概览算法原理solvePnP的使用流程实验:测量二维码相对于摄像头的位置RoboMaster视觉程序中的位置解算扩展 概览 上篇文章讲到了可以用小孔成像原理得到图像中某点相对于摄像头的转角,可以用这个来对所需要转角的测量。 但是这个方法有很大的局限性,它只能得到相对于摄像头中心的转角。而在实际应用中摄像头肯定不会在云台的轴上,每次以相对摄像头中心的转角来指挥云台运动就会有误差。 如果摄像头是放在枪
概览直接使用像素坐标的缺陷摄像头标定根据小孔成像原理得到需要的转角角度测量验证 概览在识别到目标后,有一个很重要的问题:我们的最终目的是瞄准、跟踪、打击,怎样利用识别到目标后得到的目标在图像中的像素坐标来确定在真实世界中目标的位置呢?更清楚点说就是我识别得到的是图像中点的坐标,而我要输出告诉下位机的是它应该旋转或者移动到的目的地。 直接使用像素坐标的缺陷在RoboMaster视觉辅助瞄准中我们需要
写在前面: 上一篇文字内容比较多,主要侧重于算法本身以及公式实现,这一篇可以适当人话一点,主要是自己的理解和图示说明这个算法的原理。 一、LineMod算法介绍 LineMod算法是由Hinterstoisser等人在2011年提出的旨在解决杂乱场景下少纹理三维物体的实时监测与6D位姿估计定位问题。 针对传统方法搜索空间方式效率低、较难产生判别描述子并且低鲁棒性的弊端,采用模板
概览下面是一些资料链接,篇篇经典!装甲板识别test_sentry.cpp分析一下装甲板识别函数 int ArmorDetector::detect() 概览 装甲板识别是RoboMaster视觉识别中比较成熟的了,到现在有很多战队开源了他们的算法。 基本上的思路都是一样的:利用装甲板灯条发光的特性将摄像头曝光值调低屏蔽环境光干扰,二值化处理图像得到只含灯条的二值图,根据装甲板灯条的几何特征来设置
一、背景介绍 LineMod算法是由Hinterstoisser等人在2011年提出的旨在解决杂乱场景下少纹理三维物体的实时监测与6D位姿估计定位问题。 针对传统方法搜索空间方式效率低、较难产生判别描述子并且鲁棒性较低的弊端,Stefan Hinterstoisser等人采用了模板匹配的方法,利用3D物体的RGB-D信息即三维物体的RGB二维彩色图像信息和Depth深度信息作为输入。
概览 多线程除了多线程,还可使用多进程接下来以东南大学的开源程序为例讲一下他们的整体架构下面进入正题项目配置文件概览ImgProdCons 类主函数用类来包装算法 概览 RoboMaster 视觉识别是一个比较大的项目了,综合性太强。这里从程序框架的角度来粗略讲一下需要怎么做。比较好的框架有官方开源的视觉程序,东南大学开源的视觉程序,其中东南大学开源的程序可以认为是官方开源程序的加强版。他们的程序
一、背景意义 机器人视觉识别技术是移动机器人平台十分关键的技术,代表着机器人智能化、自动化及先进性的条件判定标准。 如何在最短时间内最精确地识别检测到出现在深度相机视野范围内的目标,将检测到的三维点云数据提取出来是机器人后续抓取三维物体的基础,并且无论对于工业用还是服务业都有着巨大的意义与研究价值。基于机器视觉的三维物体目标的识别、检测与定位技术已经成功应用于众多工业领域中。
论文 MUTUAL MEAN-TEACHING: PSEUDO LABEL REFINERY FOR UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION ON PERSON RE-IDENTIFICATION 解决的问题 通俗说: reid任务在实际的使用中,即使是用大规模的数据集训练好的模型,如果直接部署于一个新的监控系统,由于领域差异会导致效果明显的下降。 无监督领域,行人重识别
前提 目前有许多算法来衡量两幅图像的相似性,本文主要介绍在工程领域最常用的图像相似性算法评价算法:图像哈希算法。 图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似。 两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小,通过这种方式就能够比较两幅图像是否相似。 在实际应用中,图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较。 汉明距离 这
介绍 在本章中,我将主要介绍的是光流的有关概念及其的有关使用。其中,我想主要介绍的是Lucas-Kanade方法的估计。 光流场与运动场 在理解光流法前,先要对运动场的概念有基本的理解。运动场其实就是物体在三维(3D)真实世界中的运动,运动场由图像中所有图像点的运动矢量组成,其中的每一个图像点都是一个三维的运动矢量。 光流法是在光流场上的一种预估计算。光流场简单说来就是运动场在二维(2D
