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基于成像激光雷达的鲁棒位置识别

，这里使用PnP方法，该方法使用RANSAC最小化了视觉特征在欧几里德空间中的位置及其在二维图像空间中的对应关系的重投影误差。...，ORB特征描述子是通过首先提取快速角点特征，然后使用简短描述子对其进行描述获得，由于传感器的运动，在强度图像中观察到的物体的比例是传感器和物体之间距离的函数，同样，物体的外观方向也受传感器方向的影响，...为了提高在不同尺度和方向上的提取鲁棒性，采用下采样率为1.2的八倍图像金字塔来获得八个不同分辨率的强度图像，在每个图像中使用快速算法检测ORB特征，通过计算以特征为中心的圆形区域中的强度变化来确定特征的方向...对于每个检测，顶行和底行图像指示在当前和以前时间捕获的强度图像，匹配的ORB特征使用绿线连接，第二个示例显示了当我们将传感器绕其前进轴旋转近90度时的检测结果，第三个和第四个示例显示了我们的方法，该方法在传感器倒置的情况下检测闭合回路...当从查询中接收到候选对象时，进行ORB描述子匹配以验证其合法性，再使用PnP RANSAC剔除匹配描述符中的异常值，在不同尺度的室内和室外环境中收集的数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与其他基于激光雷达的位置识别方法相比

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使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别

本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...自动测试：在软件测试中自动识别界面上的文本。 总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。...希望本文能帮助大家在实际工作中更高效地处理图像和文本数据。

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    干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

    经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。...所以在一般情况下建议使用ORB特征匹配，如果效果不好再尝试AKAZE/SURF/SIFT等其它特征匹配算法。 特征对齐/配准 两幅图像之间的基于特征匹配的透视变换矩阵求解通常被称为图像对齐或者配准。...基于特征的匹配可以很好实现图像对齐或者配准，首先需要获取两张图像的特征关键点与特征描述子，然后通过暴力匹配或者FLANN匹配寻找匹配度高的相关特征点。...最后基于这些相关特征点估算它们之间的单应性矩阵，通过单应性矩阵实现透视变换，完成图像对齐与配准。...ORB+GMS的匹配效果如下，可见错误的匹配点少了很多。 ? 配准后的图如下图所示： ? 将配准后的图与基准模板图做差分，效果如下： ? 进行形态学操作， ?

    2.9K30

    使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测

    人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用 在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置。...设置模型的平均值以及要从中进行分类的年龄组和性别列表。...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程的实现，在该工作流程中，图像进入函数以获取位置，并进一步预测年龄范围和性别。

    1.7K20

    使用OpenCV进行图像全景拼接

    图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。...本文主要的知识点包含一下内容： 关键点检测 局部不变描述符（SIFT，SURF等） 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下： 特征检测与提取 给定上述一对图像...使用ORB和汉明距离检测关键点和描述符 使用SIFT检测关键点和描述符 使用SURF检测关键点和描述符 使用BRISK和汉明距离检测关键点和描述符 特征匹配 如我们所见，两个图像都有大量特征点。...使用KNN和SIFT的定量测试进行功能匹配 在SIFT特征上使用暴力匹配器进行特征匹配 需要注意的是，即使做了多种筛选来保证匹配的正确性，也无法完全保证特征点完全正确匹配。...RANSAC通过仅使用数据中的一组数据估计参数来解决此问题。下图显示了线性回归和RANSAC之间的比较。需要注意数据集包含相当多的离群值。 我们可以看到线性回归模型很容易受到异常值的影响。

    1.9K10

    超详讲解图像拼接全景图原理和应用 | 附源码

    在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。...以下图像显示了使用SIFT，SURF，BRISK和ORB提取的一些功能。 ? 使用SIFT检测关键点和描述子 ? 使用SURF检测关键点和描述子 ? 使用BRISK和汉明距离检测关键点和描述子 ?...给定2组特征（来自图片A和图片B），来自集合A的每个特征与集合B中的所有特征进行比较。默认情况下，BF匹配器计算两点之间的欧几里德距离。因此，对于集合A中的每个特征，它返回集合B中最接近的特征。...在SIFT功能上使用Brute Force Matcher进行特征匹配 请注意，即使在KNN中交叉验证——暴力匹配（Brute force）和比率测试之后，某些功能也无法正确匹配。...RANSAC通过仅使用数据中的内部子集估计参数来解决此问题。下图显示了线性回归和RANSAC之间的比较。首先，请注意数据集包含相当多的异常值。 我们可以看到线性回归模型很容易受到异常值的影响。

