【仕様】・パッケージ:箱・シリーズ:-・モジュール/ボードタイプ:-・コアプロセッサ:-・コプロセッサ:-・速度:-・フラッシュサイズ:-・RAMサイズ:-・コネクタタイプ:-・サイズ/寸法:-・動作温度:
記事のお引越しを考えてるので近々非公開にするかもしれないです… ChArUco マーカーボードで位置推定 も参考になるかもしれないです (この記事のコードめちゃくちゃ雑です・・・悪しからず・・・) はじめに ArUcoマーカーってカメラの自己位置推定に便利な気がしてたんですが、探してもいいサンプルがなくて詰まったのでメモ (もっといい書き方あれば教えてほしいです、、、) コード、素材、カメラパラメータ等はここに置いてます ⇨ https://github.com/naruya/aruco 環境 python3.7 素材 shisa.mp4 出力 理論的な この方の記事がわかりやすかったです https://mem-archive.com/2018/10/28/post-962/ カメラの外部パラメータ( $R$ と $T$ )は以下を満たす c: カメラ( 画像 )座標系 w: 世界座標系
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) は、ロボットに必要な最も基本的な機能の 1 つです。 画像のユビキタスに利用できるため、Visual SLAM (V-SLAM) は多くの自律システムの重要なコンポーネントになりました。 幾何ベースの手法と学習ベースの手法の両方により、目覚ましい成長を遂げました。 しかし、実際のアプリケーションに対応する堅牢で信頼性の高い SLAM 手法を開発するには、まだ困難な課題があります。 現実の環境は、光源の変更や照明の不足、動的な物体、模様のないシーンなど、難しい事例であふれています。 このデータセットでは高度なコンピューター グラフィックス テクノロジが活用されており、シミュレーションでの魅力的な機能を使用して、さまざまなシナリオに対応できるようにすることを目的としています。 注意 Microsoft は
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