本人所在行业属于3D视觉方向,因此最近也是学习了很多3D视觉的知识,这次专门总结一下. 传统工业机器视觉中,2D指的是X方向加Y方向,那么3D视觉自然就是加了一个Z方向.目前我接触到的公司产品是3D激光轮廓仪,也叫3D激光传感器,线激光传感器,采用的是激光三角测距法. 3D相机的工作原理 在传统的2D视觉中,一套详细的解决方案最基础的是相机.镜头.和光源.根据客户的需求以及现场的生产环境,通过一些公式计算出符合要求的相机和镜头,最后根据客户的成本需求来选出最合适的相机加镜头.最后的光源是整套解决

1  3D 视觉 常见的三维视觉技术,包含双目.ToF.激光三角.结构光等,如下图:     1)毫米级 双目.ToF.结构光(散斑)的精度为 mm 级,多见于消费领域,如:导航避障,VR/AR,刷脸支付等                  2)微米级 线激光.结构光(编码)的精度是 um 级,主要应用在工业领域,如:表面缺陷检测.三维测量等            3)纳米级 另外,还有 nm 级精度的光谱共焦技术,可用于透明材质物体的三维测量 2  激光三角法 按照激光投射的不同模式,激光三角

PrimeSense是Kinect一代的芯片供应商,位于以色列,也是开源体感开发包OpenNI 的维护者.自从被 Apple 收购后,销声匿迹,OpenNI 也停止更新.现在可以从网站http://structure.io/openni下载到OpenNI 2 SDK和文档. 本人之前使用过华硕的Xtion Pro摄像头,不过由于其也使用了PrimeSense的技术,现在已经停产了,但是还可以在淘宝上面买到. 目前一家位于中国深圳的企业奥比中光,成为继Primesense(苹果收购).Micros

Orbbec Astra Pro传感器在ROS(indigo和kinetic)使用说明 rgb depth同时显示 这款摄像头使用uvc输入彩色信息,需要libuvc和libuvc_ros这样才能在ROS正常使用彩色功能. 请在下面网址,分别下载对应包: 1 https://github.com/ktossell 2 https://orbbec3d.com/develop/ 也可以直接下载打包好的资源: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/97

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的

视觉传感器的属性设置栏中还有如下几个选项: Ignore RGB info (faster): if selected, the RGB information of the sensor (i.e. the color) will be ignored so that it can operate faster. Use this option if you only rely on the depth information of the sensor. 当只需要获取深度图像时就可以勾选这一

Vision sensors, which can detect renderable entities(Renderable objects are objects that can be seen or detected by vision sensors), should be used over proximity sensors mainly when color, light or structure plays a role in the detection process. Ho

想要从二维图像中获取到场景的三维信息,相机的内参数是必须的,在SLAM中,相机通常是提前标定好的.张正友于1998年在论文:"A Flexible New Technique fro Camera Calibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法.该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间,使用简单实用性强,有以下优点: 不需要额外的器材,一张打印的棋盘格即可. 标定简单,相机和标定板可以任意放置. 标定的精度高. 相机的内参数 设\(P=(X,Y,Z)\)为场景中的一点,在

基本概念 WPF中3D空间基本坐标系是右手坐标系. WPF中3D空间的原点是(0,0,0) Position: 这个参数用来表示相机在空间内的坐标.参数是(X,Y,Z).当修改相机的这个参数时,这个坐标是根据原点修改.这个概念是最为简单理解的(绿色方块为相机) LookDirection: 这个参数表示相机看的方向.参数同样也是(X,Y,Z)但注意这个参数的类型是向量. 这个参数有个最基本的算法是 LookDirection=你要看的位置-相机位置. UpDirection: 这个参数决定相机顶