    9.9K56

    漫谈 SLAM 技术（下）

    直接方法较多的使用了图像上像素的信息，在纹理较差的部分比间接法更鲁棒。但当场景中的光照变化后，直接法容易失效，亮度一致性约束要求两幅图像之间的光度误差尽可能地小。...3D-3D的数据对应主要用来估计和校正回环的累积误差，计算能使回环对齐的相似变换。在RGBD或双目系统中，还可以利用两帧之间的3D结构信息进行三维ICP配准来计算相对位姿，实现三维结构的对齐。...在ORB-SLAM中，为了解决上述问题，作者建议并行计算基本矩阵和单应矩阵（用RANSAC方法），并评估两种方法的对称传输误差来选择合适的模型。...对这些候选进行匹配和RANSAC PnP计算，如果内点满足阈值条件，就认为重定位成功。...，则对位姿图进行优化，计算相似变换对齐回环两端，并将回环误差分散到到各个关键帧中。

    19.3K2720

    CVPR 2021 Image Matching 挑战赛双冠算法：揭秘AR导航背后的技术

    在刚刚结束的 CVPR 2021 Image Matching 比赛中，旷视研究院 3D 组取得了两冠一亚的成绩。...Image Matching 在很多领域均有广泛应用，如机器人、无人车、AR/VR、图像/商品检索、指纹识别等。 本文将详细介绍旷视的比赛方案、实验和一些思考。...滑动查看更多图片 一、比赛介绍 图像匹配是指将两幅图像具有相同或者相似属性的内容或结构进行像素上的识别与对齐。...由此，通过使用 Adapt Homographic，在 Phototourism 验证集 Stereo 和 Multiview 任务分别提升1.7%和1.3%。...四、未来展望 在训练的时候可以加上强化学习，重新训练整个 pipeline。 增强 DISK 的泛化能力，使用更多的数据集进行训练。

    1.9K22

    论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

    ,即使系统在同一区域移动,也会导致持续的估计漂移 中期数据关联: 匹配离累计漂移仍然较小的相机较近的地图元素.这些可以在BA中以与短期观测相同的方式进行匹配和使用,并允许在系统在地图区域移动时达到零漂移...找出一些候选关键帧,对每个候选关键帧,用ransac和EPNP估计位姿,然后更新当前帧的地图点匹配,然后优化位姿,如果内点较少,则通过投影的方式对之前未匹配的点进行匹配,再进行优化求解,直到有足够的内点支持...2D-2D匹配,我们也可以在它们对应的地图点之间进行3D-3D匹配. 3、3D aligning transformation（三维对齐变换） 我们使用RANSAC计算变换,使Km局部窗口中的地图点与的地图点对齐...（视觉地图合并） 如果位置识别成功,产生了多地图数据关联,在活动地图中的关键帧和地图集中的不同地图中的匹配关键帧之间,使用对齐变换进行地图合并操作.需要确保Mm中的信息能被tracking线程及时调用,...从单个图像进行深度估计方面取得的进展为可靠和真实尺度的单目SLAM提供了良好的前景[85],至少在CNN训练过的相同类型的环境中是如此.

    4.7K40

    在 Linux 中如何使用 HAProxy、Nginx 和 Keepalived 进行负载均衡？

    在现代网络应用中，负载均衡是提高性能和可靠性的关键因素之一。通过将请求分发到多个服务器上，负载均衡可以确保请求被合理地处理，并避免单点故障。...在 Linux 环境下，常用的负载均衡解决方案包括 HAProxy、Nginx 和 Keepalived。本文将详细介绍如何使用这三个工具在 Linux 中实现负载均衡。1....结论使用 HAProxy、Nginx 和 Keepalived 可以在 Linux 环境中实现高效的负载均衡解决方案。...在本文中，我们详细介绍了在 Linux 中使用 HAProxy、Nginx 和 Keepalived 进行负载均衡的步骤和配置。...在实践中，要密切监控负载均衡器和后端服务器的性能指标，定期进行性能调优和监控，以保持系统的稳定和高效运行。同时，确保服务器和服务的安全配置，以防止潜在的安全威胁。

