Advertisement

REVO:高效的边缘计算视觉测程系统

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
REVO是一款专为移动机器人设计的高效边缘计算视觉测程系统。通过集成先进的计算机视觉技术,REVO能够实时精准地感知环境并进行定位导航,大大提升机器人的自主行动能力与作业效率。 我们提供了一个强大的基于边缘的视觉测程(REVO)系统,适用于RGBD传感器。在变化的光照条件下,边缘比原始强度值更稳定,这提高了场景中的精度与鲁棒性,在这些情况下,传统的特征或光一致性方法通常会失效。实验结果表明,我们的方法对于大多数序列而言具有最佳轨迹精度表现,并证明了边缘信息在多种应用场景下的有效性。 如果您使用这项工作,请参考以下出版物: - 结合边缘图像和深度图以实现稳健的视觉测程法, Fabian Schenk 和 Friedrich Fraundorfer, BMVC 2017 - 使用机器学习的边缘进行基于边缘的稳健视觉Odometry,Fabian Schenk 和 Friedrich Fraundorfer,IROS 2017 REVO已获得相应的许可。如需在商业环境中使用此软件,请与我们联系以获取进一步的信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • REVO
    优质
    REVO是一款专为移动机器人设计的高效边缘计算视觉测程系统。通过集成先进的计算机视觉技术,REVO能够实时精准地感知环境并进行定位导航,大大提升机器人的自主行动能力与作业效率。 我们提供了一个强大的基于边缘的视觉测程(REVO)系统,适用于RGBD传感器。在变化的光照条件下,边缘比原始强度值更稳定,这提高了场景中的精度与鲁棒性,在这些情况下,传统的特征或光一致性方法通常会失效。实验结果表明,我们的方法对于大多数序列而言具有最佳轨迹精度表现,并证明了边缘信息在多种应用场景下的有效性。 如果您使用这项工作,请参考以下出版物: - 结合边缘图像和深度图以实现稳健的视觉测程法, Fabian Schenk 和 Friedrich Fraundorfer, BMVC 2017 - 使用机器学习的边缘进行基于边缘的稳健视觉Odometry,Fabian Schenk 和 Friedrich Fraundorfer,IROS 2017 REVO已获得相应的许可。如需在商业环境中使用此软件,请与我们联系以获取进一步的信息。
  • 基于改良注意模型
    优质
    本研究提出了一种改进的边缘检测方法,并结合该技术构建了新的视觉注意计算模型,以提升图像处理和目标识别的准确性和效率。 本段落主要针对传统Itti视觉注意计算模型进行了改进,引入了边缘特征信息以优化视觉注意的计算过程。在引入边缘特征的过程中,对Canny边缘检测算法进行了一系列改进:首先使用改进后的双边滤波器替代原有的高斯滤波器来更好地保持图像中的边缘;其次借鉴Sobel算子的方法从四个方向而非两个方向计算梯度幅值;最后采用改进的OTSU算法自动选取双阈值代替手动设置,从而减少在图像分割时可能出现的误检和漏检现象。实验结果显示,与基于普通Canny算法的传统Itti视觉注意模型相比,该方法显著提升了对目标区域提取的效果。
  • 一种亚像素法.pdf
    优质
    本文提出了一种高效且精确的亚像素边缘检测算法,能够在保持低计算复杂度的同时,显著提升图像处理中的边缘定位精度。 一种快速亚像素边缘检测算法的实现理论可以支持高效地进行亚像素级别的处理,在时间效率上具有优势。首先理解该理论,然后使用C++语言根据理论自行实现算法。
  • myCanny__图形处理_机器_matlab_
    优质
    简介:myCanny是一款基于Matlab开发的高效边缘检测工具箱,适用于图形处理与机器视觉领域,提供简洁直观的操作界面和强大的算法支持。 边缘检测在计算机视觉与图像处理领域扮演着至关重要的角色,是图像分析和理解的第一步。Canny边缘检测算法由John F. Canny于1986年提出,是一种多级方法,旨在有效地找到图像中的边界同时最大限度地减少假阳性,并确保真阳性的边缘完整性。在Matlab中实现该算法可以更方便地处理图像数据,在机器视觉项目中尤其实用。 Canny边缘检测算法包括以下五个关键步骤: 1. **高斯滤波**:对原始图像应用高斯滤波器,以消除噪声。这一步至关重要,因为它能平滑图像并减少高频噪声的影响。 2. **计算梯度幅度和方向**:接下来,通过求导运算(如Sobel或Prewitt算子)来确定图像的梯度幅度与方向。