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  • ROS系统下面订阅ZED摄像头的图像以及深度在这里先简单的展示一段代码总结如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也...

    在这里先简单的展示一段代码

    #include <iostream>
    #include <fstream>
    #include <sstream>
    #include <algorithm>
    #include <dirent.h>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <ros/ros.h>
    #include <sensor_msgs/Image.h>
    #include <cv_bridge/cv_bridge.h>
    #include <image_transport/image_transport.h>
    #include <sensor_msgs/image_encodings.h>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    
    void depthCallback(const sensor_msgs::Image::ConstPtr& msg)
    {
        // Get a pointer to the depth values casting the data
        // pointer to floating point
        float* depths = (float*)(&msg->data[0]);
        // Image coordinates of the center pixel
        int u = msg->width / 2;
        int v = msg->height / 2;
        // Linear index of the center pixel
        int centerIdx = u + msg->width * v;
        // Output the measure
        ROS_INFO("Center distance : %g m", depths[centerIdx]);
    }
    static const std::string OPENCV_WINDOW = "Image window";
    class ImageConverter
    {
      ros::NodeHandle nh_;
      image_transport::ImageTransport it_;
      image_transport::Subscriber image_sub_;
      image_transport::Publisher image_pub_; public:
      ImageConverter()
        : it_(nh_)
      {     // Subscrive to input video feed and publish output video feed
        image_sub_ = it_.subscribe("/zed/right/image_raw_color", 1,
                                   &ImageConverter::imageCb, this);
        image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);
        cv::namedWindow(OPENCV_WINDOW);
      }
      ~ImageConverter()
      {
        cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW);
      }
      void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
      {
        cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;
        try
        {
          cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);
        }
        catch (cv_bridge::Exception& e)
        {
          ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
          return;
        }
        // Draw an example circle on the video stream
        if (cv_ptr->image.rows > 60 && cv_ptr->image.cols > 60)
          cv::circle(cv_ptr->image, cv::Point(50, 50), 10, CV_RGB(255,0,0));
        // Update GUI Window
        cv::imshow(OPENCV_WINDOW, cv_ptr->image);
        cv::waitKey(3);
        // Output modified video stream
        image_pub_.publish(cv_ptr->toImageMsg());
      }
    };
    //blog.csdn.net/qq_29985391/article/details/80247724
    int main(int argc, char** argv) {
        ros::init(argc, argv, "zed_video_subscriber");
        /*
         * NodeHandle is the main access point to communications with the ROS system.
         * The first NodeHandle constructed will fully initialize this node, and the last
         * NodeHandle destructed will close down the node.
         */
        ros::NodeHandle n;
        ros::Subscriber subDepth    = n.subscribe("/zed/depth/depth_registered", 10, depthCallback);
        //--只需要声明一个对象即可------------------
        ImageConverter ic;//定义一个对象
        //----------------------------------------
        ros::spin();
        return 0;
    }
    

    其中CMakeList.txt书写如下:

    cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
    project(zed_depth_sub_tutorial)
    
    # if CMAKE_BUILD_TYPE is not specified, take 'Release' as default
    IF(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
        SET(CMAKE_BUILD_TYPE Release)
    ENDIF(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
    
    ## Find catkin and any catkin packages
    
    find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
      cv_bridge
      image_transport
      roscpp
      sensor_msgs
      std_msgs
      geometry_msgs
    )
    find_package(OpenCV REQUIRED)
    
    if(NOT WIN32)
    ADD_DEFINITIONS("-std=c++0x -O3")
    endif(NOT WIN32)
    
    
    ## Declare a catkin package
    
    catkin_package()
    
    include_directories(include ${catkin_INCLUDE_DIRS})
    include_directories ( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
    
    ## Build 
    add_executable(zed_depth_sub src/zed_depth_sub_tutorial.cpp)
    ##target_link_libraries(zed_depth_sub ${catkin_LIBRARIES})
    target_link_libraries( zed_depth_sub ${OpenCV_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS} ${catkin_LIBRARIES})
    
    

    最后配置xml文件

    <package>
      <name>zed_depth_sub_tutorial</name>
      <version>2.7.0</version>
      <description>
        This package is a tutorial showing how to subscribe to ZED depth streams
      </description>
    
      <maintainer email="support@stereolabs.com">STEREOLABS</maintainer>
      <license>MIT</license>
    
      <url type="website">http://stereolabs.com/</url>
      <url type="repository">https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper</url>
      <url type="bugtracker">https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper/issues</url>
    