    2.5K00

    TT-SLAM：用于平面环境的密集单目SLAM（IEEE 2021）

    它包含以下模块（参见图 2中的概述）：(a) 模板跟踪器的生成和跟踪：我们在超像素化图像的区域上添加模板跟踪器，并在图像序列中跟踪它们；(b) 分解平面的聚类：我们依靠均值偏移聚类算法从单应性中对相似的分解平面进行分组...对于大多数模板跟踪问题，它被视为像素级别的差分图像对齐问题。 差分图像对齐的目的是估计图像模板I *在多帧中的位移ρ 。...左图显示了超像素化图像的聚类轮廓。多边形区域和具有三角化 RoI 的相应模板跟踪器分别显示在中间和右侧图像中。 在初始化过程中，每个超像素都被分配为基于模板的跟踪器的 RoI，以便跟踪后续帧中的区域。...我们在两个聚类层次上使用欧几里得度量，发现结果足够好，尽管平面法线空间在球体组上有自己的测地线度量（见图4用于聚类结果和对应的深度图像）。...关于单平面场景中与[2]相比精度下降的一种解释（fr_nstr_loop) 是在不使用关键点和专门设计的重定位模块的情况下，系统往往会在跟踪过程中累积误差，并且会受到图像采集过程中运动模糊的负面影响。

    50840

    基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM（ISMAR2021）

    尽管现在很多人对这个主题进行了深入的研究，但目前大多数方法仍然集中在RGB-D传感器和从深度图像中提取平面图元。...因此，作者没有将 CNN 的任何输出作为无噪声的“sensor”测量，而是在 SLAM 工作流程中对其进行进一步优化，从而提高了跟踪和优化的性能。...最后作者进行了详尽的实验，并总结了在单目和 RGB-D 设置下对各种室内数据集的综合评估。 图1 顺序图割 RANSAC实现鲁棒的分段平面重建（PPR）。...然后对单应性应用能量最小化： 其中 H = {H|p属于P}是模型对参考帧中特征点 p 的匹配部分，邻域系统 中N 利用基于图像空间上的网格邻域构造，最小采样（4 个对应）由渐进式 NAPSAC 采样器在该图像网格中采样得到...作者的结果，ORB-SLAM2 和 OpenVSLAM 的每个结果都为每个序列执行 5 次的平均值 表 2：在单目设置下，作者的平面 SLAM 系统与原始 ORB-SLAM2 和 OpenVSLAM

    36830

    VP-SLAM：具有点、线和灭点的单目实时VSLAM

    特别的，我们以ORB-SLAM2为基础，该解决方案在精度和效率方面都被认为是当前最优秀的，并将其公式扩展到处理线条和VP，以创建两种策略：第一种优化旋转，第二种从已知旋转中对平移部分进行精细化。...文献[10] 提出了一种均值偏移算法来跟踪MF在场景中的旋转，同时使用一维密度对齐进行平移估计。OPVO[11]通过使用KLT跟踪改进了平移估计。这两种方法都要求两个平面在帧中始终可见。...尤其是，在给定场景中具有一组3D平行线的图像时，这些线必须与MW中的主导方向 对齐。因此，给定图像中至少两个线簇，相关簇 中对应线的高斯球面上的大圆的法向量必须垂直于簇的主导方向。...SLAM系统在计算时间和准确性方面的性能，我们使用TUM RGB基准[10]在真实场景中将我们的SLAM与最优的ORB-SLAM2[8]进行了比较。...所有实验均使用AMD Ryzen 5 2600 6核CPU进行。在本文中，我们旨在证明在MW中利用VP和主导方向进行姿态优化的有效性。为了公平比较，我们禁用了两个系统的回环检测功能。

