GOCATOR 2490 激光三角法

2024-09-07

激光三角法点云重建分享——halcon 方法

如今视觉应用方面单纯依靠2D图像解决问题存在很多问题.稳定性差.定位不准确.还有配合机器人抓取方面只能抓高度一致的物品.其实在Halcon算法库有非常强大的三维算法.包括点云重建.激光三角法(2D相机加一个激光器即可),结构光相机.散斑相机.三维的算法.物体尺寸测量.物体的三维定位.三维物体的匹配. 内容比较多.容我慢慢分享.1.点云数据的获取目前比较常用的3D相机(工业领域).主要是结构光相机和散斑相机.散斑相机相对来说价格比较便宜但精度比较差5k rmb以内 Kinect 奥比中光之类,

激光三角测量（sheet of light）halcon示例详解 Reconstruct_Connection_Rod_Calib.hdev 三维重建

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11555100.html 前言:最近项目用到halcon的3d模板匹配,三维重建,相机标定,所以最近都在研究这些,现在分享一下对激光三角测量示例的个人理解. 1.Reconstruct_Connection_Rod_Calib.hdev 先看一下这个halcon示例做了些什么: 通过一道激光照射过一个零件,留下了一个个片截图,后面用于测量其深度信息. 而示例就是用光片模型的重建,对所有的con

3D视觉之线激光3D相机

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

干货 | LIDAR、ToF相机、双目相机如何科学选择？

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟本文翻译自卡内基梅隆大学 Chris asteroid 三维视觉技术的选择传感器参数及定义 LIDAR & ToF 相机 & 双目相机介绍工作原理优缺点采样数据比较测试及极端情况测试三维成像技术原理和应用想必大家在之前的文章中了解过啦,今天想给大家比较一下LIDAR.ToF 相机以及双目相机,并且还有一些直观的测试数据来展示各自的优缺点,是骡子是马拉出来溜溜! 传感器参数及定义如何评

用于激光雷达的 APD，SPAD 和 SiPM 分析

1. 术语及定义 1.1 激光雷达,Light Detection And Range, LiDAR 发射激光光束,并接收回波以获取目标三维和/或速度信息的系统: 1.2 机械旋转激光雷达,Mechanical Rotary LiDAR 通过电机带动激光收发阵列进行整体同步旋转,从而实现对空间垂直视场角方向.360°视场范围的扫描的激光雷达: 测距能力在垂直视场角方向.360° 视场范围内保持一致: 1.3 半固态激光雷达,Hybrid Solid-state LiDAR 采用微振镜,即 ME

ORB-SLAM（五）优化

ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html. 一.为什么要优化因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够.摄像机标定的误

ORB-SLAM（一）简介

ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1].该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics.ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了地图初始化和闭环检测的功能,优化了关键帧选取和地图构建的方法,在处理速度.追踪效果和地图精度上都取得了不错的效果.要注意ORB-SLAM构建的地图是稀疏的. ORB-SLAM一开始基于monocular

ORB-SLAM（四）追踪

最近在读ORB-SLAM的代码,虽然代码注释算比较多了,但各种类和变量互相引用,看起来有点痛苦.索性总结了一下Tracking部分的代码结构,希望能抓住主要思路,不掉坑里. 追踪追踪部分的主要思路是在当前帧和(局部)地图之间寻找尽可能多的对应关系,来优化当前帧的位姿. 作者在追踪这部分主要用了几种模型:运动模型(Tracking with motion model).关键帧(Tracking with reference key frame)和重定位(Relocalization). 下面一一

分享2D Unity游戏的动画制作经验

作者:Alex Rose Unity近期宣布推出额外的2D游戏支持,加入了Box 2D物理和一个精灵管理器. 但这里还是有些技巧须要牢记在心.逐帧更改图像仅仅是动画制作的冰山一角,若要让你的游戏出色执行.你还得使用转换和旋转等功能. 如今让我们先从基本技巧開始. 更改帧假设你已经准备好了制作动画的纹理,你可能会使用SpriteManager脚本的付费版本号,或者Unity的新版本号.假设你使用的是2D位面和纹理.这就是一个低效率的方法.但假设你是在制作一个game jam的项目,你可能会想塞入

JavaScript+canvas 绘制多边形

效果图: <body> <canvas id="square" width="500"></canvas> <canvas id="circle"></canvas> <script type="text/javascript"> function polygon(c,n,x,y,r,angle,counterclockwise){ angle = ang

SLAM入门之视觉里程计(5)：单应矩阵

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线

3D图像算法

http://dev.gameres.com/Program/Visual/3D/3Darit.htm 3D简介我们首先从坐标系统开始.你也许知道在2D里我们经常使用Ren?笛卡儿坐标系统在平面上来识别点.我们使用二维(X,Y):X表示水平轴坐标,Y表示纵轴坐标.在3维坐标系,我们增加了Z,一般用它来表示深度.所以为表示三维坐标系的一个点,我们用三个参数(X,Y,Z).这里有不同的笛卡儿三维系统可以使用.但是它们都是左手螺旋或右手螺旋的.右手螺旋是右手手指的卷曲方向指向Z轴正方向,而大拇指

