RGBD人群计数 PyTorch对CVPR2019论文的实施： “用于RGB-D人群计数和定位的密度图回归引导检测网络” [ ] [] 李东泽*，李静*，贾正，罗维新，高胜华 （*平等贡献） 要求 的Python：3.x 火炬：1.1+ 毫米波检测：1.0 ShanghaiTechRGBD数据集 下载我们的ShanghaiTechRGBD数据集： ShanghaiTechRGBD/ ├── train_data/ ├── train_img/*.png ├── train_depth/*.mat └── train_gt/*.mat └── test_data/ ├── test_img/*.png ├── test_depth/*.mat └── test_bbox_anno/*.mat 数据预处理的一些解释： 深度的度量单位

RGBD显着物体检测：基准和算法

检测障碍物是机器人自主移动的基础. 为了提高检测的障碍物效率和准确率, 提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法, 主要分为障碍物识别和检测长度, 宽度两部分. 在障碍物形状不规则的前提下, 通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心, 用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓, 利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置, 同时, 用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度. 结果显示, 在不同位置检测同一物体的误差不超过9%. 因此, 改良的帧差法检测障碍物轮廓准确率高, 坐标转换法速度快, 可以证明基于RGBD摄像头的障碍物检测设计检测效果良好.

使用RGBD数据集进行点云绘制-附件资源

本代码用于对RGBD深度相机的深度图去噪，尤其对椒盐噪声效果很好

使用RGBD数据集进行点云绘制-附件资源

用python学习rgbd-slam系列

单目摄像头slam技术，来自半仙居士，本人直接转换为PDF格式供大家学习

说明书 奥比中光 RGBD传感器摄像头 大白 ORBBEC DaBai Datasheet _v1.4

GTA-IM数据集 具有场景上下文的长期人体运动预测，ECCV 2020（口服） ，， ，， ， 。 该存储库维护着我们的GTA室内运动数据集（GTA-IM），该数据集着重于室内环境中的人与场景之间的交互作用。我们从逼真的游戏引擎中收集3D人体运动的高清RGB-D图像序列。该数据集具有清晰的3D人体姿势和相机姿势注解，并且在人的外观，室内环境，相机视图和人类活动方面有很大的差异。 目录 演示版 （0）入门 克隆此存储库，然后创建本地环境： conda env create -f environment.yml 。 为了方便起见，我们在demo目录中提供了一部分数据。在本节中，您将能够使用维护的工具脚本来处理我们数据的不同部分。 （1）3D骨架和点云 $ python vis_skeleton_pcd.py -h usage: vis_skeleton_pcd.py [-h] [-