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RSS订阅原创 ubuntu上传文件到github
1.创建仓库，复制仓库地址2.cd 到需要上传的文件夹下git clone https://github.com/用户/仓库名.git3.将需要上传的文件移动到克隆的文件夹下cd 到克隆的文件夹下git add .git commit -m "提交信息"git push -u origin master #输入账户及密码后上传完成............
2021-02-25 15:36:12
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原创 ubuntu18.04安装OpenPCDet
OpenPCDet复现虚拟环境配置安装spconv1.2.1安装PCDet虚拟环境配置1.最后成功的环境ubuntu18.04+ cuda10.2+cudnn7.6.5+pytorch1.5.0 2.最开始是cuda10.2+cudnn8.0+pytorch1.7,安装失败，pycharm终端显示各种链接库找不到，最终考虑是版本太高了的原因，降了版本之后，顺利通过;3.cuda和cudnn的安装cuda传送门cudnn传送门4.官网下载非常慢，这里推荐下载迅雷，复制你要下载的版本的网址链接到
2021-01-09 21:22:54
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原创 基于深度图像聚类
视频转图片从一个小程序开始了实习生生活；要注意路径符号； #include <ros/ros.h> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(){ VideoCapture cap("...avi"); //读入视频 Mat img;
2020-12-31 10:02:29
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原创 目标跟踪学习(一)
遮挡处理通常，遮挡可以分为三种情况：目标间遮挡、背景遮挡、自遮挡。对于目标之间的相互遮挡，可以选择根据目标的位置和目标特征的先验知识来处理这一问题。而对于场景结构的导致的部分遮挡此方法则难以判断，因为难以辨认究竟是目标形状发生变化还是发生遮挡。所以，处理遮挡问题的通用方法是用线性或非线性动态建模方法对运动目标进行，并在目标发生遮挡时，预测目标的可能位置，一直到目标重新出现时再修正它的位置。可以用卡尔曼滤波器来实现估计目标的位置，也可以用粒子滤波对目标做状态估计。或者使用：轮廓投影、光流特征等方法。..
2020-12-11 11:12:58
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原创 不死鸟一飞的学习网址
C++相关1.黑马程序员c++讲解2.黑马程序员c++数据结构3.数据结构与算法教程4.labuladong算法小抄5.STL教程智能驾驶相关1.papers with code2.麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室3.斯坦福人工智能实验室......
2020-12-10 19:04:22
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原创 点云深度学习笔记
1 点云深度学习的挑战1.由杂乱的场景或盲区引起的遮挡2.不规则性 3.无序性(卷积运算是在有序的、规则的、结构化的网络上进行的)2 点云深度学习方法2.1 基于点云结构化深度学习网络点云数据是非结构化的，这对深度学习是一个挑战，为了克服这一挑战，许多方法将点云数据转换为结构化的形式。这些方法大致可分为两类1.基于体素2.基于多视图基于多视图的方法比基于体素的方法具有更好的性能，一是由于基于多视图是一种基于2D图像的深度学习，2D的深度学习方法在研究上非常成熟；二是由于没有体素化的量化
2020-12-09 21:40:13
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原创 关于opencv的相关问题总结
这里写目录标题1.opencv3与opencv4的区别2.ubuntu18.04下多版本安装以及共存问题3.ROS下编译与opencv相关的错误及解决办法1.opencv3与opencv4的区别2.ubuntu18.04下多版本安装以及共存问题3.ROS下编译与opencv相关的错误及解决办法......
