基于单目图像的人脸深度估计

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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。

多恩 更新 更新了整个代码库，并重新实现了一些层和损失函数，以使其运行速度更快并使用更少的内存。 该存储库仅包含 DORN 模型的核心代码。 整个代码将保存在。 介绍 这是的的 PyTorch 实现。 预训练模型 DORN 的 resnet 主干，在第一 conv 层有 3 个 conv，与原始 resnet 不同。 resnet骨干网的预训练模型可以从下载 。 数据集 纽约大学深度 V2 未实现。 基蒂 根据 ，我们应该远离 eigen split 并切换到 。 更多详细信息，请参阅 。

LSD-SLAM 基于直接法的大范围单目同步定位和 地图构建方法.pdf LSD-SLAM 基于直接法的大范围单目同步定位和 地图构建方法.pdf LSD-SLAM 基于直接法的大范围单目同步定位和 地图构建方法.pdf LSD-SLAM 基于直接法的大范围单目同步定位和 地图构建方法.pdf LSD-SLAM 基于直接法的大范围单目同步定位和 地图构建方法.pdf

基于计算机视觉的单目摄影纵向车距测量系统研究.pdf

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%。

用于单目摄像头标定 1.可用摄像头获取实时流进行标定 2.可用本地的包含完整棋盘格的图片进行标定（15幅图片）

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

ORBSLAM2在ubuntu20.04上运行，实时单目摄像头(适用高版本的PCL,OpenCV4.2.0等)-附件资源