最近群里有这样一个有意思的问题,大家在讨论,使用 CSS 3D 能否实现如下所示的效果: 这里的核心难点在于,如何利用 CSS 实现一个立体的数字?CSS 能做到吗? 不是特别好实现,但是,如果仅仅只是在一定角度内,利用视觉障眼法,我们还是可以比较完美的还原上述效果的. 利用距离.角度及光影构建不一样的 3D 效果 这是一种很有意思的技巧,在 奇思妙想 CSS 3D 动画 | 仅使用 CSS 能制作出多惊艳的动画? 我们曾经介绍过,当然,制作的过程需要比较多的调试. 合理的利用距离.角度及光影构

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发

背景知识 RGB-D相机 一,基于3DMM的三维人脸重建技术概述 1.1,3D 人脸重建概述 1.2,初版 3DMM 二,视觉SLAM算法基础概述 2.1,视觉里程计 2.2,后端优化 2.3,回环检测 2.4,建图 三,三维点云语义分割和实例分割综述 3.1,三维数据的表示方法 3.1.1,点云定义 3.1.2,点云的属性: 3.1.3,点云获取 3.1.4,点云存储格式 3.1.5,三维点云的多种表示方法 3.2,基于点云的分类和检测 3.3,基于点云的语义分割 3.3.1,PointNet

3D打印:三维智能数字化创造(全彩)(全球第一本系统阐述3D打印与3D智能数字化的专业著作) 吴怀宇 编   ISBN 978-7-121-22063-0 2014年1月出版 定价:99.00元 428页 16开​ ​编辑推荐​ 本书包含最新创客实践:组装3D打印机,开设3D照相馆,制作四轴飞行器...... 拥有众多读者群体:操作实战派.技术方法派.商业运作派.大局宏观派.学院理论派...... 操作实战派:面向所有对3D打印感兴趣的读者,包括3D打印操作.3D智能数字化扫描.建模.网格处理(

<3D打印:三维智能数字化创造(全彩)> 基本信息 作者: 吴怀宇 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121220630 上架时间:2014-1-13 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:428 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数码/设计 > 3D Studio MAX 更多关于>>> <3D打印:三维智能数字化创造(全彩)> 编辑推荐 本书包含最新创客实践:组装3D打印机,开设3D照相馆,制作四轴飞行器...... 拥有众多读

在智能制造和仓储物流领域,搬运机器人的需求量在逐年上升.机器人(AGV)的种类千差万别,如何选择成为需求方头痛的问题. 本文将从客户关心的多个方面,对市面上的常见的工业级导航方案做一个比较. 搬运机器人 vs. AGV 搬运机器人,顾名思义,指用来完成搬运作业的机器人.工业领域一般采用轮式驱动. AGV,是英文Automated Guided Vehicle (自动引导车)的简写.但随着技术的进步,尤其是智能时代的来历,智能制造.工业4.0等概念的引入,多种可自主移动的小车.机器人涵盖的技术(包

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L

http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似

由于显示格式问题,建议阅读原文:如何从零开始系统化学习视觉SLAM? 什么是SLAM? SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建.虽然听起来比较拗口,但SLAM却是三维视觉的核心技术,广泛应用于AR.自动驾驶.智能机器人.无人机等前沿热门领域.可以说凡是具有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统.关于SLAM的具体应用场景介绍可以看<SLAM有什么用?> SLAM是计算机视

TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后利用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物的距离.TOF的深度精度不随距离改变而变化,基本能稳定在cm级. 1 TOF相机的特点: 相对二维图像,可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系,即区分前景与后景 深度信息依旧可以完成对目标图像的分割.标记.识别.跟踪等传统应用 经过进一步深化处理,可以完成三维建模等应用 能够快速完成对目标的识别与追踪 主

什么是视觉Visual SLAM What Is Visual SLAM? What are the origins of visual SLAM? and what are some other applications for this technology beyond floor cleaning? 视觉Visual SLAM的起源是什么?除了吸尘器,这项技术还有哪些其他应用? 今年CES的获奖者之一是iRobot的众多Roombas(特别是s9+真空和清洁底座自动污垢处理).所有Roo