분류 전체보기(84)
-
Gazebo에서 velodyne 3d Lidar 써보기
먼저 기존에 만들어 놓은 로봇의 xacro 파일에 링크와 조인트를 만들고 아래와 같은 gazebo 플러그인을 추가해주면 된다. true 10 440 1 -3.14159265 3.14159265 16 ..
2024.12.23 -
ROS2(humble + 22.04) depth camera
전체 흐름뎁스 이미지 수신: ROS 2에서 뎁스 카메라의 depth topic 데이터를 수신.2D 픽셀 → 3D 좌표 변환: 카메라 매트릭스(내부 파라미터)를 사용하여 픽셀 좌표와 뎁스 값을 3D 좌표로 변환.3D 그래프 시각화: 변환된 3D 좌표를 Matplotlib, Open3D 또는 다른 라이브러리로 시각화.카메라 파라미터카메라 매트릭스를 통해 2D 픽셀 좌표를 3D 공간 좌표로 변환합니다. 이때 중요한 파라미터는:fx, fy: 카메라의 초점 거리 (focal length, x/y 방향).cx, cy: 이미지의 중심 좌표.이 값은 카메라의 intrinsic 파라미터에서 가져올 수 있습니다. (RealSense SDK 및 ROS 토픽에서 제공).코드 구현import rclpyfrom rclpy.nod..
2024.12.17 -
YOLOv11 + ROS2(22.04 + humble)
import rclpyfrom rclpy.node import Nodefrom sensor_msgs.msg import Imagefrom cv_bridge import CvBridgeimport cv2from ultralytics import YOLOclass YoloImageSubscriber(Node): def __init__(self): super().__init__('yolo_image_subscriber') # 이미지 토픽 구독 (예: /camera/image_raw) self.subscription = self.create_subscription( Image, '/intel_realsense_r200_depth/..
2024.12.17 -
멀티 스레드 관련 궁금증 (Python vs C++)
나의 첫 궁금증은 예전에 들었던 "멀티 스레드를 제대로 쓰려면 파이썬이아니라 c++로 해야한다는 말이었다.거기에 대해 궁금해져서 검색해보았다. 파이썬과 C++에서 멀티스레드의 차이는 주로 파이썬의 **GIL(Global Interpreter Lock)**이라는 특성과 관련이 있습니다. 이 차이가 멀티스레드의 효율성과 활용도에 큰 영향을 미칩니다.GIL(Global Interpreter Lock)란?파이썬 인터프리터는 하나의 스레드만 실행하도록 하는 락(lock) 메커니즘입니다.멀티스레드를 사용하더라도 동시에 실행되는 작업은 하나의 스레드로 제한됩니다.따라서, 파이썬 멀티스레드는 CPU 집약적인 작업(예: 복잡한 수학 연산)에서는 성능이 제한됩니다.결과:파이썬에서 멀티스레드는 I/O 작업(예: 파일 읽기..
2024.12.12 -
ubuntu 24.04 ssh 설정 + docker 설정
우분투 24.04 컴퓨터를 서버로 설정하고 외부 컴퓨터에서 ssh로 접속하는 방법이다. 먼저 ssh 서버 설치 및 활성화를 해준다.#설치sudo apt updatesudo apt install openssh-server#서버 활성화sudo systemctl enable sshsudo systemctl start ssh#상태확인sudo systemctl status ssh 다음은 사용자 계정을 만들어 준다.sudo adduser 사용자이름#필요시 sudo 권한 부여sudo usermod -aG sudo 사용자이름 ssh 접속 설정#ip 주소 확인(예: inet 항목의 192.168.x.x)ip addr show#방화벽 허용 (필요 시)sudo ufw allow sshsudo ufw enable ssh 접속..
2024.12.06 -
deeplsd
Deeplsd: Line segment detection and refinement with deep image gradientshttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Pautrat_DeepLSD_Line_Segment_Detection_and_Refinement_With_Deep_Image_Gradients_CVPR_2023_paper.pdf 1. 연구 배경선 세그먼트 검출(line segment detection)은 컴퓨터 비전에서 필수적인 문제로, 이미지 처리, AR/VR, 로봇 공학, 건축 모델링 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.기존 선 검출 방법은 대부분 기하학적 특징이나 전통적인 알고리즘(예: 허프 변환)에 의존하여 정밀도가 떨어지거..
2024.12.02