mono-vo, 基于OpenCV的单目视觉里程计实现 这是基于 OpenCV 3.0的单目视觉里程计算法的实现。算法使用5 个nister点算法，用于基本矩阵估计和快速特征，具有一个，跟踪器。 更详细的细节是，这里的作为一个报告，这里的作为一个博客帖子。注意，这里项目尚未能够进行可以靠

基于视觉追踪的智能小车是自动化领域的研究热点。在OpenMV的基础上，设计了单目视觉追踪小车的硬件和软件。硬件包括OpenMV模块、舵机模块、小车驱动模块和电源模块。同时也设计了系统的软件，为保证对二维码的准确判断，在初始化摄像头时，加入了防止镜头畸变的调节功能。然后判断检测到的二维码是否为系统设定的合法二维码，如果合法，则每一张二维码都将被写入指令，从而使小车执行相应二维码程序。另外，为了保障舵机与驱动电机动作流畅，系统采用了位置式PID算法，当追踪目标出现偏差时进行修正，为整个二维码追踪过程提供保障。经过测试，系统实现了对二维码的准确、快速追踪功能。

快速准确地识别车辆是夜间行车安全预警系统的关键技术。提出在RGB空间下基于夜间尾灯图像的实时车辆识别方法。通过对夜间尾灯颜色特征进行分析和提取，选用尾灯图像的（R－G）色差特征作为图像分割的输入，并采用自适应阈值法分割图像。借鉴非最大抑制算法的思想，通过设置尾灯粘连区域判断条件，解决夜间尾灯粘连问题；根据同车左右尾灯区域特点，定义尾灯配对规则和尾灯差异度，实现尾灯配对；并定义车辆包围框和设置最大重叠率的方法，解决夜间车辆重叠问题。实验结果表明，该方法计算量小，平均每帧耗时26 ms，在含有尾灯粘连和车辆重叠混合场景下，车辆识别准确率大于93%。

单目视觉测距的原理与模型的介绍，重点介绍单目视觉测距的原理

计算特征点运动，由此得到自身摄像头运动，从其平移向量和旋转矩阵中推出pitch angle和pitch angle rate

利用Opencv3.4实现单目视觉的三维重建，项目需要搭建相关环境并附有测试图例

在目标检测中对目标进行测距，计算其位置信息，该方法实现比较简单，测距精度高，和双目相机测距比较有其优势。

基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法.pdf

著名的Mobileye论文，精度测量得到：90米误差大约10%, 44米误差约为5%。 文中详细介绍了单目视觉测距原理和步骤，以及实验和结果，可以参考博客https://blog.csdn.net/Fan0920/article/details/107615148中对该文的研究总结加以讨论和学习！

自动泊车代码Matlab 基于单目视觉的停车位标志线检测和自动泊车算法 本程序包括 图像畸变校正 地面3D坐标计算 停车位检测matlab和labview代码 Labview MyRIO，自动泊车上位机开发 详细内容见：我的博客