起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,

一.分析 二叉树是n个结点所构成的集合,它或为空树,或为非空树.对于非空树,它有且仅有一个根结点,且除根结点以外的其余结点分为两个互不相交的子集,分别称为左子树和右子树,它们本身又都是二叉树. 显而易见,二叉树具有递归的性质,因此表示二叉树的结点至少要包含3个域:数据域.左指针.右指针.在Java中,我们可以将二叉树的结点视为一个类,其中含有左子树地址.右子树地址和数据三个属性,每个结点即使类的实例化对象.因为二叉树的递归性质,所以我们可以通过递归来实现二叉树地求深度.求叶子结点的个数.先序.中

题目链接:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3781 Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB Leo has a grid with N rows and M columns. All cells are painted with either black or white initially. Two cells A and B are calle

题目如下: A graph which is connected and acyclic can be considered a tree. The height of the tree depends on the selected root. Now you are supposed to find the root that results in a highest tree. Such a root is called the deepest root. Input Specificat

矩阵数据类型: – CV_(S|U|F)C S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1 CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2 CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3 CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4 CV_32SC1

Maximum Depth of Binary Tree Total Accepted: 63668 Total Submissions: 141121 My Submissions Question Solution Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the

一步步实现ORB-SLAM2 http://www.fengbing.net/ 1 opencv 测试 http://blog.csdn.net/u010480194/article/details/54288926 测试安装的opencv 版本 my_pc:~/Desktop$ python Python 2.7.6 [GCC 4.8.4] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or &qu

单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t.内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形.Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难做到中心完全重合.f代表相机的焦距. 双目标定的第一步需要分别获取左右相机的内外参数,之后通过立体标

Pet                                                          Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)                                                                          Total Submission(s): 1909    Acc

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                

1.cojs 186. [USACO Oct08] 牧场旅行 ★★   输入文件:pwalk.in   输出文件:pwalk.out   简单对比时间限制:1 s   内存限制:128 MB n个被自然地编号为1..n奶牛(1<=n<=1000)正在同样被方便的编号为1..n的n个牧场中吃草.更加自然而方便的是,第i个奶牛就在第i个牧场中吃草. 其中的一些对牧场被总共的n-1条双向通道的一条连接.奶牛可以通过通道.第i条通道连接的两个牧场是A_i和B_i(1<=A_i<=N;1&l

COT - Count on a tree #tree You are given a tree with N nodes.The tree nodes are numbered from 1 to N.Each node has an integer weight. We will ask you to perform the following operation: u v k : ask for the kth minimum weight on the path from node u 

Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放.Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存储像素值的矩阵的指针. Opencv中对Mat的复制分为两种, Mat A, C; // creates just the header parts A = imread(argv[], CV_LOA

都是转来的内容的,算是整理一下 OpenCV备忘 深度和通道的理解 CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1 CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2 CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3 CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4 CV_32SC1 CV_32FC1 CV_64FC1 CV

题目:输入一棵二叉树的根节点,求该数的深度. 从根节点到叶结点依次进过的结点(含根,叶结点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度. 比如.例如以下图的二叉树的深度为4.由于它从根节点到叶结点的最长的路径包括4个结点(从根结点1開始,经过2和结点5,终于到达叶结点7) watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Ce

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

LCA,最近公共祖先,这是树上最常用的算法之一,因为它可以求距离,也可以求路径等等 LCA有两种写法,一种是倍增思想,另一种是Tarjan求法,我们可以通过一道题来看一看, 题目描述 欢乐岛上有个非常好玩的游戏,叫做“紧急集合”.在岛上分散有N个等待点,有N-1条道路连接着它们,每一条道路都连接某两个等待点,且通过这些道路可以走遍所有的等待点,通过道路从一个点到另一个点要花费一个游戏币. 参加游戏的人三人一组,开始的时候,所有人员均任意分散在各个等待点上(每个点同时允许多个人等待),每个人均带有

摘要:ros下,利用realsense D435采集深度图,并将其转换成opencv的数据类型. 一. RGBD图像采集 通过image_transport包,根据给定的采集速度从realsense D435发布的topic中订阅深度图的代码. void depth_Callback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& depth_msg) { cv_bridge::CvImagePtr depth_ptr; try { //cv::imshow("dep

在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的轮廓,通过convexHull函数,我们就能得到轮廓的凸包.下面的图就是一些点集的凸包. 求凸包的代码如下: int main( int /*argc*/, char** /*argv*/ )     {     Mat img(500, 500, CV_8UC3);     RNG& rng = theRNG(); cout << "\n这个程序演示了凸包函数的使用,任意给定一些点,