这些参数分别表示像素强度变化的速度以及边缘的方向。 3. **非极大值抑制**:在识别了梯度幅度和方向后执行非极大值抑制操作,以消除非边缘像素造成的峰值,并保留真正边界上的像素。此过程通过沿梯度方向比较相邻的像素来实现,仅保留下局部最大值。 4. **双阈值检测**:设置两个阈值(低阈值用于识别弱边缘;高阈值用于确定强边),所有低于低阈值的梯度幅度将被忽略,而高于高阈值的则被视为明确边界。介于两者之间的像素可能被认为是潜在边缘。 5. **边缘跟踪和连接**:通过追踪与连结操作来修复断裂的边缘片段,从而确保其完整性和连续性。 在Matlab中可使用`edge`函数实现Canny算法: ```matlab img = imread(your_image.jpg); % 读取图像 edge_img = edge(img, canny); % 应用Canny算法 imshow(edge_img); % 显示边缘检测结果 ``` 自定义的Canny边缘检测代码(如`myCanny.m`)可能包含定制化实现,这有助于理解该方法的工作原理,并可根据具体需求进行调整。通过研究源码,可以学习如何设置滤波器参数、阈值以及优化算法性能。 机器视觉涉及图像获取、处理、分析和理解等多个方面。在实际应用中(例如质量控制、自动驾驶及医学成像),边缘检测技术对于识别与理解场景中的物体至关重要。结合Matlab的便捷性,能够快速开发并测试各种图像处理方法,从而提高机器视觉系统的效率和准确性。
  • Unity3D
    优质
    本篇文章主要介绍如何在Unity3D中实现边缘检测效果,通过代码和示例项目帮助开发者掌握该技术,应用于游戏或应用程序的图形处理。 边缘检测的原理是:通过比较每个像素与其周围像素之间的亮度差异来识别图像中的边缘。如果发现某个位置的亮度变化显著,则该点被视为边缘并进行相应的着色处理。计算这些亮度差异需要用到卷积运算,即为每个像素周围的邻近像素分配特定权重,并基于此对它们的亮度值加权求和以生成一个特征值。根据这个特征值判断是否应将该区域显示为边缘。 为了便于描述这一过程中的数学操作,我们通常会使用“卷积核”来表示这些用于计算的权重序列,“卷积运算”则用来指代上述加权求和的过程。本资源实现了一种边缘检测效果,具体细节请参考相关博客文章。
  • Unity3D果特
    优质
    本简介介绍了一种利用Unity3D引擎实现的边缘检测效果特效技术。通过特定算法和材质设置,在游戏或应用中为物体添加突出显示边界的视觉效果,增强画面表现力与互动体验。 边缘检测的原理是通过分析每个像素与其周围像素之间的亮度差异来识别图像中的边缘。如果两个相邻区域在亮度上存在显著差别,则认为它们之间形成了一条边缘,并进行相应的颜色标记。为了计算这些周围的像素值,我们使用卷积运算。 具体来说,对于每一个中心像素点,可以为其周边的若干个邻近像素分配不同的权重(即定义一个所谓的“卷积核”),然后利用这个卷积核对周围的所有相邻像素亮度进行加权求和操作;所得的结果被视作该位置的一个特征值。根据此特征值得出是否需要在图像中显示边缘颜色。 这种技术能够有效地将图像中的重要结构轮廓提取出来,从而帮助我们更好地理解或处理图片内容。
  • 基于FPGA实时
    优质
    本项目设计了一种基于FPGA的实时视频边缘检测系统,利用先进的图像处理算法和硬件加速技术,在保证高精度的同时实现了快速的边缘识别。该系统适用于多种应用场景,如智能监控、自动驾驶等,能够有效提高视觉数据处理效率。 为了满足视频图像检测与识别的需求,本段落提出了一种基于FPGA的视频边缘检测系统设计方案,并完成了系统的硬件设计。通过FPGA控制摄像头进行视频采集,使用双端口SDRAM对图像数据进行缓存,然后由FPGA实时处理这些数据。实际验证中采用了DE2-115开发板和CMOS摄像头OV7670作为硬件平台。实验结果表明,该系统具有高实时性和检测准确性,满足了设计要求。
  • 度识别.zip_open_open CV___身识别
    优质
    本项目利用OpenCV技术实现基于图像的身高识别系统,通过先进的计算机视觉算法精确测量目标人物的身高,广泛应用于智能监控与分析领域。 基于OpenCV,利用计算机视觉算法可以检测图片中人体的身高。
  • Edge-Detection.zip_小波_matlab
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的小波变换和高斯滤波器两种方法进行图像边缘检测的代码。适用于科研及教学用途。下载后可直接运行,便于理解和应用相关算法原理。 通过高斯函数的导数检测图像边缘实际上是利用方向可调的小波变换来实现边缘检测。