应用背景车辆速度的准确估计是智能交通系统（ITS）的关键组成，这需要解决诸如同步数据记录、表示、检测和跟踪、距离和速度估计等问题。常见的速度估计应用场景包括自动驾驶、智能交通监控，分为固定传感器测试和移动相机/车辆下的测试。论文主要介绍了在固定位置下基于camera的速度与距离估计！下图为速度估计的整体流程：主要包括检测跟踪、距离估计、速度估计等； 主要技术上图汇总了基于视觉的车速测
许多人认为残障人群不使用互联网。事实上，情况完全相反。很多残障人群和健全人一样经常使用网站，在网上购物和进行社交活动。甚至对网络的依赖更大。健全人和残障人士的区别，仅仅在于我们感知、接触世界的方式不一样。 信息无障碍 普遍共识国内对信息无障碍的普遍共识是指通过信息化手段弥补身体机能、所处环境等存在的差异，使任何人（无论是健全人还是残疾人，无论是年轻人还是老年人）都能平等、方便、安全地获取、交互、使
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2023-12-29 16:37:38
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在此处所谓的单双，指的是参与运算的运算数个数。 单目运算 如大多数编程语言中都有的 i++、i-- 就是一种典型的单目运算。 逻辑运算中的“非”运算，即 !a ，也是一种单目运算。 二目运算 二目运算同理，a + b , a - b , a ∩ b 等等 三目运算 三目运算稍复杂一些，下面给出一个表 ...
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2021-10-15 11:23:00
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# Java中的单目运算符解析
在Java编程语言中，运算符是一个非常重要的概念，能够影响程序中的数据处理和逻辑实现。单目运算符是最常用的一类运算符，它只需要一个操作数便可以完成某种操作。本文将深入探讨Java中的单目运算符，包括它们的类型、用法以及代码示例。
## 单目运算符的种类
Java中的单目运算符主要包括：
1. **正号运算符（+）**：一般用于数值，但在Java中常常是可选的
一、三目运算符: 单目运算符: not 双目运算符:+、-、*、//、…<、>、…and、or、… 三目运算夫:if - else python中的三目运算符: 语法:表达式2 if 表达式1 else 表达式3 **注意:**判断表达式是否为True,如果为True,整个运算结果为表达式2的值;否则整个运 算结果就是表达式3的值。age = 18
result = '未成年' if
PP-Tracking之手把手玩转单镜头行人追踪PP-Tracking是基于飞桨深度学习框架的业界首个开源实时跟踪系统。针对实际业务的难点痛点，**PP-Tracking内置行人车辆跟踪、跨镜头跟踪、多类别跟踪、小目标跟踪及流量计数等能力与产业应用，同时提供可视化开发界面。**模型集成多目标跟踪，目标检测，ReID轻量级算法，进一步提升PP-Tracking在服务器端部署性能。同时支持python
# 单目和双目视觉在Python中的应用
在计算机视觉领域，单目和双目视觉是两种基本且重要的图像处理方式。单目视觉是指使用一台摄像头来获取图像数据，而双目视觉则是利用两个摄像头获取图像，来模拟人类的立体视觉。本文将通过实例，介绍这两种视觉技术在Python中的基本应用。
## 单目视觉
单目视觉通常用于物体检测和识别等任务。以下是一个简单的单目视觉代码示例，使用OpenCV库来读取图像并进行
函数 cvSmooth 可使用简单模糊、简单无缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊、双边滤波的任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。 没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位到16位的转换（与cvSobel和cvaplace相似）和32位浮点数到32位浮点数的变换格式。 简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道， 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以（in-
项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂抓取（单目标定） 请各位读者朋友注意，这里面很多东西涉及到我的毕设，写作辛苦，请勿滥用，转载请务必注明出处！ 单目标定主要分为两个部分，一是确定摄像机的内在参数，
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2023-11-29 10:16:38
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参考： 六轴机械手与相机的手眼标定 最详细、最完整的相机标定讲解 毛剑飞，工业机器人视觉定位系统高精度标定研究机器人视觉标定的目的是求出摄像机坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵Hcb,，它是一个4*4的变换矩阵机器人视觉标定分两步第一步：
