首页 > TAG信息列表 > rgbd
ORB_SLAM2及其他SLAM精度测评
ORB_SLAM2及其他SLAM精度测评 测试工具：https://svncvpr.in.tum.de/cvpr-ros-pkg/trunk/rgbd_benchmark/rgbd_benchmark_tools/src/rgbd_benchmark_tools/ 下载associate.py ，evaluate_ate.py，evaluate_rpe.py等 官网：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools什麽是 grid_position ； D2net 中的 grid_position
我们在进行半监督方法的时候，输入的仅仅是 rgbd 图像，这个时候呢， 两个图像的匹配点的 Ground truth 是通过 depth 生成的。 过程是： 左边图像某点 x1 + 深度信息 + 两个图的内参和外参 = 右边图像的对应点 其实不用理解原理，只用记住有这样的技巧就够了。 而我们所说的gird_posit[论文翻译] RGBD Salient Object Detection via Deep Fusion
基于深度融合的RGBD显著目标检测 此文为07-ECCV-Accurate RGB-D Salient Object Detection via Collaborative Learning中所注明的RGB-D首例研究，故在此全文翻译。 摘要：RGBD显著性检测设计了各种低水平的显著性线索，如颜色和深度对比度特征以及背景和颜色紧致度先验。然而，这些低水Open3d(六)——RGBD测程法
亲测代码程序可运行使用，open3d版本0.13.0。 open3d数据资源下载:GitHub - Cobotic/Open3D: Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing 代码执行功能有：读取相机内参、读取RGBD图像、从一对RGBD图像中计算里程、可视化RGBD图像对，详情请见代码。 ''' Author: dongcidaci DaRGB-D SLAM 相关总结
目录 一、RGB-D SLAM是什么？ 二、D435i说明 三、RGB-D SLAM研究现状 1、现有的RGB-D SLAM方法 1.1 前端 1.2 后端 1.3 闭环检测 1.4 制图 2、优秀RGB-D SLAM介绍 2.1 KinectFusion 2.2 ElasticFusion 2.3 Kinitinuous 2.4 RGB-D SLAM2 2.5 RTAB Map(RTAB SLAM) 3、RGB-D SLsurfelmeshing+slam+kinectv2学习笔记
https://github.com/puzzlepaint/surfelmeshing https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 下载 TUM-Dataset数据集（https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download），按照surfelmeshing教程即可。 制作数据集的步骤： 1.配置好kinectv2和ros 2.用kinect分别读取rgb和深度Open3d之颜色映射优化
将颜色映射到从深度相机重建的几何形状。由于颜色和深度帧没有完全对齐，使用彩色图像进行纹理映射会导致颜色映射模糊。Open3D提供了基于[Zhou2014]中的颜色映射优化算法。下面的教程将会提供彩色映射优化算法的示例。 输入 下面的代码读取彩色和深度图像对，并且生成 rgbd_image一起来做RGBD-SLAM（2）详细
高博链接：https://www.ncnynl.com/archives/201701/1251.html GitHub代码：https://github.com/gaoxiang12/rgbd-slam-tutorial-gx 1.按照高博的步骤，注意： 其中创建build文件夹的时候需要创建在part2目录下面，运行最后编译好的文件时，不能到文件的目录下面，要在命令行里面输入bin/xxx才RGBD动作识别的多视图层融合模型
摘要 基于视觉的动作识别在实践中遇到了不同的挑战，包括从任何角度识别主题，实时处理数据以及在现实环境中提供隐私。甚至识别基于配置文件的人类动作（基于视觉的动作识别的一个子集），在计算机视觉中也是一个巨大的挑战，它构成了理解复杂动作，活动和行为的基础，尤其是在医疗保健应用和视频基于RGBD的平面提取方法总结
Real-Time Plane Segmentation using RGB-D Cameras: 该论文是基于depth图像做的平面检测， 根据depth得到的三维点， 根据三维点所在邻域平面法向量以及平面距原点的距离，对其进行聚类， 具体流程如下： 利用depth点上下左右的点，计算出该点邻域平面的法向量；将所有的点根据上述求出来ubuntu16.4运行RGBD SLAM
####仅作为笔记 环境： Ubuntu16.04 照例贴出build.sh的内容： #This script installs rgbdslam_v2 and g2o in ~/Code #This script can be downloaded individually, as it #does not require rest of the rgbdslam repository. #It will download all required code in the p`rs_rgbd.launch` fails for D435 (ResourceNotFound: rgbd_launch) · Issue #308 · IntelRealSense/realse
On ubuntu 16.04 with a fresh ROS kinetic install, roslaunch realsense_ros_camera rs_camera.launch starts up just fine, but roslaunch realsense_ros_camera rs_rgbd.launch fails with a Python error: Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/kiRGBD相机模型与图片处理
本文学习自《视觉SLAM十四讲》 双目相机通过视差来计算深度。RGBD相机则可以主动测量每个像素的深度。 通过红外结构光（Structured Light）来测量像素距离的。例子有Kinect 1 代、Project Tango 1 代、Intel RealSense 等。 通过飞行时间法（Time-of-flight，ToF）原理测量像素距离的。例jetson nano编译运行GCNv2
** GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM ** 论文原文 中文翻译 开源代码 PS:代码从码云上克隆快 git clone https://gitee.com/hzm8341/GCNv2_SLAM.git 编译前需要如下环境 pytorch 别去编译源码，很慢，还有各种问题，不要问我怎么知道的 直接百度网使用TUM数据集跑orbslam2单目程序mono
使用TUM数据集跑orbslam2单目程序mono 1、下载数据集 这里选择从TUM Dataset下载数据集 http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download 这里下载的是rgbd_dataset_freiburg1_xyz 。解压至自己喜欢的目录。 2、参数设置 根据作者说明： TUM Dataset Downl