图
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） OpenCV：python调用摄像头同时使用OpenCV中自带已训练好的检测器来检测实时图像中的人脸和眼睛 使用opencv中haar人脸特征实时检测识别人脸 import cv2 import os datpath = 'data/'更稳定的手势识别方法-基于手部骨架与关键点检测
导读 本期将介绍并演示基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及逐步为基础实现手势识别的方法。 介绍 关于MediaPipe以前有相关文章介绍，可以参见以下链接： Google开源手势识别-基于TF Lite / MediaPipe 它能做些什么？它支持的语言和平台有什么？请看下面两张图： 我们主要介绍手深度学习对数据集的预处理
深度学习对数据集的预处理因为在使用神经网络的时候常常采用的图片数据集，常常是一个尺寸相同的，但是我们下载来的数据集往往尺寸不一定相同。所以我们应该转化为相同尺寸的数据集。笔者首先考虑过用cv2.resize()把图片变为等尺寸的，在同torch.form_numpy()转化成tensor来出来，但是resiPFLD: A Practical Facial Landmark Detector
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.10859 发表出处：2019 CVPR 1.背景 Landmarks检测准确性的问题可以总结为三个挑战： （1）局部变形，面部表情、局部极端光照(如高光和阴影)和遮挡会对面部图像造成部分变化/干扰。一些区域windows下外接摄像头用python用于采集图像
笔记本外接摄像头，采集图像代码， import cv2 import dlib from scipy.spatial import distance def calculate_EAR(eye): A = distance.euclidean(eye[1], eye[5]) B = distance.euclidean(eye[2], eye[4]) C = distance.euclidean(eye[0], eye[3]) ear_aspect_ratio = (Aorbslam2简单小实验
1. 使用opencv的函数findFoundamental和recoverPose实现位姿的估计 使用工具： evo_rpe tum -a frame_traj_gt.txt frame_traj_est.txt 和ground比较 过程：过程中注意函数的参数，多种重载 结果：rmse: 0.28 2. 改变landmark分布，查看对估计性能的影响： 过程：改变产生landmarks的函OpenCV实战：人脸关键点检测（FaceMark）
Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark PS：点击“阅读原文”，可以下载所有源码和模型，记得给star哦！ 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型图SLAM：Noob的同时本地化和映射指南
作者|Krunal Kshirsagar 编译|Flin 来源|Medium 什么是SLAM？ 即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，简写成SLAM），用于环境模型（map）的并行构建，以及在其中移动的机器人的状态估算。换句话说，SLAM为你提供了一种实时跟踪机器人在世界上的位置、并识别地标（例如建筑物，树face_recognition 人脸识别
face_recognition 人脸识别 api 说明 1 load_image_file 将img文件加载到numpy 数组中 2 face_locations 查找图像中所有面部和所有面部特征的位置 3 batch_face_locations 批次人脸定位函数（GPU） 4 face_landmarks 人脸特征提取函数 5 face_encodings 图像编码转为有内鬼，终止换脸！用Landmarks Debug找出不老实的脸。
常规提取完脸部之后data_dst文件夹会出现aligned_debug文件夹，这些图是脸部对齐的参考图，通过这些图会比较方便找出不合格的脸图，换句话说这是程序告诉你它就是这么提取的脸，如果你从来不看不删不挑食那就不要抱怨换不好脸(๑乛◡乛๑)，具体用法参考：手动防抖！用RESULTS DEBUG手动对齐脸BFM使用 - 获取平均脸模型的68个特征点坐标
使用版本：2009 数据说明网址：https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/index.php?nav=1-1-0&id=details 数据下载网址：https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/index.php?nav=1-2&id=downloads 使用Matlab导入01_MorphableModel.mat load('解压目录\01_MorphableModel.mat') 160470=53490*3，即形[PyTorch入门]之数据导入与处理
数据导入与处理 来自这里。 在解决任何机器学习问题时，都需要在处理数据上花费大量的努力。PyTorch提供了很多工具来简化数据加载，希望使代码更具可读性。在本教程中，我们将学习如何从繁琐的数据中加载、预处理数据或增强数据。 开始本教程之前，请确认你已安装如下Python包： scikit-imaPytorch数据变换（Transform）
实例化数据库的时候，有一个可选的参数可以对数据进行转换，满足大多神经网络的要求输入固定尺寸的图片，因此要对原图进行Rescale或者Crop操作，然后返回的数据需要转换成Tensor如： import FaceLandmarksDataset face_dataset = FaceLandmarksDataset(csv_file='data/faces/face_landmarks