Advertisement

Matlab中部分代码无法运行 - Cheetah-Vision-Realsense: 猎豹视觉真实感

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


简介:
本项目Cheetah-Vision-Realsense致力于开发猎豹视觉系统,利用RealSense技术实现先进的人机交互功能。但在使用MATLAB进行编码时遇到了部分代码无法运行的问题,寻求社区帮助解决相关技术难题。 MATLAB中的某些代码在运行CI状态时出现问题。英特尔实感SDK2.0是一个跨平台库,用于支持英特尔的D400系列深度摄像头(例如SR300)。该软件开发工具包允许用户传输深度和颜色流,并提供内部和外部校准信息。此外,它还提供了综合流处理功能(如点云、与颜色对齐的深度数据等),并且内置了会话支持。 对于其他英特尔实感设备(F200、R200、LR200 和 ZR300)的相关信息,请参阅相关文档。您可以通过购买包含所需硬件的开发人员工具包来开始使用该库,这些工具包包含了所有必要的组件以帮助开发者快速上手。 有关英特尔实感技术的信息,您可以访问官方网站获取更多详情。如果您遇到与RealSense相机相关的困难,在下载和安装SDK时,请确保查看最新的版本说明、新功能介绍以及已知问题列表,并了解如何升级固件等信息。 在使用过程中如果需要技术支持(例如询问设备相关的问题或报告存在的问题),请先检查支持页面的相关内容,若仍未找到解决方案,则可向社区求助。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Matlab - Cheetah-Vision-Realsense:
    优质
    本项目Cheetah-Vision-Realsense致力于开发猎豹视觉系统,利用RealSense技术实现先进的人机交互功能。但在使用MATLAB进行编码时遇到了部分代码无法运行的问题,寻求社区帮助解决相关技术难题。 MATLAB中的某些代码在运行CI状态时出现问题。英特尔实感SDK2.0是一个跨平台库,用于支持英特尔的D400系列深度摄像头(例如SR300)。该软件开发工具包允许用户传输深度和颜色流,并提供内部和外部校准信息。此外,它还提供了综合流处理功能(如点云、与颜色对齐的深度数据等),并且内置了会话支持。 对于其他英特尔实感设备(F200、R200、LR200 和 ZR300)的相关信息,请参阅相关文档。您可以通过购买包含所需硬件的开发人员工具包来开始使用该库,这些工具包包含了所有必要的组件以帮助开发者快速上手。 有关英特尔实感技术的信息,您可以访问官方网站获取更多详情。如果您遇到与RealSense相机相关的困难,在下载和安装SDK时,请确保查看最新的版本说明、新功能介绍以及已知问题列表,并了解如何升级固件等信息。 在使用过程中如果需要技术支持(例如询问设备相关的问题或报告存在的问题),请先检查支持页面的相关内容,若仍未找到解决方案,则可向社区求助。
  • MST-SR-Fusion-Toolbox: MATLAB
    优质
    本工具箱旨在解决MATLAB用户在使用过程中遇到的部分代码执行失败的问题,提供了一系列修复和优化方案。 Matlab中有部分代码无法运行。希望有人能帮忙解决这个问题。
  • MATLAB - PIV: Python和MATLAB的粒子图像测速(PIV)
    优质
    本文探讨了在使用MATLAB进行粒子图像测速(PIV)分析时遇到的部分代码执行问题,并介绍了Python与MATLAB两种编程语言在PIV应用上的代码实现情况。 在MATLAB中有一些粒子图像测速(PIV)代码运行存在问题,在Python和Matlab中的PIV代码中,Python版本的代码(Python_Code.py)经常更新,而Matlab版本相对较旧。如果可以的话,请使用Python代码。在某些情况下,Numba库可以使代码运行得更快(最多2.2倍)。如果您不想使用Numba,请将第12和第15行注释掉。
  • MATLABNLIGA——来自SourceForge的共享叉版本
    优质
    本资源分享了从SourceForge获取的部分NLIGA在MATLAB中的代码实现,但遇到了执行问题,旨在寻求社区帮助解决兼容性和错误问题。 MATLAB的非线性等几何分析(NLIGA)是一个开源工具箱。该工具箱涵盖了超弹性和弹塑性材料在内的多种非线性材料特性,并支持二维和三维模型的应用。使用这个工具箱可以计算并展示位移、应力等结果。 在开始使用前,请先转到文件夹cfiles,运行脚本compile.m以生成mex文件(MATLAB与C/C++代码之间的接口),因为此工具箱中包含了一些用C语言编写的代码来提高效率。需要安装一个合适的C/C++编译器才能完成这一步骤。 如果无法成功编译,请不必担心,可以直接跳过这一步骤使用其他部分的功能。首先将nliga文件夹添加到MATLAB的工作路径上:右键点击nliga文件夹,并选择“添加到路径”->“选定的文件夹和子文件夹”。 为了快速了解NLIGA的基本功能,可以前往子目录output并运行脚本show_examples。 NLIGA工具箱中的主要文件夹包括: cfiles: 包含用于计算二维和三维基函数及其导数的C代码。这些代码将在其他函数中被广泛使用,并且是提高程序效率的关键部分。
  • 优化版.zip
    优质
    优化版猎豹算法是一款经过改良与升级的搜索引擎排名提升工具,旨在帮助企业及个人更高效地进行SEO优化。该算法通过模拟用户行为,提供更加自然的数据流量,助力网站快速提升在搜索结果中的位置。 猎豹优化算法.zip包含了针对猎豹搜索引擎进行优化的相关文件和技术资料。
