原创 【學習筆記】Semantic Segmentation Suite使用過程中的遇到的坑

最近因爲需要要上手語義分割,發現語義分割大牛的源代碼彷彿都是caffe框架下的,Tensorflow框架下都是愛好者根據大牛的源碼和論文自己擼的……查來查去發現了一個語義分隔套件,上手使用的過程中遇到的問題記錄下來,希望可以幫到有緣人。

原创 【學習筆記】could not create cudnn handle:CUDNN STATUS_INTERNAL ERROR解決辦法

        最近做語義分隔遇到問題 could not create cudnn handle:CUDNN STATUS_INTERNAL ERROR,解決辦法很簡單,輸入以下命令就行,記錄一下。 sudo rm -rf ~/.nv

原创 【學習筆記】手把手教你使用Autoware標定SICK-2D激光雷達和相機

網上Autoware的教程不多,而且都是關於多線的威力登雷達和相機的聯合標定。自己摸索使用Autoware標定SICK TIM561單線激光雷達和相機的方法,寫一個詳細的教程,希望可以拋磚引玉。想要轉載的小夥伴,請帶個原文地址,撰寫不易,

原创 【學習筆記】SICK TIM561激光雷達與點雲同步顯示與上色

問題產生         在採集rosbag時,設置的相機幀率爲20fps,而TIM561激光雷達幀率僅有15Hz,從而導致通過這種方式導出的圖片多於激光雷達數據,採用上一篇的染色方式,會導致時間戳的錯位。 解決方式         因爲

原创 【學習筆記】Sick TIM561單線激光雷達點雲上色

Sick TIM561單線激光雷達點雲上色及將光達顯示在圖像中——基於Python實現 前提條件: 光達與相機已經聯合標定完成。 染色的思路: 讀取一幀的激光雷達點雲數據,以及該幀點雲對應的圖像(點雲數據以及圖像數據均通過rosbag

原创 【學習筆記】使用Python將SICK TIM561數據從極座標轉換爲直角座標

代碼很簡單,直接上: import math import matplotlib.pyplot as plt # range_datas是通過rosbag採集到的一幀的數據,sick TIM561雷達一幀數據811個點 range_d

原创 【學習筆記】使用python帶時間戳提取rosbag中的圖像和雷達數據

使用sick的TIM561雷達採集數據,topic nam是/scan,攝像頭錄製圖像,topic name是/usb_cam/image_raw。腳本如下: # coding:utf-8 #!/usr/bin/python # E

原创 【學習筆記】Autoware無人駕駛軟件安裝遇見的坑與解決

最近想做激光雷達和可見光相機的聯合標定,標定後實現激光雷達點雲數據和可見光數據的融合。無奈才疏學淺,不知道如何標定,發現一款開源的Autoware軟件可以實現這個功能。於是最近完成了Autoware的安裝,遇到很多很多坑,記錄在這裏。 先

原创 【相機標定】四個座標系之間的變換關係

文章轉載自: 作者:亮亮蘭   來源:CSDN   原文:https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/79633412   看到一篇講解相機座標系變換的文章,感覺寫的很清晰。轉載一

原创 【學習筆記】安裝ROS遇到的坑

我的OS爲 Ubuntu 16.04,欲安裝的ROS版本爲Kinetic版本。以前安裝過一次ROS,在安裝其他軟件時使用 sudo apt-get autoremove 命令時莫名把我的ROS卸載了。最近嘗試第二次安裝,安裝過程中第一個

原创 【學習筆記】pyQt5學習筆記(8)——windows下pyinstaller打包程序不能訪問ip攝像頭

我的程序需要使用RTSP來訪問IP攝像頭,明明在IDE中運行腳本沒問題,可是打包之後就無法連接攝像頭,程序出現沒有響應。 看到這個博主說的方法,嘗試了一下果然解決了。 使用方法:將opencv_ffmpeg345_64.dll拷貝到欲打包

原创 【學習筆記】pyQt5學習筆記(7)——RecursionError: maximum recursion depth exceeded錯誤

同樣的程序,在Ubuntu系統下使用pyinstaller打包沒有問題,在win10下打包提示: RecursionError: maximum recursion depth exceeded 找到的解決方法在這裏,在spec文件開頭

原创 【學習筆記】pyQt5學習筆記(6)——Google object detection API訓練&識別用軟件更新

對訓練軟件和識別軟件均再一次進行更新。 針對訓練用軟件,V1.0版本是通過下拉框選擇標註物體的標籤,而下拉框中是我預定義的a~f 6個標籤。因此存在的問題就是標籤不能客製化,且若標記超過6類物體標籤數量不夠。 針對這個問題進行了更新,現在

原创 【學習筆記】pyQt5學習筆記(5)——Google object detection API訓練用軟件

之前的學習筆記是調用訓練好的結果來做識別,分爲加載本地圖片識別和調用usb攝像頭實時識別(IP攝像頭暫時不可用);但是首先有了訓練纔能有訓練好的模型文件供我們使用。加之訓練過程比較複雜,調用多個腳本,上手不便;製作訓練用的軟件一方面是方便