Unity3D初学之2D动画制

作者:Alex Rose Unity最近宣布推出额外的2D游戏支持,添加了Box 2D物理和一个精灵管理器. 但这里还是有些技巧需要牢记在心.逐帧更改图像只是动画制作的冰山一角,若要让你的游戏出色运行,你还得使用转换和旋转等功能. 现在让我们先从基本技巧开始. 更改帧如果你已经准备好了制作动画的纹理,你可能会使用SpriteManager脚本的付费版本,或者Unity的新版本.假设你使用的是2D位面和纹理.这就是一个低效率的方法,但如果你是在制作一个game jam的项目,你可能会想塞入一些可

ROS中发布激光扫描消息

激光雷达工作时会先在当前位置发出激光并接收反射光束,解析得到距离信息,而后激光发射器会转过一个角度分辨率对应的角度再次重复这个过程.限于物理及机械方面的限制,激光雷达通常会有一部分“盲区”.使用激光雷达返回的数据通常可以描绘出一幅极坐标图,极点位于雷达扫描中心,0-360°整周圆由扫描区域及盲区组成.在扫描区域中激光雷达在每个角度分辨率对应位置解析出的距离值会被依次连接起来,这样,通过极坐标表示就能非常直观地看到周围物体的轮廓,激光雷达扫描范围示意图可以参见下图. 激光雷达通常有四个性能衡量指标

MyMathLib系列(行列式计算)

靠人不如靠己,准备做自己得MathLib,在学校的时候,就想过把数学数理的东西都计算机化.但一直没有时间去做这件事情,如今认为空余时间比較闲,就做做这件事情,先从线性代数開始,毕竟这里面的非常多算法.实际共走中都实用到. 在做这些算法的过程中.也体会到了:数学中的东西不是没实用,而是你没用到.以下的算法(除全排列外)都是自己原创想得,做的不够效率的地方,也请大家分享更好的东西.好了.啰嗦这么多,让代码说话吧: /// <summary> /// 行列式计算,本程序属于MyMathLib的一部

OpenCV---图像二值化

一:什么是二值图像彩色图像:三个通道0-,-,-,所以可以有2^24位空间灰度图像:一个通道0-,所以有256种颜色二值图像:只有两种颜色,黑和白,1白色,0黑色二:图像二值化 (一)先获取阈值 (二)根据阈值去二值化图像 (三)OpenCV中的二值化方法 (四)补充阈值类型原灰度图像的像素值 1.THRESH_BINARY:过门限的值为最大值,其他值为0 2.THRESH_BINARY_INV:过门限的值为0,其他值为最大值 3.THRESH_TRUNC:过门限的值为门限值,其他值不

OI中组合数的若干求法与CRT

OI中组合数的若干求法与CRT 只是下决心整理一下子呢~ 说明:本篇文章采用\(\binom{a}{b}\)而不是\(C_{a}^b\),以\(p\)指代模数,\(fac_i\)指代\(i!\),\(inv_i\)指代\(i\)在\(\mod p\)下的逆元,\(invf_i\)指代\(i!\)在\(\mod p\)下的逆元. 一般性的组合数求法计算式: \[\binom{m}{n}=\frac{m!}{n!\times (m-n)!}\] 一. 杨辉三角法 \[\binom{m}{n}=\b

TMF大数据分析指南 Unleashing Business Value in Big Data（一）

大数据分析指南 TMF Frameworx最佳实践 Unleashing Business Value in Big Data 前言此文节选自TMF Big Data Analytics Guidebook. TMF文档版权信息 Copyright © TeleManagement Forum 2013. All Rights Reserved. This document and translations of it may be copied and furnished to other

UG 常用设置

Q01:UG制图,添加基本视图之后的中心线怎么去掉? A01:“菜单-->文件-->首选项-->制图-->视图-->公共-->常规-->□带中心线创建”,取消勾选. 注意:先设置,再画图! Q02:UG里的制图默认的是第三角法视图,怎么改为第一角法视图? A02:在新建图纸页时,可以设置更改:如果是新建图纸页之后,可以进入“菜单-->编辑-->图纸页”,切换成第一角法: 注:第一视角是我国国标采用的视角,和欧洲一样:美国和日本采用的是第三视角: 作者:

SLAM：ORB-SLAM 位姿优化描述

只知道算法描述和代码,而不知道原理是比较扯的事情,还是把原理转载一下. 原文链接: http://www.cnblogs.com/luyb/p/5447497.html ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaox

GOCATOR 2490 激光三角法

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