Computer Vision[30]
单目相机像素坐标系到世界坐标系的转换
世界坐标系 -> 像素坐标系 转换过程可参见这篇文章：FunnyWii's Zone 机器视觉 - 单目相机入门，其中描述了世界坐标系 -> 像素坐标系的转换过程。可以归结为下述公式： Z_c \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = K \begin{
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）会将图像中的每个像素编码为相机到场景中某个点的距离，从而提供图像中物体的空间信息。 需要注意的是，不同场景下深度的定义可能略有差异。有些传感器中，深度表示的是相机坐标系下沿光轴方向的 Z 值；有些场景中，深度也可能表示空间点到相机中心的欧
Jetson Orin部署Mediapipe Holistic检测
安装 JDK JetPack 一般不带 JDK，可以先安装 OpenJDK 11： sudo apt install openjdk-11-jdk
安装 Bazel 针对 MediaPipe 这个项目，需要使用的 Bazel 版本通常取决于当前 MediaPipe 版本指定的 Bazel 版本。更
车道线的多项式曲线拟合
离散点平滑 基于优化的离散点平滑 模型检测到的车道线，最终输出的是车道线的点坐标 \textstyle (x,y)，这些点能够大致描述车道线在画面中的位置。但如果想要拟合出车道线的高阶方程，可能还是不够平滑，一些离散点会影响拟合的效果。 优化变量：车道线点坐标 \textstyle (x_i,y_i
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车道线检测功能综述【深度学习方法】
深度学习方法 车道线检测常用数据集见 FunnyWii's Zone 车道线检测功能综述【传统方法】 基于分割的方法 基于分割的方法利用语义分割或实例分割来区分图像中的车道线、其他物体和背景。这类方法将车道线检测问题转化为像素级分类问题，会对场景图片中的像素进行分类，判断该像素是否属于车道线。 由于
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车道线检测功能综述【传统方法】
车道线检测技术 车道线检测技术是计算机视觉和自动驾驶领域中的关键技术之一，它能够帮助车辆在道路上识别和跟踪车道线，从而实现车道保持、辅助驾驶和自动驾驶等功能。 车道线检测方法总体上可以分为传统方法和基于深度学习的方法。 车道线数据集 数据集 数量 尺寸 场景 特点 TuSimple 72k 1280
单目视觉的3D目标方向 - Orientation of 3D Object in Monocular
方向的概念 单目相机的 3D 目标检测，是从 2D 图像中估计目标的 3D BBox，包括位置、尺寸和方向。其中，目标方向估计是很重要的一环。 在单目相机 3D 视觉检测中，需要先理解一组重要概念：Egocentric 自我中心和Allocentric 客体中心。 这两个概念来自空间认知领域。Ego
单目相机的3D目标检测 - 3D Object Detection using Monocular
写在前面 即便 CNN 检测出的 2D bbox 能为目标深度提供一些线索，后续的预测、规划和运动控制仍然需要更完整的 3D 信息，包括目标的位置、尺寸、方向和速度等。更何况，如果能够恢复目标的 3D 信息，对测距精度的提升也会有很大帮助。 激光雷达和深度相机固然精度很高，但是贵。而且在 Lidar
单目相机的测距 - The Distance Estimation of Monocular Camera
正文 在 ADAS 中，测距这项需求一般源于自适应巡航控制（ACC）。ACC 是纵向距离控制，需要能够发现目标，测量相对速度和相对距离，并预测目标的运动轨迹。 对于测距而言，最直接的方法是采用毫米波雷达、激光雷达和双目相机。那为什么还要用单目呢？核心原因还是成本。单目相机便宜、部署简单，但也带来两个
机器视觉 - 单目相机入门
单目相机成像原理 几个概念 光轴：垂直穿过理想透镜中心的光线 焦点：与光轴平行的光线射入凸透镜时，所有光线会聚在透镜后方一点，该点称为焦点 焦距：镜片中心到焦点在光轴上的距离。入射平行光线（或其延长线）与出射会聚光线（或其延长线，下图中红色虚线）相交，可确定折射主面；该想象平面与光轴的交点即主点 光