当前位置: 首页 > news >正文

实验笔记之——DPVO(Deep Patch Visual Odometry)

本博文记录本文测试DPVO的过程,本博文仅供本人学习记录用~

《Deep Patch Visual Odometry》

代码链接:GitHub - princeton-vl/DPVO: Deep Patch Visual Odometry

目录

配置过程

测试记录

参考资料


配置过程

首先下载代码以及创建conda环境

git clone https://github.com/princeton-vl/DPVO.git --recursive
cd DPVOconda env create -f environment.yml
conda activate dpvo

然后安装eigen以及下载DPVO对应的模型及数据,同时安装DPVO

wget https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.4.0/eigen-3.4.0.zip
unzip eigen-3.4.0.zip -d thirdparty# install DPVO
pip install .# download models and data (~2GB)
./download_models_and_data.sh

安装成功~

可视化工具,采用Pangolin Viewer

./Pangolin/scripts/install_prerequisites.sh
mkdir Pangolin/build && cd Pangolin/build
cmake ..
make -j8
sudo make install
cd ../..

然后安装viewer

pip install ./DPViewer

采用MobaXterm来运行下面代码从而观看demo

conda activate dpvopython demo.py \--imagedir=<path to image directory or video> \--calib=<path to calibration file> \--viz # enable visualization--plot # save trajectory plot--save_reconstruction # save point cloud as a .ply file--save_trajectory # save the predicted trajectory as .txt in TUM formatIphone数据
CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python demo.py \--imagedir=movies/IMG_0482.MOV \--calib=calib/iphone.txt\--viz \--plot \--save_reconstruction \--save_trajectory CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python demo.py --imagedir=mav0/cam0/data --calib=calib/euroc.txt --stride=2 --plot --viz

如果报错ImportError: libpango_windowing.so: cannot open shared object file: No such

那么安装sudo ldconfig。

如果出现错误:

ImportError: /home/gwp/miniconda3/envs/dpvo/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found (required by /usr/local/lib/libpango_core.so)
先使用"ll"命令查看一下该文件的概况:

然后用下面命令查看

 strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX

可以发现,GLIBCXX_3.4.30是存在的。既然已经存在了上述目标文件,所以只需要重新创建软连接使得anaconda3 能够识别到这个目标文件就可以了。

ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /home/gwp/miniconda3/envs/dpvo/bin/../lib/libstdc++.so.6

然后再次运行,就没有报错了~

但是运行会出现:Framebuffer with requested attributes not available. Using available framebuffer. You may see visual artifacts.Segmentation fault (core dumped)

好像是类似ORBSLAM2的问题导致的

因此,搜全文-march=native,并注释掉。再试试。还是一样的错误。从博客(DPVO服务器端复现-CSDN博客)中发现可能是原来的可视化有点问题~~~

然后再运行就可以了~读者可选用博客(DPVO服务器端复现-CSDN博客)提供的代码或者下面提供的代码。均可实现运行

https://github.com/KwanWaiPang/DPVO_commenticon-default.png?t=N7T8https://github.com/KwanWaiPang/DPVO_comment

测试记录

python demo.py --imagedir=movies/IMG_0492.MOV --calib=calib/iphone.txt --stride=5 --viz

DPVO testing 0482

DPVO testing 0497

DPVO testing 0493

DPVO testing 0492

参考资料

DPVO服务器端复现-CSDN博客

如何解决 :libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30‘ not found-CSDN博客

相关文章:

实验笔记之——DPVO(Deep Patch Visual Odometry)

本博文记录本文测试DPVO的过程&#xff0c;本博文仅供本人学习记录用~ 《Deep Patch Visual Odometry》 代码链接&#xff1a;GitHub - princeton-vl/DPVO: Deep Patch Visual Odometry 目录 配置过程 测试记录 参考资料 配置过程 首先下载代码以及创建conda环境 git clo…...

力扣----轮转数组

题目链接&#xff1a;189. 轮转数组 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路一 我们可以在进行每次轮转的时候&#xff0c;先将数组的最后一个数据的值存储起来&#xff0c;接着将数组中前n-1个数据依次向后移&#xff0c;最后将存储起来的值赋给数组中的第一个数据。 …...

