本项目面向机器人与移动平台对环境距离感知的需求,搭建从双目标定、极线校正、视差估计、深度恢复到目标测距与质量评估的完整软件链路。我在项目中承担方案设计、核心算法与工具链实现:使用 OpenCV 完成相机内外参标定与批量极线校验;视差与深度模块在传统 StereoSGBM + WLS 滤波 基础上做参数配置化与后处理,并扩展深度学习立体匹配与 ONNX 推理验证能力,便于在精度与算力之间切换;依据工程文档建立真实距离真值采集与预处理规范,对多距离段样本做误差统计与报告输出。同时交付可视化测距、现场调参与室外场景优化等界面,支持 ROI 诊断与参数迭代,形成可配置、可评估、可独立交付的工程包。关键词:双目视觉、立体匹配、深度估计、相机标定、机器人感知、OpenCV、测距评估。
内容: 主导项目,方案机器人本体:RK3399+Linux
主导AR软件X86+A3000GPU+Windows+QT+
使用Playwright + CDP协议 + JS注入绕过所
项目:工业产品防错系统(本人全程负责) 本人独立负责该项目
1.支持800万-1200万像素; 2.支持36倍自动变焦
这是一个 Python AI Agent 框架,名为 Hel
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