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2023-12-19 21:04:03
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单目结构光三维视觉测量的基本原理是基于三角测距的。如下图所示，为结构光三维视觉测量系统数学模型，若明确了投影仪与摄像机之间的位置关系，则可根据三角测距的原理计算被测物体的三维信息。其中\(OXY\)为自由选取的参考平面，假设所选取的参考平面与摄像机和投影仪之间连线平行。\(O_p\)：为投影仪镜头光心即投影中心，\(O_p\)在参考平面的投影点为\(O\)。\(O_c\)：为摄像机镜头光心，\(O
1. 论文简介论文题目：Single Image Depth Estimation:An OverviewPaper地址：https://www.mdpi.com/1424-8220/20/8/2272Paper类型：综述发表刊物： Digital Signal Processing发表时间：20222. Abstract本文研究了非深度学习方法，这些方法主要出现在深度学习之前，并利用手
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2023-08-26 17:43:20
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文章目录摘要1. 论文主要贡献：2. 从视频中学习预测深度2.1 尺度模糊2.2 建模姿态估计预测器3. 可微分直接视觉测距法3.1 直接视觉测距法（DVO）3.2 可微分的实现4 训练损失5 实验5.1 训练设置5.2 KITTI数据集上的结果5.3 Make3D数据集上的结果6.讨论深度估计系列文章： Learning Depth from Monocular Videos using D
用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离我们将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。相似三角形就是这么一回事：假设我们有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后我们将这个目标放在距离我们的相机为 D 的位置。我们用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P 。这样我们就得出了相机焦距的公式：F = (P x D) / W举个例子，假设我在离相机距离 D = 24 英寸的地方放一张标
要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：def convert_2D_to_3D(point2D,
摄像机标定技术及其应用——单目摄像机 一、为什么要进行摄像机标定随着机器视觉的迅猛发展，我们已经不满足于使用摄像机进行监控、抓拍这种较为简单的功能。更多的用户青睐于它在非接触三维尺寸测量上的应用。我们所谓的三维测量是广义的三维测量，它不仅包括三维物体的重构与测量，还包括在三维空间中识别任意二维平面上的尺寸以及位置。这种技术目前已被应用在高精度的工业模具以及装配测量中，其中任意二维平面上
自从17年MonoDepth系列论文问世, 单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现, 在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。但是单目深度估计方法的可解释性比较弱，从单张图片推测出深度的原因可能有：Perspective projection带来的近大远小关系（下图1）；景深变化带来的模糊感（下图2）；遮挡效应，被遮挡物应该距离更远（下图3）；以上种种原因很难
一、自定义函数定义函数时，函数体不执行；只有在调用函数时，函数体才执行。函数的结构：1. def2. 函数名3. 函数体def func_name():
函数体4. 返回值如果没有声明返回值，返回值默认为Nonedef func_name():
pass
return True
def func_name():
myString = 'this is to tes
1. 坐标系变换回顾首先世界坐标系通过旋转、平移矩阵变换为相机坐标系相机坐标系通过相似三角形（小孔成像原理），将相机坐标系转换为图像坐标系，这里利用的其实就是相机的焦距。最好利用相机内参，将图像坐标系转换为像素坐标系。相机标定相机标定的目的是为了获得相机的内外参以及畸变参数。相机标定的流程 标定的过程
1.打印标定板2.从不同角度对标定板进行拍摄3.用opencv接口检测标定板中的特征点（
下面为Python所有的操作符表达式(摘自Mark Lutz的《Python学习手册》)。当编写含有一个操作符以上的表达式时，Python将按照所谓的优先级法则对其进行分组，这个分组决定了表达式各部分的计算顺序。表中的操作符越靠后的优先级越高，位于同一行的表达式在组合的时候通常从左到右组合(除了幂运算，它是从右向左组合的，还有比较运算，是从左到右连接的)。当使用括号划分子表达式的时候，就会超越Py