      <buildtool_depend>catkin</buildtool_depend>
      <build_depend>cv_bridge</build_depend>
      <build_depend>image_transport</build_depend>
      <build_depend>opencv2</build_depend>
      <build_depend>roscpp</build_depend>
      <build_depend>sensor_msgs</build_depend>
      <build_depend>std_msgs</build_depend>
    
    
      <run_depend>cv_bridge</run_depend>
      <run_depend>image_transport</run_depend>
      <run_depend>opencv2</run_depend>
      <run_depend>roscpp</run_depend>
      <run_depend>sensor_msgs</run_depend>
      <run_depend>std_msgs</run_depend>
    
    </package>
    
    

    报错了,怎是编译不了,这时如果大家用Qt进行编译发现报错,但是不指明在哪里报错,这时候可以到工作空间下,(我的工作空间是open_cv_ws),进行$catkin_make,这时候上面显示 format="2"应该去掉,去掉之后重新编译一下就可以了。

    总结

    本次小实验可以学到:

    1. 知道话题/zed/right/image_raw_color可订阅ZED颜色图像,写在一个类里面,主程序直接定义一个对象就可以了
    2. 知道怎么去添加依赖,在CMakeList.txt中添加find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS cv_bridge image_transport roscpp sensor_msgs std_msgs geometry_msgs ) find_package(OpenCV REQUIRED)

    接下来就大功告成了

    参考文献:
    (1)https://blog.csdn.net/qq_29985391/article/details/80247724
    (2)相银初.OpenCV计算机视觉编程攻略

    [ INFO] [1565176770.174158543]: Center distance : 1.25429 m
    [ INFO] [1565176770.206849255]: Center distance : 1.25619 m
    [ INFO] [1565176770.240136018]: Center distance : 1.25075 m
    [ INFO] [1565176770.274275839]: Center distance : 1.25775 m
    [ INFO] [1565176770.306532261]: Center distance : 1.25309 m
    [ INFO] [1565176770.339874425]: Center distance : 1.25072 m
    [ INFO] [1565176770.372813122]: Center distance : 1.24709 m
    [ INFO] [1565176770.404490328]: Center distance : 1.24643 m
    [ INFO] [1565176770.439586103]: Center distance : 1.25006 m
    [ INFO] [1565176770.473377041]: Center distance : 1.24913 m
    [ INFO] [1565176770.506936335]: Center distance : 1.24393 m
    [ INFO] [1565176770.540292584]: Center distance : 1.24268 m
    [ INFO] [1565176770.573506392]: Center distance : 1.24504 m
    [ INFO] [1565176770.606003272]: Center distance : 1.24484 m
    [ INFO] [1565176770.639587230]: Center distance : 1.24653 m
    
    

    /home/wang/open_cv_ws/ydyd.png/home/wang/open_cv_ws/ydyd.png/home/wang/open_cv_ws/ydyd.png/home/wang/open_cv_ws/ydyd.png在这里插入图片描述Alt

    带尺寸的图片: Alt

    居中的图片: Alt

    居中并且带尺寸的图片: Alt

    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';
    

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。1

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt&ThinSpace;. \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • ZED摄像头的使用

    万次阅读 2018-08-11 15:21:06
    原链接: ... 运行测试平台: ...catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="zed_wrapper" 5. 测试ROS驱动 等待编译完成 roslaunch zed_display_rviz display.launch 正常即可看到下面的显示了

    原链接: https://community.bwbot.org/topic/518
    运行测试平台:小强ROS机器人

    1. 安装CUDA

    1.1 禁用原有的驱动

    如果你之前安装了nvidia的开源驱动,即通过apt-get 安装的驱动。则需要先把开源驱动禁用掉。

    lsmod | grep nouveau #检测Nouveau是否开启,有输出则开启,无输出则为开启
    #若Nouveau开启,执行以下命令
    sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf #创建blacklist文件
    # 在创建的文件中输入以下内容关闭掉Nouveau
    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    # 更新list,使得更改生效
    sudo update-initramfs -u
    

