# 在学习视觉slam过程中,需要对数据集合进行预处理和对slam或者跟踪结果进行评价,TUM提供一组这样的工具,为了自己以后方便查找,于是把它记录下来 一.RGBD_Benchmark工具下载链接:Download here 下载链接下有如下python脚本,可供使用        1.  add_pointclouds_to_bagfile.py        2. associate.py        3. evaluate_ate.py       4. evaluate_rpe.py

1.在github上下载代码png_to_klg git clone https://github.com/HTLife/png_to_klg 2.将png_to_klg目录下的associate.py文件复制到TUM数据集目录下,在此目录下运行: ./associate.py depth.txt rgb.txt > associations.txt 3.进入png_to_klg目录下运行:(../../freiburg2/rgbd_dataset_freiburg2_rpy为数据集目录,../

ORB_SLAM2运行RGBD数据集需要使用图片序列信息 使用以下代码进行汇集: #!/usr/bin/python # Software License Agreement (BSD License) # # Copyright (c) , Juergen Sturm, TUM # All rights reserved. # # Redistribution and use in source and binary forms, with or without # modification,

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实

链接在此:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1．按照要求下载数据集,我下载的是rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360,将其解压到你喜欢的目录．我个人放在了orbslam2工程目录下面了． 2．下载 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面． 3．打开终端,进入到associate.py所在目录,即/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/,之后运行 python as

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集.官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本号是: 将其解压后(代码中包括自己主动解压代码).内容为: 2 測试代码 測试代码发布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifa

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10

OFRecord 图片文件制数据集 在 OFRecord 数据格式 和 加载与准备 OFRecord 数据集 中,分别学习了 OFRecord 数据格式,以及如何将其它数据集转为 OFRecord 数据集并使用. 本文介绍如何将图片文件制作为 OFRecord 数据集,并提供了相关的制作脚本,方便用户直接使用或者在此基础上修改.内容包括: 制作基于 MNIST 手写数字数据集的 OFRecord 数据集 OFRecord 的编解码方式 在自制的 OFRecord 数据集上进行训练 用图片文件制作

本节目标 我们要实现一个基本的文件IO,用于读取TUM数据集中的图像.顺带的,还要做一个参数文件的读取. 设计参数文件读取的类:ParameterReader 首先,我们来做一个参数读取的类.该类读取一个记录各种参数文本文件,例如数据集所在目录等.程序其他部分要用到参数时,可以从此类获得.这样,以后调参数时只需调整参数文件,而不用重新编译整个程序,可以节省调试时间. 这种事情有点像在造轮子.但是既然咱们自己做slam本身就是在造轮子,那就索性造个痛快吧! 参数文件一般是用yaml或xml来写的.

小萝卜:师兄!过年啦!是不是很无聊啊!普通人的生活就是赚钱花钱,实在是很没意思啊! 师兄:是啊…… 小萝卜:他们都不懂搞科研和码代码的乐趣呀! 师兄:可不是嘛…… 小萝卜:所以今年过年,我们再做一个SLAM吧!之前写的那个太烂了啦,我都不好意思说是我做的了! 师兄:嗯那可真是对不住你啊…… 小萝卜:没事!你再写一个好一点的,我就原谅你了!写完再请我吃饭吧! 师兄:啊,好的…… 小萝卜:师兄你别这么没精神啊!加油咯! 前言 在经过了一番激烈的思想斗争之后呢,师兄厌倦了年假的无聊生活,开始写<一起做

工具类: ros框架 linux系列教程     vim Eigen     Eigen快速入门 Pangolin  Pangolin安装与使用 数据集: TUM         数据格式 提供python写的工具,参考  TUM数据集测评工具的使用 除此之外提供online测试 合并深度图和rgb: python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt #如果没有最后那个选项会把结果直接打印到控制台 对齐输出轨迹,并计算误差: pyt

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

忙于图像处理和DCNN,很长时间不使用ROS,重新安装系统后,再次使用ORB-SLAM2(ROS)进行三维重建和实时追踪的演示. 参考以前的文章:ROS:ubuntu-Ros使用OrbSLAM ORB-SLAM2(ROS)的GitHub链接: raulmur的主页:https://github.com/raulmur/ ORB-SLAM2使用了RGB_D相机,可以在Kinect收集得到的数据集上进行演示. 转述一下ORB-SLAM2的教程 一.ORB-SLAM2 安装 Authors: Raul

说明:Ubuntu 16.04以及必要的基础软件安装完成之后进行: 1.OpenNI2安装(可选) 安装依赖项: sudo apt--dev freeglut3-dev doxygen graphvizsudo apt-get install libudev-dev 安装: sudo apt-get install libopenni2-dev 检查测试: pkg-config --modversion libopenni2 2.PCL 1.7 安装: https://www.cnblogs.c

转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 发布时间:2016年11月13日 22:09:30    浏览数:5380次    来自:微信 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头.ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

qwe github地址 简介 简单的深度框架,参考Ng的深度学习课程作业,使用了keras的API设计. 方便了解网络具体实现,避免深陷于成熟框架的细节和一些晦涩的优化代码. 网络层实现了Dense, Flatten, Convolution2D, Activation, Dropout等. 优化算法实现了带有动量的梯度下降,同时还有一个带正则的优化算法备选. 权重初始化有多维高斯分布和Xavier initialization两种. 目标函数有MSE,CategoricalCrossEntr

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

卷积神经网络的训练是耗时的,很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络.   1.训练 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,如VGG.ResNet等.往往为了加快学习的进度,在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数,所以这里使用的网络是: torchvision.models.Resnet34(pretrained=True) 然后更改其最后的全连接层.因为resnet网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,这里进行的是

#总结神经网络框架 #1,搭建网络设计结构(前向传播) 文件forward.py def forward(x,regularizer): # 输入x 和正则化权重 w= b= y= return y def get_weight(shape,regularizer): #w的shape 和w的权重 w=tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) # 给w赋初值 #给 每一个w的正则化损失加到总损失中 tf.add_to_collec