最近开始学习机器视觉，主要想实现的功能就是无人机的视觉导航、避障。为了实现这个功能，涉及到的图像的识别，图像的处理，通过一张二维的图片来解算出实际物体在现实中的特征描述，通过对现实物体的特征描述，进而做出无人机的路径规划，实现在避障的前提下的路径最优控制。
通过机器视觉，深度学习，使得无人机在一个完全陌生的环境下自主飞行，深度学习，最后无人机就可以在基于这个环境形成自己的知识库，可以快速的进行路径规划和自主完成许多特定的任务。
现在我在做的是通过光流，来进行立体环境的三维成像，通过几张一个物体的几个照片来形成空间物体特征。这个可以是通过不同的几个摄像头来一起实现这个功能。形成了这个空间物体的特征以后，快速大面积的进行三维空间的重构，最终形成自己的三维空间结构。有了这个空间的三维结构，就可以开始最优控制无人机，进行路径的规划和导航。
机器视觉，这个的学习是基于opencv的视觉库来进行开发。我现在是已经完成了，opencv库在vs2013下配置，并可以实现一些简单的功能。继续学习深入的opencv的一些更加高级的函数功能，来实现最终的功能。
对于opencv的学习，编程基础不是很扎实的，从opencv的教程里面有实例教程，通过每一个教程的代码实例，进行调试，熟悉其中的主要函数功能，深入的每个函数具体的功能的实现可以暂时不去深究。等需要的的时候再来深入学习。
在vs中学习的时候，断点的调试，（设置断点，单步调试，观察局部变量的变化，来学习每一个函数的功能）。今天算是开始入门，接下来，每天都来总结无人机视觉的学习进步。
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