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开发研究的目的是从双目数据检测识别出适合驾驶的路面。研究使用了三组双目数据序列,以及利用LIBELAS算法获取的序列对应的时差图,最终在PCL中集成使用这些数据的工具,并添加适合这些数据分割的工具,因为该项目属于PCL(point cloud library)的发起和组织的,所以分割算法等,就是基于点云的几何信息实现的,并非纹理信息,该项目的虽然是可以进行路面检测的,但并非特定于路面环境而设计实现的。
整理者评:
最终集成在PCL(Point Cloud Library)中的模块:
pcl::StereoMatching等立体匹配模块:目前集成了两个立体匹配算法,后续提出的目标很多,最看好的是将支持两个摄像头直接获取点云,很期待啊!对于每个对应模块中类的使用方法示范等,敬请关注PCL(Point Cloud Learning)中国官方发布教程。