为了提高单目视觉实时测量双护盾隧道掘进机前后盾相对位姿的精度,引入高精度倾角传感器与单目视觉构成一种组合测量系统。
该系统将两个倾角传感器分别与视觉传感器和特征点系统固定连接,通过倾角传感器提供的多个角度约束,结合单目视觉实现掘进机前盾体相对于后盾体位姿的更高精度测量。
仿真实验表明该系统是可行的,并且具有理想的精度。
搭建了模拟双护盾隧道掘进机位姿变化的实验平台,利用全站仪进行精度验证。
结果表明系统的测量精度优于3mm,相对于单目视觉测量方法来说,测量精度有了显著提升,可以满足隧道施工中双护盾隧道掘进机位姿的精密测量需求。
该系统将两个倾角传感器分别与视觉传感器和特征点系统固定连接,通过倾角传感器提供的多个角度约束,结合单目视觉实现掘进机前盾体相对于后盾体位姿的更高精度测量。
仿真实验表明该系统是可行的,并且具有理想的精度。
搭建了模拟双护盾隧道掘进机位姿变化的实验平台,利用全站仪进行精度验证。
结果表明系统的测量精度优于3mm,相对于单目视觉测量方法来说,测量精度有了显著提升,可以满足隧道施工中双护盾隧道掘进机位姿的精密测量需求。
2025/5/7 2:40:22
5.9MB
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一种通用的sift-surf-orb的程序，只需要改变相应的关键字就可以检测不同的特征点，对于分析配准问题，三维重建是一个非常好的资源。
同时，代码进行了ransac优化。
可供工程实际应用
同时，代码进行了ransac优化。
可供工程实际应用
2025/4/27 18:02:03
11KB
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pythondlib库，训练人脸的68个特征点检测器。
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923
2025/4/20 13:22:33
12.77MB
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基于harris角点特征提取的matlab图像拼接程序，根据harris角点法，提取2张图像的特征点，然后匹配2图像特征点，找到正确位移量，进行图像拼接。
2025/3/24 2:51:52
441KB
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使用matlab编写的harris角点提取程序。
需要自己添加一个main函数，或者在本程序稍微一改就可以了。
程序里的border是用来去掉边界的。
需要自己添加一个main函数，或者在本程序稍微一改就可以了。
程序里的border是用来去掉边界的。
2025/2/19 7:23:46
1KB
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该文件中包含了Adaptiveas-natural-as-possibleimagestitching论文以及As-Projective-As-PossibleImageStitchingwithMovingDLT这两种较为经典的图像拼接方法。
具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。
具体过程为：1.利用sift算法提取特征点2.利用ransacmulti-gs算法求取单应性矩阵H3.利用movingDLT求取referenceimage的翘曲4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵5.图像融合及拼接
具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。
具体过程为：1.利用sift算法提取特征点2.利用ransacmulti-gs算法求取单应性矩阵H3.利用movingDLT求取referenceimage的翘曲4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵5.图像融合及拼接
2025/1/29 22:13:31
10KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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