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导航 1.位姿PoseStamped Header_{ uint32_t seq； ros::Time stamp； basic_string frame_id； } Quaternion_{ double x； double y； double z； double w； } Pose_{ Poin 阅读全文
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它是个类，不是个函数。 模仿函数的类：能像普通函数一样传入给定数量的参数，还能存储或者处理更多我们需要的有用信息 https://www.cnblogs.com/decade-dnbc66/p/5347088.html class StringAppend{ public: explicit Str 阅读全文
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1.在我们的ROS工作空间目录打开vscode： code . 2.输出编译命令文件: catkin_make -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=Yes 3.生成c_cpp_properties.json { "configurations": [ { "name": 阅读全文
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https://vscode-debug-specs.github.io/cpp/ 0.点击Vscode左边的debug按钮，进入debug模式，但是一开始里面没有Configuration文件。add Configuration，之后选择C++，VScode会在工作路径下自动生成一个.vscode 阅读全文
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1.主动管理class的拷贝构造函数和赋值构造函数，禁止无参构造函数。 #define DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(classname) \//禁止class的拷贝构造函数和赋值构造函数 private: \ classname(const classname &); \ cl 阅读全文
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Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny提出，同时提出了边缘检测的三大准则： 1.sobel算子 Sobel导数并不是真正的导数，因为Sobel算子定义在一个离散的空间上。Sobel算子真正表示的是多项式拟合。 2.Priwitt滤波器 3.Scharr滤波器 阅读全文
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平滑 1.简单模糊/均值滤波： 目标图像中每一个值都是源图像相应位置的核的平均值 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。特别是椒盐噪声 2.中值滤波： 将源图像对应位置的核大小个像素进行排序，得到中 阅读全文
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1.CNN结构:X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y 1.1 卷积层：提取特征，改变特征图的个数 卷积 tensorflow卷积函数，tf.nn.conv2d(input=x,filter=W_conv1 阅读全文
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激活函数 作用： 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当。 2线性的表达能力太有限了，即使经过多层网络的叠加，y=ax+b无论叠加多少层最后仍然是线性的，增加网络的深度根本没有意义。 阅读全文
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基础类型 1.模板类cv::Vec<> 固定向量类，维度已知的小型向量——处理效率高 2.cv::Point类（Point2i,Point2f,Point2d;Point3i,Point3f,Point3d） 3.cv::Scalar类：双精度四元素向量（继承自cv::Vec<>） 4.cv::Si 阅读全文