FunnyWii's Zone 时日曷丧,与汝偕亡

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

FunnyWii Published on 2024-04-28

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 利用语义分割或实例分割方法来区分图像中的车道线与其他物体或背景。这种方法将车道线检测问题转化为一个像素级分类问题。这种方法会将场景图片的每一个车道线像素都进行分类,判断该像素是否属于

FunnyWii Published on 2023-11-28

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准确识别和跟踪车道线,从而实现自动驾驶、车道保持等功能。 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(张) 尺寸 场景 特点 TuSimple 72k 1

FunnyWii Published on 2023-11-14

使用OpenCV的VideoCapture的实例化vector读取多个相机

写在前面 现在车上有7个相机,如果想要用OpenCV同时读取这些相机的画面的话,实例化7个 VideoCapture是没有问题的,虽然会涉及到多线程的问题,但是多线程我还不会(ciao,是反废话)。直接实例化多个 VideoCapture未免有些显得技术力过低,因此使用 vector容器来存放读取的

FunnyWii Published on 2023-08-14

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,每次在手动编译OpenCV的时候,cmake后面的-D xxx对我来说只是添加了某个支持,但是我并不知道,OpenCV编译也是用CMakeLists...而找到这些依赖是依靠 pkgconfig 工具和*.pc文件。 文章最下方是我在编译OpenCV时使用的cmake命令

FunnyWii Published on 2023-08-08

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一点头绪都没。以下提到的功能的使用,都可以在mmy

FunnyWii Published on 2023-07-13

YOLOv8的训练和C++部署

写在前面 YOLOv8 是 Ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本,目前支持目标检测,目标分割,物体分类和姿态估计。 很多YOLO介绍blog会附上下面的结构图,虽然99%的人不会去看,而且我也是那99%的其中一员,不过为显专业(啊这该

FunnyWii Published on 2023-07-10

OpenCV后续的踩坑实录和解决办法

GLIBCXX3.4.9 not found 解决方案 我是因为python的opencv的问题,可以尝试安装python版的opencv pip install opencv-python 但是如果上面的方法解决不了这个问题, sudo apt-get install libstdc++6 A

FunnyWii Published on 2023-06-12

单目视觉的3D目标方向估计 - Orientation Estimation of 3D Object in Monocular

方向的概念 单目相机的3D目标检测是在2D目标检测的基础上绘制出3D BBox任务,目标方向的估计是其中重要一环。 在单目相机3D视觉检测中,要理解一个重要概念:即Egocentric 自我中心和Allocentric 客体中心间的区别。这两个概念来自空间认知领域,Egocentric Frame

FunnyWii Published on 2023-05-31

单目相机的3D目标检测 - 3D Object Detection using Monocular

每日一问:... :没有。 写在前面 即便是完全依靠着CNN检测出的2D bbox可以估计目标的深度,但是后续的预测,规划和运动控制,都需要物体的3D信息。更何况,如果能恢复目标的3D信息,对测距精度的提高也有很大的帮助。 激光雷达和深度相机固然精度很高,但是贵。而且在Lidar和Depth Cam

FunnyWii Published on 2023-05-30
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