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> CMake Warning at opencv_contrib_4_10/modules/cudacodec/CMakeLists.txt:26 (message):> cudacodec::VideoReader requires Nvidia Video Codec SDK. Please resolve> dependency or disable WITH_NVCUVID=OFF
WITH_CUDNN开了后报错的解决方法
二维小球完全弹性碰撞绝对坐标速度计算公式，公式一步到位。不需要投影。
基于opencv的相机内外参标定
现在无论是Debug或Release配置都已成功包含了OpenCV的include和lib目录了,其他工程直接引用这个属性表,就不用再手动选择OpenCV的include和lib目录了,便可使用OpenCV库进行开发了.打开属性管理器窗口,选择Debug|x64 然后右击选择添加新的项目属性表。使用记事本打开.props属性表文件,可看到成功保存设置的属性。双击debug版本属性表并添加包含目录。
今天在visual上配置了百度PaddleOCR，踩了一天的坑，今天记录一下，以便后人一、项目所需依赖：（1）OpenCV 4.2.0（2）Cmake-gui 3.22.0（3）Visual Studio2022（4）下载PaddleOCR项目、模型以及预测库（1）OpenCV安装OenCV教程比较完整，可以参考这篇：VisualStudio2019配置OpenCV4.1.0_Rustone的博客
机器学习算法五之 目标检测评价指标 IOU 准确率 召回率等
随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的神经网络可以运行嵌入式设备上了，但是网上的教程多以安卓平台为主，这可能是因为手机平板等移动设备装机量巨大，所以大家都比较关注，而嵌入式linux上的相关资料和项目不是很多。最近由于工作需要，研究了一下这方面的东西，这里进行一下总结，也希望能过帮助到有需要的朋友。硬件平台： 安装了ubuntu20.04的x86笔记本安装了ubuntu20.04的rk3399 a
视频质量诊断系统(Video Quality Diagnostics，简称VQD)从前端监控点(网络摄像机、NVR、DVR、或者流媒体服务器)获取实时码流，进行解码以及对图像质量进行评估，对视频图像中存在的质量问题进行智能分析、判断和报警。• 检测内容包括多种视频故障，如：清晰度异常(图像模糊)，亮度异常(过亮、过暗)，偏色，噪声干扰(雪花)，画面冻结，遮挡、对比度、条纹、信号丢失等异常。
1. 新建工程Project命名时钟平台选择2. 添加文件从Vitis_Libraries-master\vision\L1\examples\demosaicing中复制所有的源文件到新建工程的目录E:\HLS_File\Ex02_demosaicing添加文件后引用单个HLS内核文件，引用 Vision 库(-cflags/-csimflags)-IE:/HLS_File/Vitis_Libr
如题报错：terminate called after throwing an instance of 'ros::InvalidNameException'what(): Character [ ] at element [2] is not valid in Graph Resource Name [my control]. Valid characters are a-z, A-Z, 0-9
目录1、UR Ros 包的编译2、UR 驱动包的编译3、常见问题ur需要externalcontrol-1.0.5.urcap 暂时不知道什么作用1、UR Ros 包的编译2、UR 驱动包的编译3、常见问题ur需要externalcontrol-1.0.5.urcap 暂时不知道什么作用所在位置 ......./ur_ws/src/Universal_Robots_ROS_Driver/ur_ro
这学期确定了研究方法，具体为三维重建相关，转而研究三维重建相关的知识。最近3D Gaussian Splatting方法效果十分的好，并且开源了源代码，因此十分值得对其源码进行研究，源码中对于可微光栅化的实现是基于CUDA实现的，因此想要后续对这块内容进行改进，则必须了解CUDA程序是如何编写的，作为一名DL农工，学习CUDA编程也有助于自己对于整个DL流程的理解，也能够进一步拓展自己的编程技术，
在学习gazebo过程中发现很多gazebo的ros插件发布的时间戳都是系统时间。因为系统仿真时需要按照一定倍率放慢，即使将rosparam /use_sim_time设置为true也无法控制插件的时间。我目前的的解决办法只能是修改源码，下载源码后找到对应cpp文件修改比如对于GazeboRosPackages\src\gazebo_ros_pkgs\gazebo_plugins\src\gaze
Windows10 下 PaddleOCR C++推理部署（CPU部署） cmake3.21, VS2019。
