由于换了电脑，所以又重新配置了一下环境，所以想把自己在搭建过程中解决的一些问题进行分享。我是主体参考的Ubuntu18.04搭建AirSim+ROS仿真环境_airsimros-CSDN博客小青蛙大佬的这篇，但是在顺着他的思路往下搭的时候自己也遇到了很多问题，所幸都解决了！1.首先是获取UnrealEngine的github邀请，这个在我的学习（1）笔记里我已经提过了。2.困扰我好久的Ubuntu安装，因为我的新电脑是暗影精灵9slim,芯片是英伟达rtx4060,所以在我自己装双系统的时候，经常出现黑屏，然后我就在网上各种搜，不是没有蓝牙设置，就是没有声音，还在某鱼和某宝都找人帮我搭建双系统
前言环境：ThinkBook16+2023款网卡IntelAX211Wi-Fi6ubuntu版本20.04.6（最后一位小数很重要）系统内核Linuxwzy5.15.0-67-generic#74~20.04.1-UbuntuSMPWedFeb2214:52:34UTC2023x86_64x86_64x86_64GNU/Linux方法：1.安装github包sudoaptinstallflexbisongitclonehttps://github.com/intel/backport-iwlwifi.gitgitcheckout1253d237296cc5469335c438571325216
目录一、准备工作①安装Hyper-V②开启电脑的虚拟化技术，如何确定是否开启了虚拟化技术③启动Windows功能二、安装WSl三、移动Ubuntu22.04.2LTS四、迁移WSL2安装位置五、安装DockerDesktop六、配置DockerDesktop 七、测试一、准备工作①安装Hyper-V因为win11家庭版本身是不支持hyper-V的，需要手动安装pushd"%~dp0"dir/b%SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum>hyper-v.txtfor/f%%iin('findstr/i.hyper-v.txt2^>nul')dodi
直方图是一种统计图，显示了图像中每个灰度级别（或颜色通道）的像素数量。通过分析图像的直方图，可以获得关于图像对比度、亮度和颜色分布等方面的重要信息。直方图处理一、直方图的意义二、绘制直方图2.1直接使用Matplotlib.pyplot.hist()2.2OpenCV的方法cv2.calcHist()函数统计图像直方图（1）随机数的形式模拟（2）彩色图片（3）灰度图像2.3对比显示直方图的方法2.3.1柱状图和折线图2.3.2两种不同库的函数2.4使用掩模绘制直方图2.5直方图均衡化2.5.1实现直方图均衡化过程2.5.2函数`cv2.equalizeHist()`实现直方图均衡化。2.6自适
Ubuntu安装OpenMP及案例安装指令教程安装进入官网OpenMP，下载稳定版本。解压后进入文件夹，运行./configure--prefix=/home/jame/Public/openmp（自定义路径）编译运行make-j4sudomakeinstall路径配置sudovim~/.bashrc添加exportPATH="$PATH:/home/jame/Public/openmp/bin"exportLD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/home/jame/Public/openmp/lib"案例测试进入/home/jame/Downloads/open
1.切换root登录（默认登录root）2.输入下面代码，摁Tab键，系统会自动识别并且查找哪一个网卡或者网口的配置文件多半是（00或者01）view/etc/netplan/0注意：Linux操作系统下注意空格3.看到配置文件之后，摁 i 进入编辑模式network:version:2renderer:NetworkManagerethernets:ens33:dhcp4:noaddresses:[192.168.0.120/24]gateway4:192.168.0.1nameservers:addresses:[114.114.114.114,8.8.8.8]ens33:代表网卡名称
这是我用来将CvVideoCamera提要初始化到我的ViewController中的UIImageView对象的代码。我怎样才能让相机适应UIImageView的大小？就像现在一样，当View首先加载时相机略小，只有当我旋转屏幕时才会变大。-(void)viewDidLoad{[superviewDidLoad];//Doanyadditionalsetupafterloadingtheview,typicallyfromanib.self.videoCamera=[[CvVideoCameraalloc]initWithParentView:imageView];self.vide
记录一下RDS-SLAM的复现过程和当中遇到的一些问题在git上直接下载完RDS-SLAM之后按照README的步骤在第一步sudodocker-composebuild就遇到很多的问题。问题如下1、报错记录【WARNING:aptdoesnothaveastableCLIinterface.Usewithcautioninscripts.】直接运行RDS-SLAM的dockerfile遇到报错：WARNING:aptdoesnothaveastableCLIinterface.Usewithcautioninscripts.解决方法：RUNaptupdate不要在脚本中使用apt命令，如果在
参考文献docker-ce在ubuntu:22.04进行aptupdate时报错E:ProblemexecutingscriptsAPT::Update::Post-Invoke详细报错信息E:ProblemexecutingscriptsAPT::Update::Post-Invoke'rm-f/var/cache/apt/archives/*.deb/var/cache/apt/archives/partial/*.deb/var/cache/apt/*.bin||true'E:Sub-processreturnedanerrorcode处理方法更新docker版本即可，docker下载地
LightGlue-OpenCV文章目录LightGlue-OpenCVStep1:创建虚拟环境Step2:安装LightGlue-OpenCV并运行Step3:运行demo_camera.py效果原理LightGlue是一种新的基于深度神经网络，用来匹配图像中的局部特征的深度匹配器。是SuperGlue的加强版本。相比于SuperGlue，LightGlue在内存和计算方面更高效，同时结果更准确，也更容易训练。其原项目地址如下：https://github.com/cvg/LightGlue近期由于实习项目需要，需要在相机上进行实时的特征点追踪。然后配置了LightGlue原项目。但是发现L
