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单眼视觉测距法应用于KITTI数据集，并在MATLAB中进行实现。

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简介：
单眼视觉测距法，具体应用于KITTI数据集的场景中。该方法在MATLAB环境中得以实施。

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  • 基于KITTI数据集的单眼视觉测距方法及其在MATLAB中的实现
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    本文探讨了一种利用KITTI数据集进行单眼视觉测距的方法，并详细介绍了该方法在MATLAB软件环境下的具体实现过程。 单眼视觉测距法在KITTI数据集上的应用及其实现在MATLAB中的实现。
     
  • 单目视觉测距管道在MATLAB中的实现：Visual_Odometry_Pipeline
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    本项目基于MATLAB开发，实现了单目视觉测距管道系统（Visual Odometry Pipeline），用于估计移动机器人或车辆的运动轨迹。 visual_odometry_pipeline：MATLAB中的单目视觉测距管道。
     
  • 单目测距与相似三角形在视觉测距中的应用.rar
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    本研究探讨了单目视觉系统中利用相似三角形原理进行距离测量的方法，并分析其在不同场景下的准确性和适用性。 利用相似三角形原理通过单目摄像头测量距离，并使用Python编程语言进行实现。测试对象为圆形图形。
     
  • 利用OpenCV进行双目立体视觉测距
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    本项目旨在通过OpenCV库实现双目立体视觉技术，用于计算空间中物体的距离。结合StereoBM和StereoSGBM算法生成视差图，并据此精确测量深度信息。 本段落基于OpenCV的双目立体视觉测距技术进行研究，涵盖双目立体视觉模型、摄像机标定以及立体匹配等内容。
     
  • 单目视觉测距.zip
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    单目视觉测距项目专注于研究和开发利用单个摄像头实现距离测量的技术。该方法通过分析图像中的特征点，结合摄像机参数与几何学原理来估算目标物体的距离，广泛应用于自动驾驶、机器人导航及虚拟现实等领域。此压缩文件内含相关代码、实验数据以及研究报告。 单目测距C++工程代码及原理说明文档，在Kitti数据集中进行测试。详细内容请参阅相关文章。
     
  • 基于MATLAB的单目视觉车辆测距方法研究
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    本研究利用MATLAB平台，探讨并实现了一种高效的单目视觉技术用于测量车辆距离，旨在提高道路安全与自动驾驶系统的精度。 MATLAB的单目视觉车辆测距技术研究
     
  • 利用双目立体视觉进行距离测量
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    本研究探讨了通过双目立体视觉技术实现精确的距离测量方法，旨在提供一种高效、准确的空间感知解决方案。 基于双目立体视觉的距离测量是硕士毕业论文的主题。
     
  • 使用Open3D和OpenCV对Kitti数据集进行可视化(Kitti_Visualization)_kitti_vis.zip
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    本项目提供了一个Python工具包，利用Open3D和OpenCV库，实现对Kitti数据集中点云、图像等数据的高效可视化。下载包内含详细文档及示例代码。 使用open3d和opencv对kitti数据集进行可视化（visualization）_kitti_vis。
     
  • DLT算法MATLAB代码-vodom：单目视觉测距管道
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    DLT算法MATLAB代码-vodom提供了一种基于单目视觉的精确测距方法，特别适用于管道等狭窄空间内的距离测量。该工具利用直接线性变换(DLT)技术，在MATLAB平台上实现高效、准确的距离估算。 DLT算法的MATLAB代码实现（单眼视觉测距法）作者：Nikhilesh Alatur, Simon Schaefer 影片问题： 此微型项目的目标是实现在校准环境下最基础的单目视觉测距管道，包括3D地标初始化、两帧间关键点跟踪以及通过已建立的2D-3D对应关系和三角剖分进行姿态估计。该算法在MATLAB R2018a版本中实现，并已在多个数据集上测试过，例如KITTI, 马拉加, 停车场及作者自记录的数据集。 先决条件： 整个管道是在MATLAB R2018a开发和测试的。仅使用了MATLAB内置的功能或本GitHub存储库提供的功能。该管道能够在配备Intel i7-7500U移动双核（2x2.7GHz）笔记本电脑上运行，其共有四个逻辑线程及16GB RAM配置，但设置为只用两个线程和最多1.3GB的RAM。 用户手册： 首先，请确保数据集文件夹与main.m脚本在同一目录下。作为参考，在main.m脚本中“选择并加载数据集”部分可以看到被加载的具体文件列表。之后，您只需要决定要与此管道一起使用的那些特定的数据集即可开始使用了。
     
  • 利用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上进行验证
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    本项目使用PyTorch框架构建多层感知器（MLP），并通过MNIST手写数字数据集对其进行训练和测试，展示了模型的基本实现与应用。 这是深度学习课程的第一个实验，主要目的是熟悉 Pytorch 框架。我实现的是一个四层的多层感知器（MLP），参考了许多网上的文章来编写代码。个人认为，不同层次的感知器代码基本相似，尤其是使用 Pytorch 实现时，除了层数和参数外，大部分内容都差不多。 用 Pytorch 构建神经网络的主要步骤包括： 1. 定义网络结构。 2. 加载数据集。 3. 训练神经网络（选择优化器及计算损失函数）。 4. 测试神经网络。 接下来将从这四个方面介绍如何使用 Pytorch 搭建 MLP。