    88210

    VP-SLAM：具有点、线和灭点的单目实时VSLAM

    特别的，我们以ORB-SLAM2为基础，该解决方案在精度和效率方面都被认为是当前最优秀的，并将其公式扩展到处理线条和VP，以创建两种策略：第一种优化旋转，第二种从已知旋转中对平移部分进行精细化。...文献[10] 提出了一种均值偏移算法来跟踪MF在场景中的旋转，同时使用一维密度对齐进行平移估计。OPVO[11]通过使用KLT跟踪改进了平移估计。这两种方法都要求两个平面在帧中始终可见。...尤其是，在给定场景中具有一组3D平行线的图像时，这些线必须与MW中的主导方向 对齐。因此，给定图像中至少两个线簇，相关簇 中对应线的高斯球面上的大圆的法向量必须垂直于簇的主导方向。...系统在计算时间和准确性方面的性能，我们使用TUM RGB基准[10]在真实场景中将我们的SLAM与最优的ORB-SLAM2[8]进行了比较。...所有实验均使用AMD Ryzen 5 2600 6核CPU进行。在本文中，我们旨在证明在MW中利用VP和主导方向进行姿态优化的有效性。为了公平比较，我们禁用了两个系统的回环检测功能。

    2.1K10

    基于特征点的视觉全局定位技术

    没有哪种传感器方案是完美的，比如 GPS RTK 作为广泛使用的方案，容易受卫星状况、天气状况、 数据链传输状况影响，在隧道内、室内和高楼密集区无法使用。...所以，其核心包含图像描述、建图查询、特征匹配，位姿计算四个方面。这里仅仅是技术层面的宏观分类，实际算法框架不一定按照此顺序执行，而学者在研究中主要针对这些技术进行改进。...如 Fig. 5所示，在点对选取上，与单纯使用中心点不同，ORB 采用了随机的方式，更全面地描述局部细节。但点对的相关性会比较大，从而降低描述子的判别性(Discriminative)。...再使用索引，如 kd-tree，进行图像级查询。当然，编码和索引也可以同时进行，如层次化词袋模型(Bag-of-words，BoW)+ 正向索引 + 逆向索引的方法。...Figure 15: Universal-RANSAC 通用算法框架 2.3.3 可微分 RANSAC 由于手工描述子在定位领域依然表现出较高的性能，所以一些学者开始探索使用深度学习代替算法框架中的某些部分

    3.8K31

    基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM（ISMAR2021）

    尽管现在很多人对这个主题进行了深入的研究，但目前大多数方法仍然集中在RGB-D传感器和从深度图像中提取平面图元。...因此，作者没有将 CNN 的任何输出作为无噪声的“sensor”测量，而是在 SLAM 工作流程中对其进行进一步优化，从而提高了跟踪和优化的性能。...最后作者进行了详尽的实验，并总结了在单目和 RGB-D 设置下对各种室内数据集的综合评估。 图1 顺序图割 RANSAC实现鲁棒的分段平面重建（PPR）。...然后对单应性应用能量最小化： 其中 H = {H|p属于P}是模型对参考帧中特征点 p 的匹配部分，邻域系统 中N 利用基于图像空间上的网格邻域构造，最小采样（4 个对应）由渐进式 NAPSAC 采样器在该图像网格中采样得到...作者的结果，ORB-SLAM2 和 OpenVSLAM 的每个结果都为每个序列执行 5 次的平均值 表 2：在单目设置下，作者的平面 SLAM 系统与原始 ORB-SLAM2 和 OpenVSLAM

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    在 PySpark 中，如何使用 groupBy() 和 agg() 进行数据聚合操作？

    在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...在这个示例中，我们计算了 column_name2 的平均值、column_name3 的最大值、column_name4 的最小值和 column_name5 的总和。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。

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    CVPR2020图像匹配挑战赛，新数据集+新评测方法，SOTA正瑟瑟发抖！

    背景 从一系列图像中恢复物体的3D结构是计算机视觉研究中一个热门课题，这使得我们相隔万里就可以在google map中看到复活节岛的风景。...[90]以及 LogPolarDesc [34]（它们中绝大多数都是在同一个数据集上进行的训练）。...[108]特征点，使用OpenCV的实现，除了ORB特征，降低特征提取阈值以多提取一些特征；除此之外，也考虑VLFeat[94]中DoG的一些变种：(VL-)DoG, Hessian [16], Hessian-Laplace...在不同参数配置（置信度，极线对齐误差阈值以及最大迭代次数）下的表现： ?...所以在日常使用OpenCV的RANSAC函数时需要自己调整下超参数。 作者认为RANSAC的内点阈值对于每种局部特征也是不同的，作者做了如下实验。 ?

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