单眼视觉测距法：通过ORB关键点进行简单的单眼视觉测距法（vSLAM的一部分），具有初始化，跟踪，局部地图和包调整功能。 （警告：您好，很抱歉，此项目仅针对课程演示进行了调整，不适用于实际应用！！！）
单眼视觉测程
具有4个组成部分的单眼视觉里程表（VO）：初始化，跟踪，局部地图和束调整。
阅读《灌篮高手》后，我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。
演示：
在上图中： 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹：白线来自VO；白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点，其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。
报告
我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比，它对算法的描述更为清晰，因此我建议阅读。
目录
1.算法
通过以下过程/算法来实现此VO：
1.1。 初始化
估计相对相机姿势： 给定视频，将第一帧（图像）设置为参考，并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵（E）和单应矩阵（H）。 用的方法计算它们的对称传递误差，然后选择更好的一个（即，如果H /（E + H）> 0.45，则选择H）。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势，即旋转（R）和平移（t）。 通过使用OpenCV，E给出1个结果，H给出2个结果，满
2022-11-28 15:02:23
86KB
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【OpenCV】人脸识别
实验报告：人脸识别方法的重新研究和实验分析
有关更多详细信息，参见
2022-11-27 14:55:07
3KB
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VS2019+CUDA11.1 Release x64编译的OpenCV4.5.5（带CUDA和contrib模块）
2022-11-26 16:27:00
453.16MB
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opencv人脸识别----GitHub下载全包
文件位置
opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml
2022-11-26 10:12:48
90.31MB
1
Packt.Mastering.OpenCV.4.3rd.Edition.2019.epub
2022-11-26 07:19:17
51.64MB
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代码如下
import os
import cv2
for i in range(1,201):
if i==169 or i==189:
i = i+1
pth = C:\\Users\\Desktop\\asd\\+str(i)+.bmp
image = cv2.imread(pth) //从指定路径读取图像
cropImg = image[600:1200,750:1500] //获取感兴趣区域
cv2.imwrite(C:\\Users\\Desktop\\qwe\\+str(i)+.bmp,cropImg) //保存到指定目录
2022-11-25 23:24:17
30KB
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