1. 视觉SLAM 系统概述 SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作“同时定位与地图构建” 。它是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机,那就称为“视觉SLAM”。 视觉SLAM流程分为以下几步 传感器信息读取。在视觉SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理。 视觉里程计。视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的运动,以及局部地图的样子。 后端优化。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿,以及回环检测的信息,对它们进行优化,得到全局一致的
2022-12-06 15:43:58 578KB slam 图像像素 图像深度
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2022-12-06 12:28:53 162.37MB 数据集 开心果 图像 深度学习
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2022-12-06 12:28:52 232.51MB 数据集 柠檬 图像 深度学习
5类水稻分类数据集,共75000图像;每个15000图像,该数据集主要包含Train和Test文件夹,在这两个文件夹下存在不同的文件夹,包含不同的水稻品种图像。 5类水稻分类数据集,共75000图像;每个15000图像,该数据集主要包含Train和Test文件夹,在这两个文件夹下存在不同的文件夹,包含不同的水稻品种图像。
2022-12-06 12:28:47 220.23MB 数据集 水稻 图像 深度学习
计算机学院的毕业设计 关于图像深度 使用单目摄像机
2022-11-10 11:27:42 2.14MB 毕业设计 图像深度 单目摄像机
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yx-image-recognition 基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目,包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能,贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点
2022-11-02 19:08:26 121.71MB 人工智能
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包含5万张验证码(数字+大小写字母)和验证码对应结果集(train.txt)格式为{'1234.jpg' '1234'...} 包含5万张验证码(数字+大小写字母)和验证码对应结果集(train.txt)格式为{'1234.jpg' '1234'...}
2022-10-21 09:07:58 148.17MB 验证码 数据集 图像 深度学习
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一种基于深度的图像雾效模拟算法,高仁杰,王祎,雾是自然场景中常见的天气现象,雾效的存在能够提升虚拟场景的真实感,并能为真实场景带来艺术美感效果。在基于机器学习的雾相关
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中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法,复杂度高;识别棋子采用的传统文字识别方法,泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法,实现了棋子的快速定位,不需要二次修正位置;提出一种基于卷积神经网络的棋子识别方法,该方法可以应用于不同字体的棋子识别,在更换棋子的情况下,依然可以快速、准确地识别棋子。实验结果表明,该方法的定位误差为0.51 mm,平均定位时间0.212 s,对4类字体的平均棋子识别准确率为98.59%左右,证实了该方法的有效性和实用性。
2022-08-08 08:22:44 8.61MB 图像处理 卷积神经 二值图像 深度学习
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近五年红外与可见光图像融合实现代码合集,每个方法单独整理成文件夹,语言主要为matlab语言,部分为C语言,深度学习的模型为训练好的模型,方便学习
2022-06-01 09:14:57 800.38MB matlab 图像融合 红外图像 深度学习