* * This example explains how to use the hand eye calibration for the case where* the camera is stationary with respect to the robot and the calibration* object is attached to the robot arm.*这个示例展示了如何使用手眼标定,这种情形用于相机与机械手基础坐标系位置固定且标定板固定在相机的末端轴上.* In th

* * This example explains how to use the hand eye calibration for the case where* the camera is attached to the robot tool and the calibration object* is stationary with respect to the robot. *这个示例展示了如何使用手眼标定,针对相机固定在机械手末端且标定板相对于机械手基础坐标系静止的情形.* The ro

原文链接:https://blog.csdn.net/opencv_learner/article/details/82113323 一直以来,对于手眼标定所涉及到的坐标系及坐标系之间的转换关系都没能有一个很好的理解,最近找了halcon手眼标定的实例在研究,发现对于相机的两种安装方式(眼在手和眼在手外),其坐标转换关系是类似的,这样说好像太抽象了,下面具体说说. 我觉得标定最基本的是要将坐标系理清楚,这里涉及到的坐标系有四个:机器人基坐标系base.法兰上的工具坐标系tool.相机坐标系cam

VINS-mono详细解读 极品巧克力 前言 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl

Halcon10 下载地址:http://www.211xun.com/download_page_1.html HALCON 10 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据管理核心构成.其功能包含各类滤波,色彩以及几何,数学转换,形态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻,手眼标定等等影像计算功能.应用范围几乎没有限制,涵盖医学,遥感探测,监控,到工业上的各类自动化检测. HALCON支持Windows,Linux和Mac OS X操作系统.整个函数库可以用C,C++,C#,Vis

Halcon11 Linux下载地址:http://www.211xun.com/download_page_3.html HALCON 11 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据管理核心构成.其功能包含各类滤波,色彩以及几何,数学转换,形态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻,手眼标定等等影像计算功能.应用范围几乎没有限制,涵盖医学,遥感探测,监控,到工业上的各类自动化检测. HALCON支持Windows,Linux和Mac OS X操作系统.整个函数库可以用C,C++,C

Halcon17 Linux 下载地址:http://www.211xun.com/download_page_10.html HALCON 17 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据管理核心构成.其功能包含各类滤波,色彩以及几何,数学转换,形态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻,手眼标定等等影像计算功能.应用范围几乎没有限制,涵盖医学,遥感探测,监控,到工业上的各类自动化检测. HALCON支持Windows,Linux和Mac OS X操作系统.整个函数库可以用C,C++

Halcon17 windows 下载地址:http://www.211xun.com/download_page_9.html HALCON 17 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据管理核心构成.其功能包含各类滤波,色彩以及几何,数学转换,形态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻,手眼标定等等影像计算功能.应用范围几乎没有限制,涵盖医学,遥感探测,监控,到工业上的各类自动化检测. HALCON支持Windows,Linux和Mac OS X操作系统.整个函数库可以用C,C+

Halcon18 Linux For Armv7a 下载地址:http://www.211xun.com/download_page_16.html HALCON 18 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据管理核心构成.其功能包含各类滤波,色彩以及几何,数学转换,形态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻,手眼标定等等影像计算功能.应用范围几乎没有限制,涵盖医学,遥感探测,监控,到工业上的各类自动化检测. HALCON支持Windows,Linux和Mac OS X操作系统.整个

Halcon18 Mac os 下载地址:http://www.211xun.com/download_page_15.html HALCON 18 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据管理核心构成.其功能包含各类滤波,色彩以及几何,数学转换,形态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻,手眼标定等等影像计算功能.应用范围几乎没有限制,涵盖医学,遥感探测,监控,到工业上的各类自动化检测. HALCON支持Windows,Linux和Mac OS X操作系统.整个函数库可以用C,C+

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Halcon18 windows 下载地址:http://www.211xun.com/download_page_13.html HALCON 18 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据管理核心构成.其功能包含各类滤波,色彩以及几何,数学转换,形态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻,手眼标定等等影像计算功能.应用范围几乎没有限制,涵盖医学,遥感探测,监控,到工业上的各类自动化检测. HALCON支持Windows,Linux和Mac OS X操作系统.整个函数库可以用C,C

Abstract 在线标定很重要． 但是目前的方法都计算量都很高． 我们的方案不需要标定板之类的东西． 我们的方案不需要假设相机有重合的FOV,也不需要任何的初始猜测. 当相机模组行驶穿过之前建过地图的区域, 我们就用地图和同步的相机图像匹配. 最后我们找到相机位姿和内点2D-3D匹配. 1. Introduction 机器人系统的大量普及会引起一系列本质的问题--关于long-term autonomy of robotic systems. 我们提出Infrastructure-Based

估计器初始化简述 单目紧耦合VIO是一个高度非线性的系统,需要在一开始就进行准确的初始化估计.通过将IMU预积分与纯视觉结构进行松耦合对齐,我们得到了必要的初始值. 理解:这里初始化是指通过之前imu预积分得到的数值和视觉结构得到的数值进行对齐整理,综合运算得到的是我们的初始值. 具体流程如下: 检查最新帧和之前所有帧之间的特征对应关系:如果能在滑动窗口中找到稳定的特征跟踪(超过30个被跟踪特征)和足够的视差(超过20个旋转补偿像素),就使用五点法恢复这两帧之间的相对运动:如果没有稳定的特征跟踪

二  ubuntu下Opencv的相机标定 一般直接用Opencv的源码就可以进行相机的标定,但是可能只是会实现结果,却不懂实现的过程,我也是模模糊糊的看了<计算机视觉中的多视图几何>以及实现一些经典的算法,对Opencv有一些了解才开始做相机的标定,可以先看看源码: #include <iostream> #include <sstream> #include <time.h> #include <stdio.h> #include <o

  摄像机标定 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过OpenCV进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像机内参,以及几个畸变系数.上面的连接中后半部分也给了如何标定,然而OpenCV自带的标定程序稍显繁琐.因而在本文

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

转载自牛猫靖  http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open