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秃头小苏
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【古月21讲】ROS入门系列(3)——客户端Client、服务器Server的编程实现+自定义服务数据编程实现
7、客户端Client的编程实现 8、服务端Server的编程实现 9、自定义服务数据 7、客户端Client的编程实现创建功能包cd ~/catkin_ws/srccatkin_create_pkg learning_service roscpp rospy std_msgs geometry_msgsturtlesim创建客户端代码(C++) ——文件名为turtle_spawn....
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秃头小苏
2022-04-14 11:03:15
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【古月21讲】ROS入门系列(2)——发布者Publisher、订阅者Subscriber的编程实现+自定义话题消息编程实现
4、发布者Publisher的编程实现 5、订阅者Subscriber的编程实现 6、自定义话题消息 4、发布者Publisher的编程实现创建功能包cd ~/catkin_ws/srccatkin_create_pkg learning_topic rospy roscpp std_msgs geometry_msgs turtlesim创建发布者代码(C++) ——文件名为veloc...
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2022-04-14 11:01:09
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【古月21讲】ROS入门系列(1)——ROS命令工具的使用及创建工作空间和功能包
1、运行海龟仿真器证明ROS安装成功 2、ROS命令行工具的使用 3、创建工作空间和功能包 1、运行海龟仿真器证明ROS安装成功运行海龟仿真器共分为三步,如下:启动ROS Masterroscore启动小海龟仿真器rosrun turtlesim turtlesim_node 启动海龟控制节点rosrun turtlesim turtle_teleop_key 注:这三行代码需要在三个终端...
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秃头小苏
2022-04-14 11:00:08
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双目立体匹配之匹配代价计算
AD SAD Cencus AD-Cencus之前谈到过双目立体匹配的步骤,主要分为四步(半全局方法):匹配代价计算、代价聚合、视差计算、视差优化。匹配代价计算是双目立体匹配的第一步,其有很多实现的方法,现举其中的几种方法,旨在理解匹配代价的计算过程。 AD AD算法可以说是匹配代价计算中最简单的算法之一,其主要思想是不断比较左右相机中两点的灰度值大小,首先固定左相机中的一点,然后遍历右...
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秃头小苏
2022-04-12 09:55:31
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双目立体匹配之视差优化
视差优化 左右一致性检查 剔除小连通域 唯一性检测 子像素拟合 视差填充本文是自己的一篇学习笔记,记录自己学习立体匹配过程中的问题及总结,在此分享,转载请附原文链接 视差优化 上一篇文章介绍了代价聚合,本文主要对视差优化的方法进行阐述。其实在代价聚合求出代价矩阵S后,接下来的操作是进行视差计算,但这一部分相对简单(主要采用了赢家通吃算法),在双目立体匹配步骤第三节已经介绍,这里不过多阐述...
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秃头小苏
2022-04-12 09:54:27
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双目立体匹配之代价聚合
本文是自己的一篇学习笔记,记录自己学习代价匹配过程中的问题,在此分享,转载请附原文链接 在之前双目立体匹配步骤中已经简单介绍过代价聚合了,直白的说,其主要目的就是让匹配代价计算的效果更好。 之前也介绍过立体匹配的第一步——匹配代价计算匹配代价计算,我在文中介绍了相关的匹配代价计算方法,如AD、AD-cencus等等。通过这些方法我们可以得到一个代价矩阵C(DSI),矩阵C中存储了每个像...
机器视觉
秃头小苏
2022-04-12 09:53:34
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多传感器时间同步
时间同步 第一次谈及时间同步,可能会有点懵逼。其实这在我们生活中是很常见的,小时候应该都用过那种电子手表,这种电子手表往往隔一段时间就会不准确,需要手动进行校准。这种手动校准的过程就可以认为是时间同步。想想看,若是没有时间同步,那可真是乱了套了,想要在家看个世界杯,都不能及时的和别人分享进球的喜悦,这这这…是不是也太难受了… 好了,下面就重点来说说多传感器的时间同步。多传感器数据的时...
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秃头小苏
2022-04-12 09:52:37
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双目立体匹配步骤
1、匹配代价计算 2、代价聚合 3、视差计算 4、视差优化 5、小结 1、匹配代价计算 匹配代价是用来衡量候选像素与匹配像素之间的相关性的,代价越小,说明两个像素点之间的相关性越大,是同名点的概率也越大。 所谓同名点,就是左右两幅图像中相对应的点,如下图中红框框起来的点就是同名点。 需要注意的是两幅图中两个像素无论是否是同名点,都是可以进行代价匹配的,无非就是不是同名点的两个像素代...
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秃头小苏
2022-04-12 09:45:47
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GAN简介及原理分析
GAN简介及原理分析生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model,下文简写G)和判别模型(Discriminative Model,下文简写D)的互相博弈学习产生相当好的输出。判别模型(D)的任务就是判...
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秃头小苏
2022-04-12 09:44:22
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决策树算法
决策树 1. 决策树的整体理解 2. 决策树的构造 2.1 决策树----熵 2.2 构造决策树 3. C4.5算法 4. 决策树剪枝 决策树 1. 决策树的整体理解 决策树,顾名思义,首先它是一棵树,其次,这棵树可以起到决策的作用(即可以对一些问题进行判断)。 现通过下面的例子来理解决策树的作用。(注:决策树既可以做分类也可以做回归,此处主要讨论分类的决策树)图中共有五个人,现需...
决策树
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秃头小苏
2022-04-12 09:31:16
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