目录 问题背景 格式介绍 LVX 点云格式 PCD 点云格式 FMT 简介 FMT：现代 C++ 格式化库 FMT 在数据转换中的应用 从源码编译安装 FMT CMake 引入 FMT 库 LVX -> PCD 格式转换 代码解析 实现流程 源码 问题背景 Livox 激光雷达采集的数据可以通过 ROS 驱动进行读取，但是有的情况下我们并不在设备上安装 ROS ，其实
回顾上篇：在上一篇博客中，我们成功地将 Livox 的 lvx 点云格式转换为了 pcd 格式。今天，我们将基于这一成果，探索如何将 pcd 格式进一步转换为 las 点云格式。 探索 LAS 点云格式 LAS：这一格式是轻侦测和测距（LiDAR）数据的黄金标准，广泛应用于 GIS 和测绘领域。其不仅仅是三维坐标的载体，还能承载如强度、分类代码和颜色等丰富的属性信息。 格式的关键特点： 数
视频处理 demo1 import cv2 # 打开笔记本内置摄像头 capture = cv2.VideoCapture(0) # 笔记本内置摄像头被打开 while capture.isOpened(): # 从摄像头中实时读取视频 retval, image = capture.read() # 在窗口中实时显示读取到的视频 cv2.imshow("Video
作者邮箱：1309399183@qq.com 1. 项目介绍 面青识别（face_classification ）是一个基于深度学习的面部表情识别项目，它使用 Keras 和 TensorFlow 框架来实现模型的训练和预测。该项目的主要目标是在图像或视频中检测并识别人脸表情，并将其分类为七种不同的情绪类别：生气、厌恶、害怕、高兴、平静、伤心和惊讶。该项目使用了深度卷积神经网络（CNN）来实现面部
作者邮箱：1309399183@qq.com 数据增强可以说是数据驱动下的深度学习必经之路，掌握数据，相当于掌握当下主流方向的自动驾驶的命脉，是人工智能不可或缺的资源。本文将介绍最新的利用大模型扩充数据的方式！先看下变色效果：左褐色背景图 为原图，右侧为处理后的图！ AI day也在自动标注数据方面，着重介绍，由此可见数据的重要性！深度学习中的数据增强（Data Augmentation）和数
图形检测 demo1 # 绘制几何图像的轮廓 import cv2 img = cv2.imread("./shape1.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像二值化 t, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 检测图像中的所有轮廓 co
1. 源码准备 在很早之前，在 《深度学习笔记（40） YOLO》 提及到 YOLO 目标检测 目前已经出到了 YOLOv5，源码放在 Github 上 $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 然后就进入该文件夹，安装依赖包 $ cd yolov5 $ pip3 install -r requirements.txt 安装好依赖后
1. 数据配置 1.1. 工具安装 Labelimg 是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式： VOC标签格式，保存为xml文件 yolo标签格式，保存为txt文件 createML标签格式，保存为json格式安装也比较简单： $ pip3 install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1.2. 数据准备
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它需要从图像或视频中检测出物体的位置和类别。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展，其中一个重要的方法是基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测。 YOLO算法的优点是速度快，但是在检测小物体和密集物体方面存在一定的问题。因此，本文将介绍一些改进的YOLO目标检测方法，以提高其性能和效率。 一、多尺度训练 YOL
腐蚀和膨胀demo1 # 腐蚀 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("./atm.jpg") k = np.ones((3, 3), np.uint8) cv2.imshow("img", img) dst = cv2.erode(img, k) cv2.imshow("dst", dst) cv2.waitKey() cv2.destr
0. 简介 对于基于环视视觉的3D检测而言，目前已经有很多文章了。因为基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基本任务，然而，使用单目相机的2D传感器输入数据来实现相当好的3D BEV（鸟瞰图）性能不是一项容易的任务。这篇文章《Surround-View Vision-based 3D Detection for Autonomous Driving: A Survey》就是围绕着现有的基于视觉
滤波器 demo1 # 均值滤波器 import cv2 # 读取原图 img = cv2.imread("./atm.jpg") img = cv2.resize(img, None,None, 0.5, 0.5) # 使用大小为3×3的滤波核进行滤波 dst1 = cv2.blur(img, (3, 3)) # 使用大小为5×5的滤波核进行滤波 dst2 = cv2.blur(img, (5
模板匹配 demo1 # 单模板匹配 import cv2 img = cv2.imread("./rh.png") template = cv2.imread("./template.png") img = cv2.resize(img, None, None, 0.5, 0.5) height, width, c = template.shape # 按照标准平方差方式匹配 result
0. 简介 由于点云的不规则数据形式以及散点的稀疏性，当前的方法难以从点云中提取高判别性的特征，在大规模环境中使用激光雷达进行全局定位仍是一个难以解决的问题。《BVMatch: Lidar-Based Place Recognition Using Bird’s-Eye View Images》一文中将点云表示为鸟瞰（Bird’s eye View, BEV）图像，从图像特征构建的角度设计了一个二
概述 椭圆检测是图像处理中的一个重要问题，其目的是从图像中检测出可能存在的椭圆。在实际的应用中，椭圆常常被用来描述物体的形状或者得到物体的尺寸信息。 传统的椭圆检测方法通常采用二维Hough变换，在求解过程中需要处理大量的数据，并且计算复杂度高，导致速度较慢，难以实现实时处理。相比之下，一维Hough变换不仅计算量小，而且可以更快地检测出椭圆。 一维Hough变换原理 一维Hough变换的基本思
图像的运算 demo1 import cv2 import numpy as np mask = np.zeros((150, 150, 3), np.uint8) mask[50:100, 20:80, :] = 255 cv2.imshow("mask1", mask) mask[:, :, :] = 255 mask[50:100, 20:80, :] = 0 cv2.imshow("mas
图像的阈值处理 demo1 # 二值化处理黑白渐变图 import cv2 img = cv2.imread("./img.png", 0) # 二值化处理 t1, dst = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("img", img) cv2.imshow("dst", dst) cv2.waitKey() cv2
图像的几何变换 demo1 # dsize实现缩放 import cv2 img = cv2.imread("./cat.jpg") dst1 = cv2.resize(img, (100, 100)) dst2 = cv2.resize(img, (400, 400)) # cv2.imshow("img", img) # cv2.imshow("dst1", dst1) # cv2.imsho
绘制图形和文字 demo1 # 绘制线段 import cv2 import numpy as np # 创建一个300×300 3通道的图像 canvas = np.ones((300, 300, 3), np.uint8)*255 # 绘制一条直线起点坐标为(50, 50)终点坐标为(250,50),颜色的BGR值为(255, 0, 0)(蓝色)，粗细为5 canvas = cv2.line(
色彩空间和通道 demo1 import cv2 hsv_image = cv2.imread("./img.png") cv2.imshow("img", hsv_image) hsv_image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv_image) cv2.imshow("B", h) cv2
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