* * 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

* * 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

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

          利用二维视野内的图像,求出三维图像在场景中的位姿,这是一个三维透视投影的反向求解问题.常用方法是PNP方法,需要已知三维点集的原始模型. 本文做了大量修改,如有不适,请移步原文:  文章:张正友相机标定&OpenCV实现&程序评价&矫正流程解析 文章:相机标定原理介绍----相机标定--- 相机模型 根据光学成像的基本原理,针孔相机在定焦时候有固定的投射关系,这个投射关系是相机参数的大致决定因素.但是对于现实中的相机来说,相机参数会与理想模型有些偏差,涉及到几个

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 Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c

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

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型 的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完

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

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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