2020-11-08 16:33:13
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原创 激光雷达和相机的坐标转换以及联合标定
点云相机的坐标转换以及联合标定1.坐标系说明2.坐标系转换3.基于autoware功能包的联合标定1.坐标系说明1）Lidar坐标系激光雷达坐标系可以描述物体与激光雷达的相对位置，表示为[XL, YL, ZL]，其中原点为激光雷达几何中心，XL轴水平向前，YL轴水平向左，ZL轴竖直向上，符合右手坐标系规则。2）相机坐标系相机坐标系可以描述物体与相机的相对位置，表示为[XC, YC, ZC]，其中原点为相机光心 O 点，XC 轴与 x 轴平行，YC 轴与 y轴平行，ZC轴与摄像机光轴平行，与图像平面
2020-10-21 10:43:30
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原创 关于YOLOv4检测深度图像笔记
YOLOv4检测深度图像点云转深度图像YOLOv4在ros下使用训练自己的数据集点云转深度图像YOLOv4在ros下使用训练自己的数据集 1.点云转深度图像 (1) 深度图像又称为距离图像,深度图像的每个像素点代表的是物体到相机xy平面的距离，单位 mm。 直接反应了景物可见表面的几何形状。(2) 深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据，点云数据也可以转换为深度图像。(3) 深度图与RGB-D比较深度图就是从图像采集器到场景中各点的距离（深度）作为像素值的图像。RGB-D
2020-10-20 20:28:08
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原创 调研任务
1.Ubuntu下实现开机自启动ROS节点https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/785964732.ubuntu下Qt程序编译打包https://www.cnblogs.com/wanghuixi/p/8621853.html
2020-07-22 21:38:33
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原创 YLC项目
一.路沿检测问题浮点数例外 (核心已转储)（考虑是特征点太少）程序不动（考虑是特征点太少）OpenCV Error: Assertion failed (w.type() == u.type() && u.type() == vt.type() && u.data && vt.data && w.data) in backSubst, file /tmp/binarydeb/ros-kinetic-opencv3-3.3.1/modul
2020-07-06 16:20:24
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原创 激光雷达相关资料
1.激光雷达路沿检测https://github.com/ethanguo0327/ethans-source/tree/90d4bc0559930318b7ab18a0ba93739a8523b029
2020-07-06 16:19:52
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原创 深入理解C++中public、protected及private用法
参考:https://www.cnblogs.com/tsingke/p/10052445.html
2020-04-05 09:46:37
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原创 函数模板和类模板详解
参考:https://blog.csdn.net/low5252/article/details/94622335?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
2020-03-28 13:59:32
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转载 c++头文件|源文件详解
一、C++ 编译模式通常，在一个 C++ 程序中，只包含两类文件―― .cpp 文件和 .h 文件。其中，.cpp 文件被称作 C++ 源文件，里面放的都是 C++ 的源代码；而 .h 文件则被称作 C++ 头文件，里面放的也是 C++ 的源代码。C++ 语言支持"分别编译"（separatecompilation）。也就是说，一个程序所有的内容，可以分成不同的部分分别放在不同的 .cpp 文...
2020-03-27 10:39:28
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原创 hector_slam跑velodyne数据集
hector_slam是二维建图,而velodyne激光雷达采集到的是三维数据,这里需要借助pointcloud_to_lasescan 这个工具将三维数据转化为laser_scan.安装编译参考这篇博文:https://blog.csdn.net/geerniya/article/details/84880514?depth_1-utm_source=distribute.pc_releva...
2020-03-25 15:45:38
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原创 点云配准(12.5任务)
1.sac-ia&icp实现https://blog.csdn.net/peach_blossom/article/details/785061842.配准概念知识https://blog.csdn.net/u011600592/article/details/702580973.几种算法比较https://blog.csdn.net/weixin_43236944/articl...
2020-03-14 15:37:21
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原创 CmakeLists.txt
目前可行的三种写法1.roboware编译后添加链接cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)project(ceshi_pcl)add_compile_options(-std=c++11)find_package(catkin REQUIRED)find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp p...
2020-03-13 22:09:49
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原创 点云索引学习
点云索引: pcl::ExtractIndicespcl::PointXYZ extract;点云索引是pcl库中过滤的一种,通过提取点云的子集使得后续操作(例如点云分割)比较方便.完整代码:#include <iostream>#include <pcl/ModelCoefficients.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>#...
2020-03-03 22:56:29
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原创 点云分割
这是官网的一个例子,参考网上一些前辈的注释自己理解了一下.#include <pcl/ModelCoefficients.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/filters/extract_indices.h>#include <p...
2020-03-01 20:49:49
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原创 PCL两个窗口显示点云
在学习点云库的时候,官网将处理之后的点云保存到pcd文件里面,个人觉得观察起来不太方便,于是学习下两个窗口显示点云.pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("双窗口学习");//添加坐标系//viewer.addCoordinateSystem(0,0);//设置左右窗口int v1(0); int v2(1);viewer.cre...
2020-02-28 21:28:07
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原创 CMake结合PCL库学习
学习pcl库时,关于CMakeLists.txt的编写最近在学习pcl库时,运用官方的CMakeLists.txt时总是会出现各种各样的问题,于是就抽一些时间来专门学一下cmake,将自己总结的做一个简单的记录.这里是参考的几篇写的很好的解释:https://blog.csdn.net/u013019296/article/details/103637792.https://blog.cs...
2020-02-27 21:52:30
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空空如也
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