首先pip install -r rerequirements.txt 搭建好yolov5的环境 搭建好yolov5的环境后直机运行 python detect_and_stereo_video_003.py

matlab如何敲代码自述文件-在线立体摄像机校准 如何运行校准代码？ GTSAM设置说明如下。 编译之后，转到build/examples文件夹并运行StereoSelfCalibrationAPI 。 该脚本需要一个实验名称，一个实验ID和一个模式参数，这些参数可以是“ rot”（仅针对外部旋转优化）或“ pose”（针对完整的外部姿势优化）。 这将使用该名称创建一个文件夹，并带有ID指定的结果。 例如： ./StereoSelfCalibrationAPI trial_exp 1 rot 上面的命令将创建一个包含2个文件的trial_exp文件夹。 error_1.txt ，其中包含7行。 前6个是外部物体的校准误差（分别是偏航，俯仰，侧倾，x，y，z），最后一个是从每个姿势看到的特征的平均值。 result_1.txt ，其中包含最后一帧的6个估计的外部参数值（分别为偏航，俯仰，侧倾，x，y，z）。 默认情况下，将从文件夹中获取校准数据。 所有这些文件都是以弧度/米为单位的姿势（以偏航，俯仰，倾斜，滚动，x，y，z顺序）或以米为单位的界标（以x，y，z顺序）的空间分隔值。 共有

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源

Constant Time Weighted Median Filtering for Stereo Matching and Beyond.

视频图matlab代码

金字塔立体匹配网络 这个库包含的“代码（PyTorch）”的论文（CVPR 2018）由和。 变更日志 2020/12/20：更新PSMNet：现在支持Torch 1.6.0 / torchvision 0.5.0和python 3.7，删除了不一致的缩进。 二○二○年十二月二十〇日：我们提出的实时立体声可以在这里找到。 引文 @inproceedings{chang2018pyramid, title={Pyramid Stereo Matching Network}, author={Chang, Jia-Ren and Chen, Yong-Sheng}, booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={5410--54

构造绘图软件使用说明书，具体介绍的是其工作原理。

视觉惯性同步硬件 作者： （ ），（ ） 1.说明 该项目旨在对摄像机和IMU进行硬件同步，以便它们都使用相同（毫秒级）的时基。 我们已经在Ubuntu16.04（ROS Kinetic）中测试了代码。 Arduino将为每个IMU测量（200 Hz）计算精确的（微秒）时间戳。 在某些时间戳（20 Hz）下，它将触发相机（通过触发线）以捕获新图像。 时间戳记和triggerCounter数据将被发送到PC（IMU节点）。 IMU节点将从Arduino接收IMU数据，并通过新的ROS TimeReference消息（主题/ imu / trigger_time）发布时间数据。 相机节点将订阅此时间数据，以为每个相机图像重建精确的时间。 因此，消息流将如下所示： IMU –> Arduino –> PC (ROS IMU node) –> ROS camera node 2.要求 2

循环码matlab中编程代码从阴影形状到光度立体 光度立体运算法则的输入是在已知照明方向上拍摄的一组照片，而运算法则的输出是反照率（油漆），法线方向和高度图。 执行代码的步骤 下载此文件夹并将其复制到您的Matlab文件夹中。 执行eval_code.m。此文件生成反照率，表面法线和高度图。 在eval_code.m中更改subjectName，以查看注释中列出的不同主题的输出。 在eval_code.m中，修改integrationMethod以观察各种方法的结果。 注释中列出了允许的方法。 对于列，行和平均积分方法。 我使用两种方法来执行整合。 求和方法进行积分。 此方法不需要for循环。 使用先前计算的值确定当前像素的高度图。 这基本上是动态编程。 两种方法给出的结果完全相同。 在getSurface.m文件中注释了第二种方法。 可以使用上述两种方法取消注释并验证结果。

双目密集立体 使用双目立体的多视图重建