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。 &
随着3D相机的普及和3D激光传感器价格的降低,机器人依靠3D传感器视觉避障和路径规划方案逐渐成为趋势。 近期采用3D相机进行了路径规划的仿真和实测。 蓝色路标点表示机器人需要经过的waypoints 机器人眼中的世界 黄线为机器人深度相机视角,黑色为未知区域,绿色为障碍物,蓝色为空闲区域 膨胀后的局部地图 机器人逐渐靠近目标物
关于大佬们的一些见解 下面是引用知乎的一段文字: 我们从单目视觉说起。平时我们都说要做视觉识别、测量云云,然后我们就会去拍照,再对数字图像做各种处理,颜色处理、灰度化、滤波、边缘检测、霍夫变换,最后得到了希望得到的特征,是这样的对吧? 不过请注意!到了这一步,其实我们仅仅是得到了一坨坨感兴趣的像素而已!究竟要怎样才能把这些像素转化到现实世界的对象中呢?也就是说,
相机标定(一)——内参标定与程序实现 相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换 相机标定(三)——手眼标定 一、简述 手眼标定目的在于实现物体在世界坐标系和机器人坐标系中的变换。 在标定时,一般在工作平面设置一个世界坐标系,该坐标系与机器人坐标系不重合,在完成相机的内外参标定后,可计算获得物体在世界坐标系中的位置。若需要机器人与视觉联动,需要获得物体在在机器人坐标系中的坐
相机标定(一)——内参标定与程序实现 相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换 相机标定(三)——手眼标定 一、坐标关系 相机中有四个坐标系,分别为world,camera,image,pixel world为世界坐标系,可以任意指定xw轴和yw轴,为上图P点所在坐标系。 camera为相机坐标系,原点位于小孔,z轴与光轴重合,xw轴和yw轴平行投影面,为上图坐标系XcYcZc。
相机标定(一)——内参标定与程序实现 相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换 相机标定(三)——手眼标定 一、张正友标定算法实现流程 1.1 准备棋盘格 备注:棋盘格黑白间距已知,可采用打印纸或者购买黑白棋盘标定板(精度要求高) 1.2 针对棋盘格拍摄若干张图片 此处分两种情况 标定畸变系数和相机内参,拍摄
1 搭建无人机仿真环境 首先需要安装mavros,这是一个飞机固件与ros通信的包: sudo apt install ros-kinetic-mavros ros-kinetic-mavros-extras wget https://raw.githubusercontent.com/mavlink/mavros/master/mavros/scripts/install_geograph
相机标定是用于获取相机畸变,内参数和外参数的一个操作,是机器视觉中不可或缺的一个重要步骤。 畸变是相机因其自身成像特性无法避免产生的图像变形。内参数是对相机内部特性的描述,包括相机图像中心、相机焦距等。外参数描述的是相机在世界坐标系上的位置和方向。 一、畸变系数 畸变可分为两种,分别是切向畸变和径向畸变。 径向畸变的产生是由于当光线在远离透镜
环境:Ubuntu16.04+Tensorflow-cpu-1.6.0+ROS Kinetic+OpenCV3.3.1 前期准备: 完成Object Detection api配置 完成OpenCV配置 完成模型训练后就是模型的应用,这里通过ROS利用Object Detection api调用模型实现目标物体的识别。 一、模型导入 模型路径设置如下图所示,
文件目录结构 ├─Annotation │ └─XML文件 ├─data │ ├─csv文件 │ └─Record文件 ├─images │ └─图片 ├─eval │ └─测试集结果 ├─training │ ├─pbtxt文件 │ ├─config文件 │ └─model.ckpt文件 ├─model │ └─输出模型 一、准备图片 利
本文使用的机械臂模型是《MoveIt可视化配置及仿真指南》课程中的机械臂模型,并加入了小修改。 1 构建机械臂的xacro模型 创建一个6机械臂的xacro模型文件,完整gazebo模型如下所示: 首先,定义6个link的形状以及末端夹具的大小: <!-- link1 properties --> <xacro:property name="link0_r
最近,yolo之父Joseph Redmon退出CV界以表达抗议,拒绝AI算法用于军事和隐私窥探。计算机视觉这把双刃剑已经日益深入到我们的生活,虽说大神已经退圈,但我们的研究还是要继续。 为了实现一套CPU独立可运行的高效人体跟踪方案,尽量降低程序的时间复杂度和空间复杂度,可应用在资源有限的嵌入式设备中,我测试了多种主流的开源算法,今天与大家一起分享。 整个方案主要分为两大部分,目标检测+
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