掌握有限自动机的基本概念掌握有限自动机与正则文法的联系，并设计程序实现有限自动机，判断字符串是否被接受请设计程序实现如下有限自动机, 并且输入三个不同的字符串, 对字符串进行合法性检测 (即判断字符串中的字符是否在输入符号集中), 之后由有限自动机判断字符串是否被接受。状态集： \left{q_0,q_1,q_2,q_3\right} (可用其他字符代替)输入符号集： {0,1}初始状态: q_0
一、缘起原本想沿着 传统递归算法实现迷宫游戏 ——> 遗传算法实现迷宫游戏 ——> 神经网络实现迷宫游戏的思路，在本篇当中也写如何使用神经网络实现迷宫的，但是研究了一下， 感觉有些麻烦不太好弄，所以就选择了比较常见的方式，实现手写数字识别（所谓的MNIST）。二、人工神经网络简介从小至蚂蚁（没有查到具体数目
为了避免bank conflict，可以使用padding的方式将数组中的每一行各自占据一个bank，这样每个线程读取不同行的数据时就不会发生bank conflict。padding的方式是在每行数据后面添加一定数量的空数据，使得每行的字节数恰好是bank的整数倍，这样就能保证每行数据各自占据一个bank。具体来说，当一个线程访问共享内存中的一个元素时，GPU会根据该元素在共享内存中的地址计算出
标定工具Kalibr安装、使用及标定结果评估方法
熟练掌握语言模型的基本概念，深入理解n 元文法(n-gram)模型。熟练掌握参数估计的方法，实现在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。附加：使用代码实现数据平滑。用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。举例:假设语料为:\langle
OpenCV的tracking模块是一个功能强大的跟踪算法库，包含多种用于跟踪对象的算法。它可以帮助你在连续的视频帧中定位一个物体，例如人脸、眼睛、车辆等。稀疏光流（Sparse optical flow）：例如Kanade-Lucas-Tomashi (KLT)特征跟踪算法，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波（Kalman Filtering）：一种非常流行的基于先验运动信息的信号处理算法，
参考原因就是Pangolin里自己有个路径放第三方库文件，但是里面的pybind11 是空的操作方法查找Pangolin的第三方库下载pybind11在hithub：https://github.com/pybind/pybind11下载下来后替换掉上述空pybind11，然后再cmake …，make -j，成功。
当车辆在运动中使用毫米波雷达测量其他物体的速度时，主要依赖于多普勒效应或相干测量原理。
学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.基础概念二维离散卷积是在两个矩阵的基础上的一种计算方式，如下所示：I=(1234)I=\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix}I=(1324),K=(−1−221)K=\begin{pmatrix} -1 &
通过 Gazebo 模拟kinect摄像头，并在 Rviz 中显示kinect摄像头数据。实现流程:kinect摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的 xacro 文件，为机器人模型添加kinect摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动 Gazebo，使用 Rviz 显示kinect摄像头信息。1.Gazebo仿真Kinect1.1 新建 Xacro 文件，配置 ki
由TensorRT、OpenCV部署Yolov5-6，学习记录笔记。参考各位大佬们的笔记完成，并记录一些出错的地方。
实验六 哈夫变换实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结一、实验目的和要求 理解哈夫变换的基本原理；掌握使用OpenCV实现哈夫变换的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在VS2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的函数实现哈夫变换检测线段。三、实验仪器、设备 计算机一台，已安装
这场有点太超标了，后四题一个不会哈哈
Win10+vcpkg+g2o+vs2019配置参考：魏Gordon的【SLAM】SLAM环境配置 Win10+VS2019+OpenCV+PCL+g2o+Vcpkg和Shadingwalker的 Windows+Visual Studio下生成g2o库教程（结合Cholmod库）https://blog.csdn.net/ye_shen_wei_mian/article/details/5186
C++使用OpenCV库项目编译过程中常见的ld error以及解决方案
由于计算机中采用的是有限位的二进制编码，所以浮点数在计算机中的存储不总是精确的。例如，在经过大量计算后，一个浮点型的数3.14在计算机中可能就存储成3.140000000001，也有可能存储成3.1499999999999，这种情况下会对比较操作带来极大的干扰，所以我们需要引入一个极小数 eps 来对这种误差进行修正。1. 等于运算符（==）：双目摄像头的调用文章目录3D视觉(一)：双目摄像头的调用1、计时器 chrono2、单目摄像头的调用3、双目摄像头的调用参考1、计时器 chronochrono是C++11新加入的方便时间日期操作的标准库，它既是相应的头文件名称，也是std命名空间下的一个子命名空间，所有时间日期相关定义均在std::chrono命名空间下。通过这个新的标准库，可以非常方便进行时间日期相关操作。#i