  • C++ Primer 网校频教程
    优质
    《C++ Primer》猎豹网校视频教程旨在为编程初学者及进阶者提供系统全面的学习资源。课程基于经典教材《C++ Primer》,结合生动实例讲解,帮助学习者轻松掌握C++核心概念与高级特性,适合自学或课堂教学使用。 猎豹网校提供的C++ Primer视频教程分为初级、中级和高级三个部分。
  • MATLAB——Tetrahedral Interpolation:利用四面体方现颜色变换
    优质
    本项目探讨在MATLAB环境下使用四面体插值技术进行颜色转换时遇到的部分代码执行问题。通过四面体方法,旨在优化和解决色域映射中的挑战。 在使用MATLAB进行四面体插值的颜色转换过程中遇到一些问题。我的代码目前仅实现了正向操作,并且我尚未成功创建一个逆函数来实现往返运算。对于不了解Steve Yedlin的人来说,他展示了一些眨眼脚本的代码片段,这些是用于演示颜色转换的一部分内容。 为了重建缺失的部分,我已经参考了几篇论文中的数学方法,并将其转化为NCNuke用户的expression节点形式。TetraAutomater这个工具可以自动匹配输入和输出间的六种颜色关系,在某些情况下也可逆向操作使用,但并不推荐这样做。 视频中展示了一些相关的演示过程。最近发现EmberLight为Fusion制作了一个端口版本的TetraAutomater,这可能是一个有用的替代方案。我希望能够将这些分享给所有人,并不期望从中获得任何贡献或回报。
  • MIT-Cheetah-Note: MIT Cheetah 仿平台源第三方组件笔记
    优质
    本笔记涵盖了MIT Cheetah仿真实验平台的相关源代码解析和若干第三方库的应用说明,旨在为开发者提供详细的指导与参考。 MIT Cheetah仿真平台源码笔记及部分第三方组件仓库介绍 在研究MIT Cheetah仿真平台的源代码过程中所做的笔记整理,旨在更好地理解源码内容,并对应参考论文进行了手动汇总,希望与有相同兴趣的朋友交流学习。欢迎指出其中可能存在的错误。 文件结构如下: - ref 文件夹:包含相关论文和电子书的pdf格式文档。 - BalanceController 分析了BalanceController相关的代码细节,主要涉及使用qpOASES求解器进行四足机器人GRF(地面反作用力)优化计算的过程。 - Quadruped 针对Quadruped相关的文件进行了剖析,重点在于构建四足机器人的动力学和运动学模型。 - LegController 详细解释了LegController中的代码内容,主要关注于处理腿部的运动参数及正逆向运动学计算。 - FootSwingTraje
  • WiFi 绿色版免安装广告
    优质
    猎豹WiFi绿色版是一款无需安装、不带任何广告的无线网络连接工具,让用户轻松快捷地连接到安全稳定的Wi-Fi网络。 猎豹 WiFi 免安装去广告绿色版是基于猎豹 WiFi 5.1 版本精简而来的产品,无需安装即可使用,并且无任何广告干扰,方便快捷。
  • 机器(robot vision)
    优质
    机器视觉(Robot Vision)是机器人技术中的一个重要分支,它使机器能够通过相机和其他传感器获取图像信息,并进行分析和理解,以实现识别、检测及导航等功能。这项技术广泛应用于自动化生产、医疗诊断等领域,极大提升了工业效率与安全性。 ROS(Robot Operating System)是机器人领域广泛使用的开源操作系统,它为机器人硬件抽象、低级设备控制、任务管理及消息传递提供了标准化的接口与方法。其中,图像识别作为重要应用之一,主要涉及如何让系统理解和解析来自摄像头等视觉传感器的数据。 在ROS中,图像数据通常通过话题(Topic)传输,并使用`image_transport`和`cv_bridge`库将原始格式转换为OpenCV可处理的格式。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,支持二维码识别、物体识别等多种任务所需的功能。 Ubuntu Kinetic是ROS的一个版本,发布于2016年,基于Ubuntu 16.04 LTS(Xenial Xerus),提供稳定且功能丰富的环境以支持图像识别应用。 在ROS中实现图像识别首先需要配置相机驱动,并通过`camera_info_manager`来发布相机参数。接下来使用`image_transport`订阅如`camera/image_raw`等话题,将接收到的原始数据转换为OpenCV格式进行处理。利用边缘检测、特征匹配和颜色空间转换等功能可以对图像进行预处理。 对于二维码识别任务,ROS社区提供了包括集成ZBar或ZXing库在内的多个包(例如 `qr_code_detector`),这些工具能够自动地检测并解码二维码信息,并且需要正确配置参数以确保准确的识别结果。 除了简单的二维码识别之外,ROS还支持更复杂的图像处理如物体分类和目标追踪等任务。这通常涉及卷积神经网络(CNN)这类深度学习技术的应用。用户可以使用`roscpp`或`rospy`接口与TensorFlow、Caffe等框架交互,将训练好的模型部署到ROS系统中以实现实时的图像识别。 在实际项目开发过程中,可能还需要考虑性能优化问题(如多线程处理和GPU加速)以及如何应对光照变化、遮挡及噪声等因素对识别效果的影响。通过综合运用硬件接口、计算机视觉技术和机器学习方法,开发者能够构建出强大的机器人视觉系统。