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ZED与Yolov4测距方法

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简介:
本文探讨了基于ZED摄像头和YOLOv4算法的两种测距方法,分析其在不同环境下的性能差异及适用场景。 zed+yolov4测距方法无需标定,可以直接调用zed的内部参数,并基于暗网格式进行实现。

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  • ZEDYolov4
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    本文探讨了基于ZED摄像头和YOLOv4算法的两种测距方法,分析其在不同环境下的性能差异及适用场景。 zed+yolov4测距方法无需标定,可以直接调用zed的内部参数,并基于暗网格式进行实现。
  • Yolov4结合ZED相机进行,无需校准摄像头
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    本文介绍了一种基于YOLOv4算法与ZED立体相机相结合的方法,实现精确物体测距功能,且整个过程无需额外校准步骤,极大简化了操作流程。 使用Yolov4与ZED相机进行测距实验。Coco.names文件已上传保存,以防资源丢失。无需对ZED相机进行标定,直接利用其自带的点云数据即可。尽管Yolov4已经过时,但ZED测距非常准确,非常适合学习用途。
  • ZEDOpenCV的双目技术
    优质
    本文章介绍如何结合使用ZED立体相机和OpenCV库进行双目测距技术实践,涵盖原理、编程实现及应用案例分析。 使用双目相机ZED与OpenCV3.1完成双目测距任务,并利用OpenCV3.1中的ximgproc库里的disparity_filter类来生成高质量的深度图,进而转换为实际的距离数据。在编译过程中采用Release模式并通过CMake构建扩展版的OpenCV3.1环境。若未使用ZED相机,则需要自行标定双目设备;相关程序同样适用于此类情况下的操作参考。
  • ZEDOpenCV的双目技术
    优质
    本简介探讨了利用ZED摄像头与OpenCV进行双目测距的技术应用,结合两者优势实现精确的距离测量和深度感知。适合对计算机视觉感兴趣的读者了解相关原理及实践案例。 使用双目相机ZED和OpenCV3.1完成双目测距任务,并利用OpenCV3.1中的ximgproc库里的disparity_filter类生成高质量的深度图,进而转换为实际的距离值。在编译时选择release版本并通过CMake构建扩展版的OpenCV3.1,同时需要配置ZED SDK。如果未使用ZED双目相机,则需自行标定双目设备;本程序同样适用于此类情况下的参考。
  • ZED代码详解
    优质
    《ZED测距代码详解》是一份深入剖析Slamware SDK中ZED相机测距功能实现原理的技术文档。文章详细解释了每段关键代码的作用及其背后的数学逻辑,帮助开发者更好地理解和优化机器人视觉系统中的距离测量算法。 代码是参考官方提供的流程编写而成。配置的相关细节可以在之前的博客文章中找到。
  • 基于YOLOv5的目标检追踪结合ZED双目技术
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    本研究将YOLOv5目标检测模型与ZED双目摄像头测距功能相结合,实现精确的目标定位和追踪,在复杂场景中提供高效、稳定的性能表现。 YOLOv5目标检测结合目标跟踪以及zed双目测距技术。
  • 使用zed+yolo实现双目 代码为zedceju.py
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    本项目通过结合ZED相机与YOLO目标检测算法,实现了高效的双目测距功能,并提供了名为zedceju.py的核心代码文件。 使用zed摄像头和yolo进行测距需要从官网下载zed sdk并配置。在配置过程中可能会遇到由于numpy版本问题导致无法调用import pyzed.sl as sl的情况。
  • 使用Yolov5和ZED相机进行三维(Python)
    优质
    本项目运用了YOLOv5目标检测算法与ZED相机深度感知技术,在Python环境中实现精准三维空间测量。 解压密码在文章末尾。
  • 使用OpenCV和ZED代码(已验证有效)
    优质
    本项目提供了一套利用OpenCV与ZED相机进行精确测距的代码,经过实际测试证明其有效性。适合开发者和研究者学习参考。 基于OpenCV和ZED的测距程序主要通过获取点云图并使用鼠标选择对象来获得距离。
  • zed相机官示例程序,zed-example
    优质
    zed-example是StereoLabs为ZED相机提供的官方示例程序集合,展示如何通过代码实现深度感知、3D重建和SLAM等高级功能。 zed相机是一款先进的立体视觉传感器,它能够提供深度感知、3D重建、物体追踪等多种功能,并广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机以及AR/VR等领域。官方提供的例程zed-example旨在帮助开发者快速理解和集成zed相机的API,支持多种编程语言包括Python、C++和C#。 在zed-examples-master这个压缩包中,我们可以找到以下关键知识点: 1. **ZED SDK**:它是zed相机的核心组成部分,包含了一系列库和工具以使开发人员能够利用该设备的强大功能。SDK提供了对图像捕获、深度计算以及运动追踪等操作的接口。 2. **Python API**:作为一种流行的语言,Python以其易读性和丰富的库而受到青睐。zed相机的Python API允许开发者在Python环境中调用所有功能,包括初始化摄像头、获取图像和深度数据。 3. **C++ API**:作为另一种常用的编程语言,尤其是在系统级开发和高性能应用中,C++提供了更底层的访问权限以实现更加精细的控制与优化。这使得它非常适合需要高效处理或实时性的应用场景。 4. **C# API**:对于Windows平台上的开发者而言,C# API提供了一种便捷的方式来使用zed相机的功能。结合.NET框架后,开发环境变得更加友好且保持了良好的性能。 5. **例程解析**:示例程序展示了如何利用zed相机的各种功能,包括基础图像捕获、深度图生成和物体追踪等。通过研究这些例子可以帮助开发者了解实际项目中应用API的方法。 6. **深度感知能力**:这是zed相机的一个重要特性——能够计算出场景每个像素的距离以生成深度图,这对于3D重建及环境理解至关重要。 7. **运动追踪功能**:该设备可以进行六自由度(6DOF)的运动追踪,在机器人导航和增强现实等领域中十分有用。示例代码展示了如何实现这一功能。 8. **实时3D场景重建**:基于获取到的深度信息,zed相机能够执行实时3D场景重构任务。通过学习相关示例可以掌握将这些数据转化为三维模型的方法。 9. **错误处理与调试技术**:官方提供的例子通常包含有关如何处理和解决可能遇到的问题的相关代码。 10. **最佳实践指导**:该套件还包括了关于内存管理、性能优化以及线程安全等方面的最佳编程习惯,这些都是开发者应该掌握的知识点以提升项目开发能力。 通过深入研究zed-examples-master压缩包中的内容,不仅能够学习到如何使用zed相机的API和技术特性,还能了解计算机视觉领域的基本概念和应用技巧。