这两天在刷一些ROS的教程,看到了古月老师在课程《ROS机器视觉开发入门》课程当中关于cv_bridge实现移动侦测的Demo,刚好之前因为工作项目需求做到了类似的功能,特此发博文一篇,为打算学习机器视觉的小伙伴们做个交流。 移动侦测(Motion detection technology),一般也叫运动检测,常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定
前言 ReID,也就是 Re-identification,其定义是利用算法,在图像库中找到要搜索的目标的技术,所以它是属于图像检索的一个子问题。为什么会有这个方向呢?来看大背景:随着社会的发展,公共安全成为全社会的一个共同话题,与之相辅相成的视频监控系统也得到了大量的普及。视频监控系统可以直观的再现目标场景,可作为公安侦破案件的强力辅助。在执法部门的工作中,目标的识别和定位是及其关键的一步,然
一、对极几何(2D-2D) 考虑一个SLAM中一个常见的问题:如果两个相机在不同位置拍摄同一个物体,或者一个运动的相机在不同时刻拍摄同一物体,我们有理由相信两张图片中各点存在着某种几何关系,这种关系可以用对极几何来描述。对极几何描述了两帧图像中各像素的射影关系(或者说是各匹配点的几何关系),其与外部的场景本身无关,只与相机的内参以及两图像的拍摄位置有关。 图1 对极几何 如图所示,对于给定
python2和python3没太大区别, python2在虚拟环境配置上可能会有问题. 此处以安装opencv4为例(opencv4比opencv3能更好的的支持深度神经网络)安装开发工具: sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config 安装图片和视频的I/O库, 保证可以从磁盘中读取图像和视频 sudo apt-get
使用pip安装Opencv应该是最快最简单的安装方式了 pip install opencv-contrib-python 如果pip原始源下载慢的话可以考虑使用国内源: pip3 install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 首先需要说明的是通过pip安装的opencv包不是官方编译好的op
本文借鉴文章,但是该文存在致命性问题,所以博主另开一版,来讲述如何在ubuntu16.04中安装cv_bridge。 使用ROS的时候只用了C++,没有发现cv_bridge这个坑,最近增加了一个使用pytorch的节点,为此使用Anaconda配置了一个只有Python3.5的环境,运行cv_bridge时出现报错 from cv_bridge.boost.cv_bridge_boost im
写在前面 前篇回顾: 【机器学习】模型的过拟合,欠拟合以及评估方法 【机器学习】性能度量:错误率与精度&&查准率、查全率与Fβ 在这片博客里我将记录模型评价的ROC曲线以及AUC面积的概念以及作用,并且同样以二分类任务为例介绍一个新的犯错成本不均衡的模型评价工具,那就是代价曲线 ROC于AUC 在这里我们要引入2个新的概念,那就是真正例率(True Positi
本文解决的问题:机械手搭载双目相机,手眼标定。本文有细致的推导过程,非常全面。 文章目录什么是手眼标定为什么会存在这个?相机的装载位置不在手上(eye-to-hand)在手上(eye-in-hand)正式开始验证结果1. 基础坐标系(求解baseHtool)2. camHcal相机到标定板3. 求解AX=XB李群李代数利用李群知识求解AX=XB求解旋转矩阵求解平移向量代码:用两组数据求解方程AX=
简单实现物体追踪 OpenMV简介 材料准备 OpenMV实现脱机运行 1.将OpenMV与电脑连接 2.使用IDE把色块追踪代码烧录到OpenMV 单片机准备好串口通信 OpenMV简介 open_mv是一款很方便的人工智能摄像头,自带很多ai算法,有很多应用的场景,今天我来教大家如何使用open_mv实现物体追踪、色块识别,并且把识别到的物品坐标信息通过串口传输给单片机等处
描述 Cmake工程指定依赖库的搜索路径,比如系统中有两个opencv版本,分别安装在不同路径下 比如,一个在 /usr/local下,另外一个在/home下,两个版本不同 那么如何使你的Cmake工程,使用指定opencv版本呢 方案 在CMakeLists.txt中这么写 set(xxx_DIR "xxxConfig.cmake文件所在的路径") 举例如果我想使用安装在某路径下的opencv
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