今天在 StackOverflow 上看到这么个问题:想把原图像中的一个点 g,通过内参和畸变参数映射到去畸变图像中的点 p,并获取这个点的坐标。 你以为我接下来会说:“xxx和我想的一样,但是我想错了,其实并不是这样....” 现在,我想说的只有“其实并不是这样”,因为我连map1和map2是啥我
并行归约问题 先解释一下什么是归约(Reduction),归约是将某个计算问题变换为另一个问题的过程。在CUDA运算中,在向量中执行满足交换律和结合律的运算,被称为归约问题。每次迭代计算方式都是相同的(归),从一组多个数据最后得到一个数(约)^[1]^。比如当给定N个数值,求其SUM/MAX/MIN
深度图 深度图 (Depth Image, Depth Map),将图像中的每个像素都编码为相机到场景中某个点的距离,可以提供图像中物体的空间信息。深度图通过坐标转换可以转换为点云数据,organized点云也可以转换为深度图数据。 绝对深度和相对深度 绝对深度:空间中物体和相机间的距离,有量纲。
主要是依靠 copyTo()方法实现图像的传递。 copyTo 内存分配:当源图像和目标图像 size和 type一致时,不会分配新内存;否则先申请新内存空间再拷贝 目标图像:可以将数据复制到指定的目标图像中,目标图像可以是已经存在的图像或者新图像。 MASK:通过MASK可以指定ROI clone
控制海康球头的3种方法 做了一些调查,目前控制海康相机的方法主要有三种 海康SDK,目前海康提供了多个平台的SDK,包括Windows,X86Linux和ARM Linux(Jetson),见HiKSDK onvif,不过这个库是基于Python2做的,用起来会有些麻烦。 HTTP方式。 树莓派py
安装JDK Jetpack一般不带JDK,sudo apt install openjdk-11-jdk 装一个。 安装Bazel 针对Mediapipe这个项目,你需要使用的Bazel版本,取决于你下载的Mediapipe版本所使用的Bazel版本(有点绕,高可以,低不行)。 要问CMake能不能
这一部分是CUDA的核心部分,涉及到了硬件和程序的执行模型。 SM 流式多处理器(Stream Multi-processor,SM)是构建整个GPU的核心模块。GPU的硬件并行,是通过复制了多个SM来实现的。一个Block只能在一个SM上被调度。 下图包含了SM的关键组件 CUDA核心 (Core
CUDA编程结构 在GPU上执行的函数称为CUDA核函数(Kernel Function),核函数会被GPU上多个线程执行。典型的CUDA程序遵循如下模式: 把数据从CPU内存(HOST)拷贝至GPU内存(DEVICE) 调用该Kernel函数,对DEVICE中的数据进行操作 将数据从DEVICE传
写在前面(废话,请跳过) 本来自己的脑子里是不存在CUDA编程这个东西的,没错,就是压根儿没听说过。 之所以了解到这个东西,是因为最近开始做AVM (Around View Monitor),或者说SVS (Surrounding View System),利用4个广角相机,实现车辆周围的360°环
读取 .bag文件报错 [FATAL] [1702017430.130428395]: Required op field missing 报错如下: $ rosbag play tsari.bag [ INFO] [1702017430.118011688]: Opening tsari.bag
LIDAR感知任务 使用LIDAR的感知任务可以分为两种: 低层次感知:仅检测障碍物。 高层次感知:对障碍分类,是目标识别。 检测到障碍物后,得到其位置,方向,尺寸等信息,一般用bbox或多边形来描述障碍物。 障碍物检测 Pipeline 如果是多传感器,需要对Lidar的点云 (pc) 做时间同步