哥斯拉、冰蝎、中国蚁剑在护网中流量特征分析,收藏起来当资料吧,24年护网用得上

护网哥斯拉、冰蝎、中国蚁剑流量分析 【点击免费领取】CSDN大礼包&#xff1a;《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》&#x1f517;包含了应急响应工具、入侵排查、日志分析、权限维持、Windows应急实战、Linux应急实战、Web应急实战。 护网中最担心的是木马已经到了服…...

隐藏饼图的legend,重写legend列表。

因为要实现的饼图效果较复杂,所以,需要重新写列表。 点击右侧列表的圆点,实现隐藏左侧饼图相应环状。 <template><div class="index_div"><a-spin :spinning="aLoading"><scalescreen:width="1920":height="1080&…...

解决在Mac下使用npm报错:Error: EACCES: permission denied

原因说明&#xff1a;没有足够的权限在 /usr/local/lib/node_modules 目录下创建文件夹 这个错误表明你在安装或更新 Vue.js&#xff08;vue&#xff09;包时&#xff0c;没有足够的权限在 /usr/local/lib/node_modules 目录下创建文件夹。这通常是因为默认情况下&#xff0c;普…...

pvt对net delay的影响

我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题,你⼀起来吧? 拾陆楼知识星球入口 有星球成员提问: pt中在同一个corner下的net的为啥在min和max的情况下读RC值是不一样的呢??不应该都是根据spef来的吗?? 回答: 这个其实是个误区,相同RC corner情况下我们看report_delay_…...

力扣5 最长回文子串

给你一个字符串 s&#xff0c;找到 s 中最长的 回文子串。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;s "babad" 输出&#xff1a;"bab" 解释&#xff1a;"aba" 同样是符合题意的答案。示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;s "cbbd" 输…...

【Uniapp小程序】自定义导航栏uni-nav-bar滚动渐变色

效果图 新建activityScrollTop.js作为mixins export default {data() {return {navBgColor: "rgba(0,0,0,0)", // 初始背景颜色为完全透明navTextColor: "rgba(0,0,0,1)", // 初始文字颜色};},onPageScroll(e) {// 设置背景const newAlpha Math.min((e.s…...

HarmonyOS鸿蒙学习笔记(25)相对布局 RelativeContainer详细说明

RelativeContainer 简介 前言核心概念官方实例官方实例改造蓝色方块改造center 属性说明参考资料 前言 RelativeContainer是鸿蒙的相对布局组件&#xff0c;它的布局很灵活&#xff0c;可以很方便的控制各个子UI 组件的相对位置&#xff0c;其布局理念有点类似于android的约束…...

自然语言处理学习中英文翻译语料库

在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域&#xff0c;学习中英文翻译需要高质量的双语语料库。以下是一些常用的中英文翻译语料库资源&#xff1a; OpenSubtitles&#xff1a; 网站&#xff1a; OpenSubtitles 描述&#xff1a;OpenSubtitles 提供了大量的电影和电视剧…...

可视化数据科学平台在信贷领域应用系列二:数据清洗

上一篇文章中&#xff0c;某互联网银行零售信贷风险建模专家使用数据科学平台Altair RapidMiner——完成了数据探索工作&#xff0c;《可视化数据科学平台在信贷领域应用系列一&#xff1a;数据探索》。本次这位建模专家再次和大家分享数据准备的第二步骤&#xff0c;数据清洗。…...

JS面试题:hash和history的区别

一、hash 模式和 history 模式的介绍 由于 Vue 项目为单页面应用&#xff0c;所以整个项目在开发和构建过程中&#xff0c;仅存在一个HTML物理文件。通过路由系统可以实现将项目的组件与可访问的URL路径进行绑定。由于Vue项目只有一个HTML物理文件&#xff0c;切换页面时既需要…...

GEE案例——归一化差异水体指数丰水期、枯水期的水域面积和水深分析(青海湖为例)

简介 水深反演是指利用遥感技术从航空或卫星平台上获取的数据来推断水体的深度信息。这种技术在海洋学、湖泊和河流的科学研究与管理中非常重要。以下是几种常用的水深反演方法: 1. **光学遥感反演**: - 基于水体颜色和透明度的变化与水深的关系,使用光学遥感影像(如L…...

