InfrasCal 的安装和配置教程
2025-05-25 21:41:06作者:曹令琨Iris
项目基础介绍
InfrasCal 是一个基于基础设施的多相机系统内参和外参自动校准的C++库。该库支持多种相机模型,包括带有径向和切向畸变的针孔相机模型以及等距鱼眼模型。InfrasCal 适用于需要校准多相机系统的用户,特别是那些拥有映射数据集的多相机架校准。
主要编程语言
本项目主要使用 C++ 编程语言开发,同时使用了一些其他语言编写的第三方库。
关键技术和框架
- 针孔相机模型与鱼眼相机模型:支持两种相机模型,适用于不同的校准需求。
- 基础设施校准技术:利用已有的基础设施,如地图点,进行相机校准。
- Ceres Solver:一个开源的优化库,用于解决相机校准的非线性最小二乘问题。
- OpenCV:开源的计算机视觉库,用于图像处理和特征提取。
- CUDA:NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型,用于加速计算。
安装和配置准备工作
在开始安装 InfrasCal 之前,确保你的系统中已经安装以下依赖项:
- BLAS
- Boost
- Eigen3
- SuiteSparse
- Ceres-solver
- OpenCV 及 contrib 模块
- CUDA (可选,用于GPU加速)
同时,你需要安装编译工具和必要的开发包:
sudo apt-get install cmake git gcc g++ libopenblas-dev libblas-dev libeigen3-dev libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev freeglut3-dev libglew-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev libsuitesparse-dev libsqlite3-dev
安装步骤
- 安装 OpenCV
首先,安装 OpenCV 和 opencv_contrib:
mkdir -p ~/dev && cd ~/dev
git clone --depth 1 --branch 3.4.2 https://github.com/opencv/opencv.git
git clone --depth 1 --branch 3.4.2 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
cd opencv && mkdir build && cd build
CC=/usr/bin/gcc CXX=/usr/bin/g++ cmake .. -DWITH_CUDA=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -DOPENCV_ENABLE_NONFREE:BOOL=ON
make -j8
sudo make install
- 安装 InfrasCal
接下来,克隆 InfrasCal 仓库并编译:
cd ~/dev
git clone https://github.com/youkely/InfrasCal.git
cd InfrasCal && mkdir build && cd build
CC=/usr/bin/gcc CXX=/usr/bin/g++ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j8
安装完成后,你可以通过以下命令运行示例程序来验证安装是否成功:
./build/bin/infrastr_calib --camera-count 5 \
--output ./data/demo/results \
--map ./data/demo/map \
--database ./data/demo/map/database.db \
--input ./data/demo/ \
--vocab ./data/vocabulary/sift128.bin \
-v --camera-model pinhole-radtan --save
请确保替换示例命令中的参数以匹配你的实际配置。
以上就是 InfrasCal 的详细安装和配置步骤。如果遇到任何问题,请查阅项目的官方文档或向社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178