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视觉定位的方法包括特征匹配、结构光、深度学习等。特征匹配是通过提取图像中的特征点,并与已知的特征点进行匹配,从而确定物体或场景的位置和方向。结构光是通过投射光线或光栅,然后根据光线的变化来计算物体或场景的位置和方向。深度学习是通过网络模型学习图像和位置之间的关系,从而实现对物体或场景的定位。
视觉定位的精度是衡量其性能的重要指标。精度指的是定位结果与真实位置之间的偏差大小。高精度的视觉定位能够提供准确的位置和方向信息,对于需要高精度定位的应用场景尤为重要。
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