编程 [39]
可变参数模板和折叠表达式的工程示例
多传感器融合算法往往都需要一个时间同步算法，时间同步算法的输入一般是多个带时间戳的传感器数据。 使用C++不久的人，往往会给这多个传感器的类分别创建实例，在处理的时候再根据传感器数量进行遍历。这样写没有问题，就是不够优雅。 学习可变参数模板和折叠表达式需要先对C++中的Template有一定了解。模
C++11及其之后的新特性（简单介绍）
C++11 自动类型推导 auto需要注意的是: 必须在定义时初始化auto类型的变量 auto类型不能定义数组 一旦初始初始化，就不可更改类型 auto x = 5;
auto y = 3.14;
auto a; // 错误
auto array[10]; //错误
auto a = 10;
ROS1的launch文件
之前一直是 rosrun方式启动ros节点的, 一是因为懒, 二是因为我只负责一个节点, 用不到launch方式. 这次遇到了不能保存ROS日志的bug, 换成launch方式启动就能成功保存日志了... Launch文件 ROS中 .launch 文件可以同时启动多个 node, 包括 rosco
ROS1的bag录制
bag录制 录制所有话题，这里没有指定bag名，会在当前路径生成一个当前时间戳命名的bag rosbag record -a 录制指定话题 rosbag record <topic_name1> <topic_name2> ... 录制指定话题，并指定bag名称，arg为大写的英文字母O rosba
C++ STL容器的底层原理
C++ STL 容器是使用频率超高的基础设施，只有了解各个容器的底层原理，才能得心应手地用好不同的容器，做到用最合适的容器干最合适的事情[1]。看了文章[1]，可惜其中对容器方法的底层几乎没有提及，那就自己边查边写吧。本文大部分内容来自cplusplus.com/reference/ 。 C++ S
学习Transformer
Transformer在谷歌2017年的论文 [1706.03762] Attention Is All You Need 中首次被提出，主要用于NLP(Natuarl Language Processing，自然语言处理)的各项任务。 后来在CV领域，研究者们基于Transformer架构开展了一
ROS2的消息发布和订阅&图像发布和订阅
ROS2的编译 colcon 是 ROS2 编译的工具。ROS2 的工作空间与 ROS1 保持一样的目录结构： <workspace>
├── build # 编译时自动生成，包含编译的中间文件
├── install # 编译时自动生成，包含编译的结果：可执行文件，库文件，
Ubuntu安装ROS2，以及与ROS1的共存
系统环境：Ubuntu 20.04 ROS2版本：Foxy，其中Foxy是LTS长期支持版本，Galactic不是，但是这两者都只能运行在Ubuntu20.04上。 ROS2的安装 先检查是否支持UTF-8，用locale命令 jetson@funnywii-orin:~$ locale
LANG=
道路目标流量统计算法
实现流量统计算法有两个前提： 能够实现目标检测，最基本的前提，必须能够识别到视频帧中的车辆和行人。 能够进行目标跟踪，在检测的基础上，为目标分配一个唯一的ID。流量计数依赖于目标的唯一ID。 目标检测算法以YOLO系列为例。 跟踪算法以ByteTrack跟踪结果为例。将检测结果objects作为By
我还在学CUDA编程（四）——内存管理及访问模式
内存管理 内存分配和释放 CUDA编程模型存在HOST和DEVICE两个异构系统，每个异构系统都有独立的内存空间。 在HOST上，可以使用下面语句分配全局内存： cudaError_t cudaMalloc(void ** devPtr,size_t count) 要注意的是第一个参数，是指针的指针
相机视频流的编码格式
VideoWriter 类 最近几个项目都需要保存相机图像数据，也就是存成视频。有的要求保存源视频，有的要求保存处理后的视频。 由于图像数据的读取是使用 OpenCV，目标检测框架也是建立在OpenCV的基础上，所以保存图像顺理成章也使用OpenCV。使用 OpenCV 的 VideoWriter
我还在学CUDA编程（四）——内存的层次结构
CUDA 内存模型 存储器的类型有两种： 可编程：显式控制哪些数据存放 不可编程：不能决定数据存储位置 在CPU层次结构中，一级缓存（L1 Cache）和二级缓存（L2 Cache）都是不可编程的。可编程的存储器类型包括： 寄存器 共享内存 本地内存 常量内存 纹理内存 全局内存 下图为上面提到的存
OpenCV 的 remap() 函数中的 map1 和 map2
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
继续学CUDA编程（三） —— CUDA执行模型（下）
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
单目相机的深度图，以及绝对深度和相对深度
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。
同一个窗口显示多个相机图像（多线程方法）
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
使用Python控制海康球头相机运动的方法
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
Jetson Orin部署Mediapipe Holistic检测
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
继续学CUDA编程（三）——CUDA执行模型（上）
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