    然后再官网下载CUDA安装文件,推荐下载.run的文件

    1.2 进入文本模式,禁用图像显示

    下载完成后同时按下 Ctrl + Alt + F1进入文本模式,按照提示登入用户名密码。
    然后执行下面指令关闭图形界面

    sudo service lightdm stop
    

    1.3 安装CUDA

    执行

    sudo sh cuda_9.2.148_396.37_linux.run
    

    根据安装过程的提示进行安装,一般默认就可以了。推荐安装上自带的驱动,防止自己安装驱动版本对不上。

    1.4 设置环境变量

    安装完成之后会提示设置环境变量,根据提示设置就可以了
    在.bashrc文件中添加下面的内容

    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
    

    1.5 测试一下

    bash
    nvcc -V
    

    正常应该会显示出CUDA的版本信息。

    2. 下载安装SDK

    官方下载SDK

    执行

    chmod +x zed_sdk_file
    ./zed_sdk_file
    

    按照提示安装就可以了

    3. 运行测试程序

    cd /usr/local/zed/tools
    ./ZED\ Depth\ Viewer
    

    0_1533970368567_8c4f1c9f-66dd-450a-a49d-ada780db1a7a-image.png

    一切正常应该可以看到下图所示的画面。

    4. 安装ROS驱动

    cd [to your workspace]/src
    git clone https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper
    cd ..
    catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="zed_wrapper"
    

    5. 测试ROS驱动

    等待编译完成

    roslaunch zed_display_rviz display.launch
    

    正常即可看到下面的显示了

    0_1533970968419_f7eb760c-d085-4bc6-95ce-c466db23e23e-image.png

    展开全文
  • zed-ros-wrapper安装 首先对zed-ros-wrapper安装:具体操作步骤及代码的参考链接:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper.git mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone ...

    zed-ros-wrapper安装

    首先对zed-ros-wrapper安装:具体操作步骤及代码的参考链接:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper.git

    mkdir -p ~/catkin_ws/src
    cd ~/catkin_ws/src
    git clone https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper.git
    cd ../
    catkin_make
    source ./devel/setup.bash
    

    ORB_SLAM2安装

    具体安装步骤:https://blog.csdn.net/qq_44787464/article/details/100664977

    需修改里面些参数:
    我们打开src中的ros_mono.cc,将里面的订阅话题改为zed发布的话题:

     ros::Subscriber sub = nodeHandler.subscribe("/zed/left/image_raw_color", 1, &ImageGrabber::GrabImage,&igb);
    

    我使用的是左摄像头数据,当然你们选择什么都可以。这里我是用的zed,你们可以用电脑自带的摄像头也是ok的,不过你需要将其rgb数据给发布出来。

    另外更改在目录/home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2下Asus.yaml里的信息,这里是摄像头的内参等信息。

    摄像头发布的分辨率和帧率可以在zed.launch文件中查看!!

    我们可以直接使用zed-SDK里对zed进行标定的参数。标定参数在/usr/local/zed/settings文件夹里。将信息填入Asus.yaml里。

    当然,你需要先安装ZED-SDK,如果使用自己的摄像头也需要自己进行标定(zed相机标定有它自己的方式)。
    更改程序后需要重新./build_ros.sh编译!

    运行ZED单目相机:

    roslaunch zed_wrapper zed.launch
    
    rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/Asus.yaml 
    
    

    如果是双目,你需要降低分辨率和帧率进行测试,不然会崩掉的。

    roslaunch zed_wrapper zed.launch
    rosrun ORB_SLAM2 Stereo /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/EuRoC.yaml true
    
    

    参考链接:https://blog.csdn.net/BetterEthan/article/details/81748575

    展开全文
  • 使用zed摄像头+ros kinetic跑ORB_SLAM2

    千次阅读 2018-08-16 21:42:29
    1.zed-ros-wrapper安装 sudo apt-get install libpcl1 sudo apt-get install ros-kinetic-pcl-ros cd ~/catkin/src git clone https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper cd ~/catkin catkin_make zed-ros-...

    1.zed-ros-wrapper安装

    sudo apt-get install libpcl1
    sudo apt-get install ros-kinetic-pcl-ros 
    cd ~/catkin/src
    git clone https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper
    cd ~/catkin
    catkin_make zed-ros-wrapper
    source ./devel/setup.bash

    详情可以查看官方文档http://wiki.ros.org/zed-ros-wrapper

    此外里面列举了该package中可以发布的话题:

    • Left camera
      • /zed/rgb/image_rect_color : Color rectified image (left RGB image by default).

      • /zed/rgb/image_raw_color : Color unrectified image (left RGB image by default).

      • 5.使用zed的其中的单个摄像头,进行单目slam/zed/rgb/camera_info : Camera calibration data.

      • /zed/left/image_rect_color : Color rectified left image.

      • /zed/left/image_raw_color : Color unrectified left image.

