OpenCV[25]
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
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，目前控制海康球头相机的方法主要有三种： 海康官方 SDK。海康开放平台提供了多个平台的 SDK，包括 Windows、x86 Linux 和 ARM Linux（Jetson）等。Jetson 平台通常应选择 ARM 64 位 Linux 版本 ONVIF。
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
为ARM架构下的OpenCV添加FFMPEG支持
之前自己从未考虑过这个问题。每次手动编译 OpenCV 的时候，cmake 后面的 -D xxx对我来说只是添加某个支持，但我并不知道 OpenCV 编译本身也是依靠 CMake 配置完成的，而 CMake 找到这些依赖，很多时候又依靠 pkg-config 工具。 文章最下方是我在编译 OpenC
mmyolo目标检测之边用边学（笨鸟快飞边学边更版）
写在前面 为什么不直接输出一堆内容，主要是因为自己太菜了。上学时的那些深度学习知识，已经差不多都还给老师了，而且工程应用又是另一码事。所以我就一边用 MMYOLO 框架训模型，一边从头学起。 快成炼丹师了，不过对如何调整 hyperparameters 还是一点头绪都没。以下提到的功能使用方式，都可
YOLOv8的训练和C++部署
相比之前的模型，YOLOv8 引入了新的 backbone、新的 Anchor-Free 检测头和新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的多种硬件平台上运行。 模型的训练 - Ultralytics 最开始我是使用 Ultralytics 框架训练，因为这个框架非常简单。不过它导出的 bind
OpenCV后续的踩坑实录和解决办法
GLIBCXX_3.4.x not found 解决方案 这个问题通常和 libstdc++ 版本有关。我的情况最开始出现在 Python 版 OpenCV 上，因此可以先尝试重新安装 Python 版 OpenCV： pip install opencv-python
需要注意，pip inst