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机器视觉工坊
专注于OpenCV与图像处理、计算机视觉与深度学习、目标检测与识别定位、图像分割等机器视觉技术研究与应用。
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（一）ROS入门介绍
基础
架构
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框架
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1、ROS基础介绍 （1）ROS是什么 ROS系统起源于2007年，斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司Willow Garage针对其个人机器人项目（Personal Robots Program）开发了ROS的雏形。2008年后，由Willow Garage公司推动了ROS的进一步发展。2012年后，ROS团队从WillowGarage公司独立出来，成为非盈利组织the Open Source Robotics Foundation(OSRF)，负责维护和更新ROS，并为机器人社区提供相应的支持和
Must
2021-02-04
1.6K
0
（一）ROS开发平台环境搭建与测试
腾讯云测试服务
1、ROS发环境搭建 （1）配置Ubuntu软件库 打开Ubuntu的设置->软件与更新->Ubuntu软件->勾选关键字universe,restricted,multiverse三项。 （2）添
Must
2020-09-24
2K
0
OpenCV与图像处理（八）
腾讯云测试服务
opencv
机器学习
神经网络
深度学习
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的机器学习部分中的支持向量机（SVM）和最近邻算法（KNN）进行手写数据训练测试识别。
Must
2020-07-28
784
0
无人驾驶系统基本框架
无人驾驶
自动驾驶
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：
Must
2020-07-28
680
0
OpenCV与图像处理（五）
block
cell
image
python3
rotation
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
Must
2020-07-28
710
0
OpenCV与图像处理（二）
图像处理
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
Must
2020-07-28
677
0
OpenCV与图像处理（三）
黑客
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
Must
2020-07-28
748
0
OpenCV与图像处理（四）
opencv
cv2
python3
transform
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
Must
2020-07-28
665
0
OpenCV与图像处理（六）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV编写HOG+SVM算法实现行人检测。
Must
2020-07-28
659
0
OpenCV与图像处理（一）
图像处理
output
python3
视频
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
Must
2020-07-28
694
0
OpenCV与图像处理（七）
opencv
人脸识别
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
Must
2020-07-28
360
0
无人驾驶系统-规划
编程算法
无人驾驶规划系统的分层结构设计源于2007年举办的DAPRA城市挑战赛，在比赛中多数参赛队都将无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。
Must
2020-07-28
703
0
无人驾驶系统-控制
pid
控制层作为无人车系统的最底层，其任务是将我们规划好的动作实现，所以控制模块的评价指标即为控制的精准度。控制系统内部会存在测量，控制器通过比较车辆的测量和我们预期的状态输出控制动作，这一过程被称为反馈控制（Feedback Control）。
Must
2020-07-28
572
0
计算机视觉入门基础
opencv
图像处理
1、计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学。 是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给一起检测的图像。
Must
2020-07-28
633
0
控制
pid
控制层作为无人车系统的最底层，其任务是将我们规划好的动作实现，所以控制模块的评价指标即为控制的精准度。控制系统内部会存在测量，控制器通过比较车辆的测量和我们预期的状态输出控制动作，这一过程被称为反馈控制（Feedback Control）。
Must
2020-07-28
313
0
无人驾驶系统-定位
无人驾驶
自动驾驶
编程算法
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
Must
2020-07-28
1K
0
感知
图像识别
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
环境感知了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息，本节我们简要地了解一下激光雷达和相机在无人车感知中的应用。
Must
2020-07-28
514
0
定位
编程算法
无人驾驶
自动驾驶
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
Must
2020-07-28
550
0
机器学习入门基础（二）
线性回归
聚类算法
监督学习
机器学习
神经网络
1）线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。
Must
2020-07-28
235
0
机器学习入门基础（一）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
2、机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。
Must
2020-07-28
275
0
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