      • /zed/left/camera_info : Left camera calibration data.

    • Right camera
      • /zed/right/image_rect_color : Color rectified right image.

      • /zed/right/image_raw_color : Color unrectified right image.

      • /zed/right/camera_info : Right camera calibration data.

    • Depth and point cloud
      • /zed/depth/depth_registered : Depth map image registered on left image (by default 32 bits float, in meters).

      • /zed/point_cloud/cloud_registered : Registered color point cloud.

      • /zed/confidence/confidence_image : Confidence image.

      • /zed/confidence/confidence_map : Confidence image. (Floating Point values)

      • /zed/disparity/disparity_image : Disparity image

    • Tracking
      • /zed/odom : Absolute 3D position and orientaton relative to the odometry frame. (pure visual odometry)

      • /zed/map : Absolute 3D position and orientation relative to the map frame. (Sensor Fusion algorithm)

    • Inertial Data
      • /zed/imu/data : Accelerometer, Gyroscope and Orientation data in Earth frame.

      • /zed/imu/data_raw : Accelerometer and Gyroscope data in Earth frame.

    其中标红色的是我本次所使用的两个topic,它们发布的信息格式为sensor_msgs/Image。

    2.ORB_SLMA2安装文档

    参考链接https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

    • 安装Pangolin

    参考链接https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin

    安装依赖:C++11 、OpenGL、 Glew、CMake

    git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
    cd Pangolin
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    cmake --build .

    3.OPENCV,Eigen3

    我之前安装好了,ros会自带,如果需要请自行安装。顺带一题,这个ORB_SLAM2不用依赖ros也是可以的,只是ros比较方便而已(废话)。

    DBoW2 and g2o 在ORB_SLAM库里自带。

     

    4.安装ORB_SLAM2

    git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
    cd ORB_SLAM2
    chmod +x build.sh
    ./build.sh

    执行./build.sh中会安装DBoW2 and g2o

    不过我电脑出现一个问题,在make -j时,执行一半电脑会卡死。于是我将build.sh文件中的-j删除就顺利安装了。有朋友知道这个问题可以留言,让我学习学习。

    5.编译ros-example节点

    export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM2/Examples/ROS
    chmod +x build_ros.sh
    ./build_ros.sh

    在这里也会出现编译错误”/usr/bin/ld: CMakeFiles/Stereo.dir/src/ros_stereo.cc.o: undefined reference to symbol “的问题,我们需要在/home/teun/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/CMakeList.txt文件里添加一句:

    set(LIBS
    ${OpenCV_LIBS}
    ${EIGEN3_LIBS}
    ${Pangolin_LIBRARIES}
    ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so
    ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/g2o/lib/libg2o.so
    ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libORB_SLAM2.so
    -lboost_systeml 或者 -lboost_system
    )

    那么我们就安装完成了。

    5.使用zed的其中的单个摄像头,进行单目slam

    首先我们打开文件夹/home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2,可以看到编译好的几个可执行文件

    如果没有看到那就没有编译好。

    我们打开src中的ros_mono.cc,将里面的订阅话题改为zed发布的话题:

        ros::Subscriber sub = nodeHandler.subscribe("/zed/left/image_raw_color", 1, &ImageGrabber::GrabImage,&igb);

    我使用的是左摄像头数据,当然你们选择什么都可以。这里我是用的zed,你们可以用电脑自带的摄像头也是ok的,不过你需要将其rgb数据给发布出来。

    另外更改在目录/home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2下Asus.yaml里的信息,这里是摄像头的内参等信息。

    摄像头发布的分辨率和帧率可以在zed.launch文件中查看!!

    我们可以直接使用zed-SDK里对zed进行标定的参数。标定参数在/usr/local/zed/settings文件夹里。将信息填入Asus.yaml里。

    当然,你需要先安装ZED-SDK,如果使用自己的摄像头也需要自己进行标定。

    更改程序后需要重新./build_ros.sh编译!!!!!!!!!!!!!!

    6.运行实现单目slam

    roslaunch zed_wrapper zed.launch
    
    rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/Asus.yaml 
    

    如果是双目,你需要降低分辨率和帧率进行测试,不然会崩掉的。

    roslaunch zed_wrapper zed.launch
    
    rosrun ORB_SLAM2 Stereo /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/xp/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/EuRoC.yaml true

    结果良好,点云图为稀疏图,双目效果不如单目,估计是双目对电脑性能要求太高吧!有问题可以留言讨论。

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空空如也

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