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MATLAB的SLAM代码-UWImageProc:基于OpenCV的水下视频与图像处理工具箱

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简介:
UWImageProc是专为水下环境设计的基于OpenCV的图像和视频处理工具箱,兼容于MATLAB中的SLAM代码。它提供了强大的功能支持水下视觉任务。 MATLAB的SLAM代码以及uwimageproc水下图像处理工具箱用于处理水下的视频和图像,并支持多种应用,如:SLAM(即时定位与地图构建)、海底马赛克、运动结构分析及3D重建,例如沉船、海床、珊瑚群等。uwimageproc是一个免费的开源软件,在特定模块或库中另有说明的情况下除外。 该工具箱包含多个目录和模块列表: - 自动帧提取:用于2D马赛克和3D重建 - UW图像BGHaze去除 - 自动对比度受限AHE(CLAHE) - 基于百分比的直方图拉伸,支持通道选择 - 自动生成自动2D马赛克,并迁移到3D稀疏及密集重建 每个模块都包含描述其用法的信息以及一些有用的README文件。代码文档以Doxygen兼容格式提供。 当前版本包括C/C++、Python和/或MATLAB的实现方式,在Ubuntu 16.04 LTS 64位系统上开发并测试,同时支持额外的OpenCV contrib模块。

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  • MATLABSLAM-UWImageProcOpenCV
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    UWImageProc是专为水下环境设计的基于OpenCV的图像和视频处理工具箱,兼容于MATLAB中的SLAM代码。它提供了强大的功能支持水下视觉任务。 MATLAB的SLAM代码以及uwimageproc水下图像处理工具箱用于处理水下的视频和图像,并支持多种应用,如:SLAM(即时定位与地图构建)、海底马赛克、运动结构分析及3D重建,例如沉船、海床、珊瑚群等。uwimageproc是一个免费的开源软件,在特定模块或库中另有说明的情况下除外。 该工具箱包含多个目录和模块列表: - 自动帧提取:用于2D马赛克和3D重建 - UW图像BGHaze去除 - 自动对比度受限AHE(CLAHE) - 基于百分比的直方图拉伸,支持通道选择 - 自动生成自动2D马赛克,并迁移到3D稀疏及密集重建 每个模块都包含描述其用法的信息以及一些有用的README文件。代码文档以Doxygen兼容格式提供。 当前版本包括C/C++、Python和/或MATLAB的实现方式,在Ubuntu 16.04 LTS 64位系统上开发并测试,同时支持额外的OpenCV contrib模块。
  • MATLAB
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    MATLAB图像处理工具箱提供了一系列用于读取、写入和显示图像的函数,支持各种图像处理与分析任务。 《Image Processing Toolbox》PDF文件指出,MATLAB已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一,它具有编程简单、数据可视化功能强以及操作性强等特点,并且配备了强大而专业的图像处理工具箱,其中包括丰富的函数库。因此,它是进行图像处理工作的理想选择。本书将全面系统地介绍如何使用MATLAB来进行图像处理工作。
  • MATLAB
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    MATLAB图像处理工具箱提供了广泛的函数和示例,用于图像处理、分析和可视化。它支持读取、写入和显示各种格式的图像,并具备强大的图像增强和变换功能。 MATLAB图像处理工具箱
  • MATLAB声呐
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    本项目提供一套基于MATLAB开发的水下声呐图像处理工具包,包含多种算法和函数,旨在优化水下环境中的图像质量与分析能力。 在MATLAB中进行图像着色处理时,可以根据不同亮度的图像显示不同的颜色。这种方法可以应用于水下声纳图像的预处理。
  • MATLAB/Simulink .zip
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    本资源包提供使用MATLAB/Simulink进行图像和视频处理的教程、示例代码及项目案例,适合初学者快速入门并深入研究相关技术。 基于 MATLAB/Simulink 进行图像和视频处理时,计算机视觉系统工具箱(Computer Vision System Toolbox)提供了丰富的计算视觉系统功能,用于进行计算机视觉系统的建模仿真。实验代码经过验证可以使用,并具有很高的参考价值。
