1. ORK 网址:https://wg-perception.github.io/object_recognition_core/ ORK (Object Recognition Kitchen) 是 ROS 集成的物体识别库,当前 Kinetic 版本的 ROS 只集成了部分功能包的二进制安装文件,所以需通过源码编译安装. 安装依赖库 sudo apt-get install meshlab sudo apt-get install libosmesa6-dev sudo apt-get i…

Docker是开源的应用容器引擎.若想简单了解一下,可以参考百度百科词条Docker.好像只支持64位系统. Docker官网:https://www.docker.com/ Docker - 从入门到实践:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/ Pdf版下载:http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9743400 caffe官网:http://caffe.berkeleyvision.o…

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"…

Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 镜像分享与使用安装说明 内容概要:1 网盘文件介绍  2 镜像制作  3 系统使用与安装 ---- 祝ROS爱好者和开发者新年快乐:-) ---- 镜像iso约1.7GB,更多功能在网盘中查找即可. 1 网盘文件介绍 网址:http://pan.baidu.com/s/1kVe8u6F 打开后,目前有5个文件夹,分别为pic.iso.code.build.book. pic图片目录,iso镜像目录,code学习ROS一些代码压缩包,build…

ROS_Kinetic_02 ROS Kinetic 迁移指南(Migration guide) 对于ROS Kinetic Kame有些功能包已经更新改变,提供关于这些包的迁移注意或教程.主要针对于ROS Jade或Indigo. 原网页地址:http://wiki.ros.org/kinetic/Migration 1. catkin 1.1 find_package依赖性 为功能包查找依赖性生成的CMake配置文件现在为NO_MODULE. 具体内容查看:https://github.co…

ROS_Kinetic系列学习(一),在ubuntu 16.04安装ROS Kinetic. Celebrating 9 Years of ROS! ubuntu16.04已经发布半年多了,ROS的Kinetic版本功能包也越来越丰富了,需要了解ROS发行版及支持维护的时间等, 可以参考如下网页:http://wiki.ros.org/Distributions + ubuntu 16.04对中文支持很好,直接支持中文输入,使用体验不错. 1. ubuntu 16.04安装与使用 安装镜像下载地…

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic…

1.首先安装一些依赖包 sudo apt-get install ros-kinetic-turtlebot-bringup \ ros-kinetic-turtlebot-create ros-kinetic-openni-* \ ros-kinetic-openni2-* ros-kinetic-freenect-* ros-kinetic-usb-cam \ ros-kinetic-laser-* ros-kinetic-hokuyo-node \ ros-kinetic-audio-co…

四.模型测试 1)下载文件 在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下,读者会有一些文件夹.因为每个读者的实际操作不同,则文件夹中的内容不同.为了保持本篇文章的独立性,制作了可以独立运行的文件夹目标检测. 链接:https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWaw 提取码:mf9r,下载到桌面,并解压,目标检测目录下存在:nets.object_detection.training三个文件夹,文件夹training中含有训练了200000次的模型 要求:读者…

三.模型训练 1)错误一: 在桌面的目标检测文件夹中打开cmd,即在路径中输入cmd后按Enter键运行.在cmd中运行命令: python /your_path/models-master/research/object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_coco.config --model_dir=training --alsologtostderr 运行结果如下图所示:…