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Coursera自动驾驶课程笔记(8):Basics of 3D Computer Vision

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丶禁飞 发表于 2021-1-1 17:49:04 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
  在上一讲《Coursera自动驾驶课程条记(7):Vehicle Lateral Control》中我们了解了如何对汽车举行横向控制。本课程第一个篇章就暂时告一段落了,接下来我们开始学习新的篇章。
课程第二个篇章是状态估计和定位模块。不过在这里我做了一下调解,我们先学习视觉感知模块,即盘算机视觉在自动驾驶中是如何应用的。
B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PE411D72p

文章目录



1. The Camera Sensor

1.1 Overview

从这一讲开始,我们将学习新的篇章。我们将会了解盘算机视觉范畴的一些主要概念,包括相机模子及其校准,单目和立体视觉,投影多少和卷积运算等。
现在自动驾驶行业中的大多数公司在其车辆传感器套件中都将摄像头作为其主要传感器。摄像头是一个丰富的传感器,可以捕获有关车辆周围的情况细节。
摄像头捕获的外界信息对于场景明白任务(比方对象检测,分割和识别)特别有资助。 外界信息使我们可以或许区分蹊径标志或交通信号灯状态,跟踪转向信号并将重叠的车辆分解为单独的实例。 由于其高分辨率输出,与自动驾驶中使用的其它传感器相比,该摄像机可以或许收集并提供丰富的信息,同时代价相对也不高。
下面提供两个图片数据链接:https://www.shutterstock.com/image-photo/busy-traffic-during-rush-houramsterdam-
1069610642?src=bLnVCTgF8bcUNe81sHDlVw-1-39

摄像机链接:https://www.shutterstock.com/zh/video/clip-1022389735-camerarepair-sensor-digital-close-up-matrix

  1.2 Pinhole Camera Model

下面我们介绍针孔相机模子,用于形貌外界中的某个点与其在图像平面上投影之间的关系。
针孔相机模子中两个最重要的参数是针孔与图像平面之间的距离,我们称为焦距,焦距界说了投射到图像上的物体的尺寸,而且在相机对焦时起着重要作用。针孔中心的坐标,我们称为相机中心。只管针孔摄像头模子非常简朴,但是它在表现图像创建过程中却体现精彩。
通过确定特定相机设置的焦距和相机中心,我们可以数学形貌世界上某个物体发出的光线撞击图像平面的位置。针孔摄像机模子的一个汗青示例是摄像机暗箱。它的结构简朴,在成像外貌的前面有一个针孔,可以很容易地重建图像,实际上,如果倾斜的话,这是观看日食的方法。
1.3 Modern Day Cameras

自从相机暗箱发明以来,相机发展走了很长一段路。当前的相机使我们可以或许收集极高分辨率的数据。
相机传感器的分辨率和敏捷度不断提高,使相机成为地球上最广泛使用的传感器之一。你拥有几台相机呢?如果你停止统计所有这些,你会感到惊讶。你的手机,汽车,条记本电脑中都配备摄像头,这些摄像头险些无处不在。
2. Camera Projective Geometry

3. Camera Calibration

4. Visual Depth Perception - Stereopsis

5. Visual Depth Perception - Computing the Disparity

6. Image Filtering

                                                                    
                                                10点43                                           
                CSDN认证博客专家                                        自动驾驶                3D目的检测                3D目的追踪                            自动驾驶幼儿园小班,离毕业另有n年…</br>现在到场过的项目:</br>1.基于激光雷达点云的3D目的检测:https://blog.csdn.net/cg129054036/article/details/105372783</br>2.3D多目的追踪:https://blog.csdn.net/cg129054036/article/details/103567265</br>3.基于IMU与GPS数据融合的自车定位:https://blog.csdn.net/cg129054036/article/details/109964103
来源:https://blog.csdn.net/cg129054036/article/details/111997166
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