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    本项目利用PyQt5进行图形界面开发,并结合OpenCV实现高效的图像及视频处理功能。通过引入多线程技术优化了程序性能,提供了流畅的操作体验。 基于PyQt5和OpenCV的多线程图像(视频)处理可以实现高效的实时数据处理与显示功能。通过结合这两个库的优势,开发者能够创建出具备强大交互界面以及高效后台计算能力的应用程序。这种方法特别适用于需要同时进行大量图像或视频数据分析的任务场景中。
  • MatlabSLAM实现
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    本简介探讨了利用MATLAB平台开发和应用SLAM( simultaneous localization and mapping,同步定位与映射)技术的过程及其实现细节。通过MATLAB强大的算法设计与仿真能力,本文详细介绍了一个有效的SLAM工具箱的设计思路、关键技术及其在机器人导航中的实际应用案例,为研究者提供一个全面且实用的框架参考。 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是机器人技术中的关键问题之一,它涉及在未知环境中移动的机器人的自我定位及环境地图构建过程。MATLAB作为一个强大的数学计算与仿真平台,提供了丰富的工具箱来支持SLAM算法的研究和实现。“Matlab实现的SLAM工具箱”指的是利用MATLAB语言开发的一系列脚本或函数,用于进行不同维度下SLAM仿真实验和分析。这些脚本涵盖了从简单的1D SLAM到复杂的3D SLAM的各种场景,通过一系列实验帮助用户理解和优化算法。 在MATLAB环境中,“可在MATLAB中进行SLAM的仿真实验”意味着研究人员或开发者可以通过模拟真实的SLAM过程来测试并验证他们的系统设计,包括传感器数据获取、特征提取、数据关联、地图构建以及位姿估计等步骤。这种仿真手段有助于减少硬件成本,并提高算法在实际应用中的可靠性和效率。 从文件名列表来看,“Slam1D5.m”、“Slam1D4.m”和“Slam1D2.m”可能是针对一维环境的SLAM实现,简化了问题复杂度以便初学者理解基本概念。而“Slam2D4.m”至“Slam2D1.m”的文件则可能涉及二维场景下的导航算法设计,适用于如无人机或地面机器人等平面移动设备。最后,“Slam3D3.m”、“Slam3D2.m”和“Slam3D1.m”则是针对三维环境的SLAM实现,适应于更加复杂的室内及室外无人驾驶车辆的应用。 在MATLAB中实施SLAM通常包括以下几个关键组件:传感器模型(如激光雷达或视觉相机)、运动模型、数据关联机制、“循环闭合”问题解决方案、图优化技术以及建图和定位算法。这些文件可能包含EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波)、粒子过滤器SLAM等不同类型的SLAM实现方式。 该MATLAB SLAM工具箱为学习者及研究人员提供了一个便捷的平台,使他们能够深入理解SLAM的工作原理,并通过实验不同的策略来针对具体的应用场景进行优化。
  • MATLAB.zip
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    本资源包提供全面的MATLAB图像处理工具箱,内含丰富的函数库和示例代码,帮助用户高效实现图像分析、增强与变换等任务。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果示例。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容:标题所示内容的详细介绍,请访问主页搜索相关博客以获取更多信息。 4. 适合人群:本科及硕士等层次的教学与科研学习使用。 5. 博客介绍:热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,致力于修心和技术同步精进。
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    本资源包包含了一系列用于图像处理和分析的MATLAB函数与示例代码,旨在帮助用户高效完成各种图像处理任务。 image processing toolbox matlab工具箱.zip
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    该资源为Matlab图像处理工具箱压缩包,内含多种用于图像分析、增强和变换的功能模块与示例代码,适用于科研和工程应用。 Image Processing Toolbox 是 MATLAB 中的一个工具箱。