你可以将YOLO模型转换为TensorRT优化过的引擎文件，并在C++中使用TensorRT的API进行高性能推理。OpenCV提供了简单易用的接口来读取网络模型和权重文件，进行图像的前处理，执行推理，并解析输出。这通常涉及到手动编写网络层的实现以及导入权重文件，这是一个比较复杂且易出错的过程，但对于对性能有极端要求的专业用户来说，这可以提供最大的灵活性和优化空间。如果你有一个用这些框架训练的YO
简介参考线在apollo中起到了关键的承上启下的作用。它收集了上游路由，高精地图，定位等模块的信息，整合后生成一段基于车道中心线的平滑的路径，输送给下游决策规划控制模块使用。在阅读了几遍源码和网上的介绍后，我想要整理出一版参考线生成的简化版本。主要参考的还是下面这个链接。pnc_map模块（规划与控制地图）_lzw0107的博客-CSDN博客blog.csdn.net/lzw0107/artic
OpenCV4.5.2（+opencv_contrib）+CMake3.20.1+vs2017重新编译本文仅做学习使用，若侵权，请留言删除参考文献：Windows下 Cmake + VS 编译 OpenCV (+ opencv_contribute)源码添加链接描述OpenCV3.4.1+opencv_contrib编译：windows 10win10下利用cmake和vs重新编译opencv源码
希望能给大家提供一些别人没有的避坑建议...代码部分，做了比较详细的注释，但涉及到pangolin的代码我没有进行解析（因为我没安装pangolin，如果后续需要的话会再学习）
Ubuntu22.04安装opencv4并配置VsCode
积分图像（Integral image）积分图算法由Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。积分图算法是一种快速计算图像区域和以及图像区域平方和的算法。它的核心思想就是对每一个图像建立起自己的积分图查找表，在图像处理的阶段就可以根据预先建立积分图查找表直接查找从而实现对均值卷积的线性时间计算。做到了卷积执行的时间与窗口大小无关。之前介绍的NL-means算法就可以采用积
对多时相影像进行精度评估，通常都是使用混淆矩阵求其精确率、漏检率和虚警率；但是要想使用混淆矩阵求上述指标一般都需要知道参考图，也就是在变化检测前知道变化部分和未变化部分，然后用其和变化检测后的结果进行对比，最后求出上述指标；1、生成参考图（1）制作标签我使用的是 labelme 进行打样，标签制作流如下：A.在对两幅多时相影像进行打样时，任意挑选其中的一幅影像旧影像(或新影像)，对比两幅影像，然后
动态批处理算法通常基于模型的运动特征和动态变化，例如模型的旋转、平移、缩放等，通过动态地合并相邻的面片和顶点来实现模型的批处理。几何压缩算法通常基于模型的几何特征和数据结构，例如坐标、法向量、颜色、纹理坐标等，通过删除不必要的几何数据来实现模型的压缩。静态批处理算法通常基于模型的拓扑结构和连通性，例如面片和顶点的相邻关系，通过合并相邻的面片和顶点来实现模型的批处理。总之，对于大规模的 OBJ 模型
本文介绍了Baumer相机BGAPI 2的使用方法以及相机采集Demo的开发流程。SDK链 接 ：https://pan.baidu.com/s/1jyozD7v4mfchzbv2GtnGig 提取码：puol
GPS轨迹聚类算法TRACLUS介绍在自研众包地图方案过程中，作为主机厂，会获得大量的车辆GPS轨迹，这些轨迹信息可是众包地图的重要数据来源之一，整体策略是在图商的底图基础上再结合车辆GPS轨迹进行引导线更新。实际自动驾驶L4场景开发过程中发现：实车跑过的轨迹线远比算法生成的引导线合理，尤其是转弯掉头等场景引导线。这篇文章，将对论文 **Trajectory Clustering: A Parti
tensorRT部署之 代码实现 onnx转engine/trt模型
SINAMICS-V90伺服调试软件V-ASSISTANT_V1.07.01（最新）.zip
UEC++：UKismetMathLibrary 常用方法。
rosbag相关操作
简单的配置Linux下VSCode的c++环境
C++ 和opencv 下遍历文件夹下所有图片并保存的方法第一种方式：采用glob函数将图片名按顺序修改为0000，0001，0002等。采用Opencv中glob函数获取文件路径，参考以下链https://blog.csdn.net/GeorgeAI/article/details/81035422注意点：此方法无需知道文件夹中图片数量文件夹路径采用双斜杠\分开，并且最后的双斜杠不要忘记附上代码
pyd文件能够很好地对python源码进行加密，c++调用pyd文件可以直接实现python的功能，不需要将python代码重新转换为c++代码，因此掌握c++调用pyd方法能够方便我们进行UI界面的调用和开发。
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