机器视觉检测--相机

一&#xff0c;相机就是CCD么&#xff1f; 通常&#xff0c;我们把相机都叫作CCD&#xff0c;CCD已经成了相机的代名词。其实很可能正在使用的是CMOS。CCD以及CMOS都称为感光元件&#xff0c;都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管&#…...

【人工智能】第四部分:ChatGPT的技术实现

人不走空 &#x1f308;个人主页&#xff1a;人不走空 &#x1f496;系列专栏&#xff1a;算法专题 ⏰诗词歌赋&#xff1a;斯是陋室&#xff0c;惟吾德馨 目录 &#x1f308;个人主页&#xff1a;人不走空 &#x1f496;系列专栏&#xff1a;算法专题 ⏰诗词歌…...

小程序配置自定义tabBar及异形tabBar配置操作

什么是tabBar&#xff1f; 小程序的tabbar是指小程序底部的一组固定导航按钮&#xff0c;通常包含2-5个按钮&#xff0c;用于快速切换小程序的不同页面。每个按钮都有一个图标和文本标签&#xff0c;点击按钮可以切换到对应的页面。tabbar通常放置在小程序的底部&#xff0c;以…...

解析《动物园规则怪谈》【逻辑】

鉴赏《动物园规则怪谈》【逻辑】 前言版权推荐鉴赏《动物园规则怪谈》推理游客正方“它”方其他物品 不同规则或纸条的对比联系出现的地方及联系游客入园历程&#xff1a;被“它”污染的过程鉴赏升华 最后 前言 2024-5-31 13:05:38 以下内容源自《【逻辑】》 仅供学习交流使用…...

上传RKP 证书签名请求息上传到 Google 的后端服务器

上传证书签名请求 1.准备环境&#xff1a;OK pip3 install google-auth2.13.0 requests2.28下载 device_info_uploader.py 。 没找到先跳过 选项 1&#xff1a;通过 GCP 帐户使用 device_info_uploader.py 运行脚本。 ./device_info_uploader.py --credentials /secure/s…...

Debian和ubuntu 嵌入式的系统的 区别

随着开源操作系统的日益流行&#xff0c;Debian和Ubuntu这两个基于Linux的发行版本成为了众多开发者和系统管理员的首选。它们各自拥有独特的优势和特点&#xff0c;那么&#xff0c;在选择时&#xff0c;哪一个更适合你呢&#xff1f;接下来&#xff0c;我们将深入探讨两者的关…...

HTML旋转照片盒子

效果图 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content…...

SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程

SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外&#xff0c;K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案&#xff0c;全安装在K8S群集中。 具体可参…...

shell脚本--常见案例

1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件&#xff1a; 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...

通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表

官方使用文档&#xff1a;Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后&#xff0c;会在本地和远程创建数据库&#xff1a; npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库&#xff1a; 现在&#xff0c;您的Cloudfla…...

JVM垃圾回收机制全解析

Java虚拟机&#xff08;JVM&#xff09;中的垃圾收集器&#xff08;Garbage Collector&#xff0c;简称GC&#xff09;是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象&#xff0c;从而释放内存空间&#xff0c;避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院挂号小程序

一、开发准备 ​​环境搭建​​&#xff1a; 安装DevEco Studio 3.0或更高版本配置HarmonyOS SDK申请开发者账号 ​​项目创建​​&#xff1a; File > New > Create Project > Application (选择"Empty Ability") 二、核心功能实现 1. 医院科室展示 /…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南

精益数据分析&#xff08;97/126&#xff09;&#xff1a;邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代&#xff0c;邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天&#xff0c;我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表

##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit&#xff08;传感器服务&#xff09;# 前言 在运动类应用中&#xff0c;运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据&#xff0c;如配速、距离、卡路里消耗等&#xff0c;用户可以更清晰…...

Kafka入门-生产者

生产者 生产者发送流程&#xff1a; 延迟时间为0ms时&#xff0c;也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于&#xff1a;异步发送不需要等待结果&#xff0c;同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...