20 霍夫圆检测 1 原理简介 2 相关API ①原理简介 对于笛卡尔坐标系中圆的方程为 也就是 即 对于圆而言,只要圆心a,b相等,半径r相等,那么就在同一个圆上。经过xy坐标系映射到abr的坐标系上,会形成很多三维的曲线,多个
10 膨胀与腐蚀 1 膨胀 2 腐蚀 (1)形态学操作(morphology operators)——膨胀、腐蚀 图像形态学操作——基于形状的一系列图像处理操作的合集,主要是基于集合论基础上的形态学数学 形态学有四个基本操作:腐蚀、膨胀、开、闭 膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段 膨胀: 跟卷积操作类似,计算kernel下
1 概述 - OpenCV介绍与环境搭建 HighGUI部分 Image Process 2D Feature Camera Calibration and 3D reconstruction Video Analysis Object Detection Machine Learning GPU加速
手把手教你从零开始控制各种自由度的机械臂 课程目的 本系列旨在教会大家从零制作一个视觉抓取机械臂实物出来,教程选用的都是淘宝上常见且便宜的机械臂与相机,实现了对淘宝上最常见的3种自由度的机械臂(下图所示)的运动学控制,实现了全部都要,让有选择困难的你不再纠结!当然,你可以3种机械臂都买来玩耍一下,不过囊中羞涩的你也可根据自己的需求只选择其中一个机械臂。如果你使用的是其他类型的淘宝机械臂,
准备工作 rbgdslam_v2 按照github ,实验环境Ubuntu 16.04, ROS kinetic 如果你电脑安装PCL版本是1.7,那么请直接跳到错误1,如果你也不知道有没有,或者版本多少,那么就跟着我的博客走下去吧。 git clone https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2.git
相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享。 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS
参考文章:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一、读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2
一、第一个ArUco的视觉应用 首先介绍第一个视觉应用的Demo,这个应用场景比较简单,下面具体介绍: 1. 应用场景 主线程:通过摄像头检测环境中的视觉标志,看到ID为100的标志后在图像中圈出标志,在标志上绘制坐标系,得到视觉标志相对于相机坐标系的位置和姿态参数; 子线程:将得到的视觉标志进一步转换成需要的数据类型并发送给机器人。 2. 编程环境 Ubuntu14.04(安装有
前言 本文讲解如何在游戏欧卡2中使用深度学习框架实现无人驾驶,为什么选择欧卡2?虽然ROS中也有真实汽车的仿真环境但是世界场景过于简单,而游戏欧卡2完全是80%的程度还原了欧洲交通以及城市道路、农村道路、高速路等,车辆以及环境和物理引擎都比较完善,最重要的是所有的交通规则都在游戏里复现了,所以在游戏中研究算法也是不错的选择。 项目地址 github地址:觉得不错点个star呗,持续更新i
一、ArUco简介 ArUco是一个开源的微型的现实增强库,目前好像已经集成在OpenCV3.0以上的版本内了,它除了用于现实增强,还很用于实现一些机器视觉方面的应用,上图中的波士顿动力也曾用此方法用于Atlas的视觉定位,下面是两个重要的网址: ArUco下载地址:https://sourceforge.net/projects/aruco
效果 说明 介绍如何在ROS中安装和使用Intel D435i相机 测试环境: Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 安装sdk和驱动 安装sdk $ sudo apt-key adv --keyserver keys.gnupg.net --recv-key C8B3A55A6F3EFCDE
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。 目标: 打开摄像头并捕获照片 播放本地视频,录制视频 OpenCV函数:cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter() 教程 打开摄像头 要使用摄像头,需要使用cv2.VideoCapture(0)创建VideoCapture对象,参数:0指的是摄像头的编号。如果你电脑上有两个摄像头的话,访问第2
从单幅图,到两幅图甚至多幅图,计算机视觉正在完成越来越多不可思议的事情。今天的主角——对极几何,通常用来解决双眼匹配搜索对应点的问题。近几年大火的视觉里程计,就离不开它的身影,老规矩,我们还是先了解下几个基本概念: 一、基础矩阵 反映空间一像素点P在不同视角相机拍摄下图像坐标系中的对应关系。 假设相机#1,#2的中心分别为O_1, O_2,存在一个矩阵F,使得空间中不在两图像平面
玩过手机摄影的小伙伴都有这样的体会:有的时候照片会拍歪;还有时会因为视野的缘故,无法拍到眼前的完整图像,无法还原美景。这些在计算机视觉中,其实都有解决方案,而方案的核心,就是我们需要介绍的投影几何。 老规矩,还是先了解些基本概念: 一、矩阵变换 矩阵变换有多种:比如旋转、平移、剪切、尺度变换、透视投影…,两个坐标系之间的运动由一个旋转加上一个平移组成,若同一个向量在各个坐标系下的
文章简述:本文主要讲述笔者在进行基于ROS的机器视觉开发中涉及到的相机驱动配置问题,讲述如何安装Realsense的相机驱动以及相机与ROS支持的功能包,并针对安装过程中出现的错误进行分析并提供相应的解决方案。 安装环境: 虚拟机:VMware 系统版本:Ubuntu 18.04 ROS版本:Melodic 摄像头:Intel Realsense D435
棋盘格,我们通常拿来做标定用,但如果可以有这样的效果,是不是感觉高级那么一点点? 在这之前,我们还是先了解几个基本概念: 一、几何畸变 1)几何畸变模型通常定义在归一化的的图像平面上 2)多项式畸变模型(又名Brown-Conrady模型) 径向畸变(枕形、桶形):光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲,用数学表达式表示为:k_1,k_2,… 切向畸变
给定一个立方体模型,通过深度相机将模型点云提取出来并保存为模板,然后在不同位置进行拍摄,能够将模型信息复原出来吗? 答案肯定是可以的,借助于相机投影模型的原理,我们先了解以下几个概念: 一、相机矩阵K 相机标定包括两种转换,一种是从任意的世界坐标系统转换到相机坐标系统,由外在参数矩阵(Extrinsic parameter matrix)完
1.背景介绍 因为疫情原因,在家上网课。因为放假前完全没有想到会放如此长的‘假’,所以我把所有学习用的开发板、硬件、开发教程书籍都放在了学校实验室里,从而现在不但不能在家做实物,也不能去学校做实物的尴尬情形。随后因为一门课(计算机控制技术)改变了这种尴尬的情形。 张老师推荐我们使用Vrep进行机器人仿真,并且实现pid控制,于是乎我马上利用空闲时间研究了这款软件,做了机
想象一个场景:我们在高铁站候车,由于进站比较早,我们还需要再等会儿。这时手里有一个3D相机,然后你在那儿瞎琢磨,如何能通过拍照识别旅客的身高呢? 视觉测量已经不是一个新鲜的话题了,但是里面蕴含的知识还是很值得学习的。首先,我们了解一些基本概念: 一、针孔相机模型 简单的说,针孔相机模型就是把相机简化成小孔成像。这里引出两个概念:三大坐标系以及像素点坐标的计算。 1.三大坐标系: 世界坐标系:
参考代码:https://github.com/christianwengert/calib_toolbox_addon 所谓手眼系统,就是人眼睛看到一个东西的时候要让手去抓取,就需要大脑知道眼睛和手的坐标关系。如果把大脑比作B,把眼睛比作A,把手比作C,如果A和B的关系知道,B和C的关系知道,那么C和A的关系就知道了,也就是手和眼的坐标关系也就知道了。 &
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