随笔分类 - falling object
摘要：https://www.cnblogs.com/Qing-Bo/articles/9159467.html 将两个z/f中的x消除掉就可以得到这个公式了。
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摘要：GroundPlaneEstimator域下的compute函数,就相当于整个cpp的主函数,也体现了整个调用过程,先执行compute_v_disparity_data,再compute_v_disparity_image,最后estimate_ground_plane
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摘要：ImgView这个模版类没有找到 SsdCostFunction、SadCostFunctionT来自cost_functions.hpp,实际上就是具体值怎么计算
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摘要：代码地址:https://bitbucket.org/rodrigob/doppia/src stereo_matching下的几个目录相当于这几篇论文中求stixel的几个步骤 cost_volume相当于 FastDisparityCostVolumeEstimator是实现的Fast stix
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摘要：stixels_t在stixel.hpp里,存储class stixel的vector
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摘要：需解决问题： １．离散点进行平滑曲线画法 https://blog.csdn.net/cdqn10086/article/details/70143616 ２．把auc计算的结果画到图片上，使用plt.text,即文本显示 官网给的方法：https://matplotlib.org/users/te
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摘要：kitti和cityscape的gt的分割不太一样，下边缘不再是从黑色开始的，而是直接是类别 red,green,blue = img_gt[i,j] 1.道路的颜色（紫色）：128 64 128 2.汽车的颜色（蓝色）：142 0 03.人行道的颜色（朱红色）：232 35 2444.树和绿色植物
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摘要：1.用psmnet获得更好的disparity 2.用edgebox获得整个rgb图片的边缘,然后通过原本的stixel的上下边缘去寻找最优,用两个的边缘去重新得到一个新的边缘,但获得的轮廓不仅仅是外轮廓还有内部的轮廓,得出的结果比之前没有太多提升. 目前可以尝试在disparity图求边缘这种方式
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摘要：下边缘的求法应该是使用的第二篇论文的方法 上边缘的求法应该是使用的第一篇论文的方法 这是求上边缘的代码: 这段代码应该是对应stixel-world的论文的cost方程,score1-score2是vT之前不包括vT所有点之和减去vT之后包括vT所有点之和. 修改代码: 这段代码是求上边缘使用的,求
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摘要：depth = f*baseline/disparity
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摘要：代码： https://www.jianshu.com/p/d53bdfb1051f 代码里使用ｄｒａｗＣｏｎｔｏｕｒｓ只能画出那些点，不能连成线 import numpy下面注释的两行是直接读取灰度图，然后用findContours函数，这样会报错误，实际上，findContours函数传入的是一
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摘要：原数据:/mnt/lustre/drive_data/honda_data/us_jp_data/disk_20180504received/Japan/jig_TYO01 标定数据:/mnt/lustre/drive_data/honda_data/us_jp_data/disk_20180504
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摘要：http://www.jb51.net/article/132217.htm https://www.jianshu.com/p/4bc3349b4611 https://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059使用这个代码就可以直接使用 ht
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摘要：float32位,4字节 原本的stixel-world是用sgbm生成深度图,并且转成了float型 psmnet保存最终的disparity图是保存成uint16的,skimage.io.imsave(test_left_img[inx].split('/')[-1],(img*256).ast
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摘要：这是一个总结freespace的博客,还不错,但算法目前看来比较老:https://blog.csdn.net/u010213183/article/details/70786516
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摘要：知乎上对superpixel的讲解还不错:https://www.zhihu.com/question/27623988 superpixel的算法有很多,opencv中也包含了很多,我找了一个比较经典的:SLIC 这是跑的github上的一个superpixel的例子:https://github
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摘要：这是edge的作者的代码:https://github.com/pdollar/edges 这是matlab写的,还需要装Matlab Image Processing Toolbox和Piotr's Matlab Toolbox(这是作者自己写的matlab库),比较麻烦,就找了一个cpp版本的
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摘要：直接在命令行输入matlab会报错 用这两个命令没问题 sudo /usr/local/MATLAB/R2013a/bin/matlab sudo /usr/local/MATLAB/R2013a/bin/matlab -nodisplay
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摘要：在车辆所处平面建立极坐标占位网格(polar occupancy grid)，将视差图所代表的三维世界(3D world) 正交投影到该平面中。 occupancy:每个网格被赋予一个占位数，代表了该网格是障碍物的可能性的大小。可以预设一个阈值，占位数高于阈值的网格被认为是障碍物。 d,v就是dis
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