https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 相机标定内容详解:转载自 祥的博客 预备知识 标定中的四个坐标系 1.1.平面旋转 首先看一下平面坐标系之间的转换. 两个平面坐标系 Oxy 和 Ox'y' 之间的夹角是 a .如下图所示: 顺时针旋转 (Oxy -> Ox'y') ,变换关系如下: 公式(1) 和 公式(2) 等价.注意坐标顺序,下面论证会用到. 1.2.三维旋转 1.2.1.基元旋转 1. 绕 Ox 轴顺时针旋

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

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

* * 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

标签: EmguCV摄像头标定C# 2015-05-03 14:55 501人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类: C# 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   前言 之前用OpenCV做过摄像机标定及矫正,现在平台换了,改用C#,就用EmguCV做一下,其实就是OpenCV的C#版. 在EmguCV中有两类摄像机标定的类,一个是CvInvoke类,一个是CameraCalibration类,两种标定效果差不多,只不过CvInvoke涉及的函数大多都是指

编写一个通用程序,求出二位数组(行数和列数必须相等)的非对角线的元素之和,试建立类MATRIX完成上述功能 #include<iostream> using namespace std; class MATRIX { public: void mATRIX(); void MATRIX_sum(); void MATRIX_display(); static int fact_len;//定义静态变量 private: int sum; ][]; }; ; void MATRIX::mATRI

更多的时候,我们得到的图像不可能是正的,多少都会有一定的倾斜,就比如下面的 我们要做的就是把它们变成下面这样的 我们采用的是寻找轮廓的思路,来矫正图片:只要有明显的轮廓都可以采用这种思路 具体思路: 1.先用opencv提供的canny函数,进行一次边缘检测 2.再用opencv提供的findContours函数,寻找图像的轮廓,从中间结果种,找到最大的轮廓,就是我们图像的最外面的轮廓 3.得到最终轮廓后,计算矩形轮廓与水平的夹角,然后旋转图像 4.最后我们在从旋转后的图像中,把我们感兴趣的切割

* * 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

[pixiv] https://www.pixiv.net/member_illust.php?mode=medium&illust_id=34310873 Description Given an N*N matrix A, whose elements are either 0 or 1. A[i, j] means the number in the i-th row and j-th column. Initially we have A[i, j] = 0 (1 <= i, j &

/** * @param $array * @param $keys * @param string $sort * @return array */ function arraySort($array, $keys, $sort = 'asc') { $newArr = $valArr = array(); foreach ($array as $key => $value) { $valArr[$key] = $value[$keys]; } ($sort == 'asc') ? asort

int [][]a = new int [5][2]; //定义一个二维数组,其中所包含的一维数组具有两个元素 对于一个已定义的二位数组a经行如下规则排序,首先按照每一个对应的一维数组第一个元素进行升序排序(即a[][0]),若第一个元素相等,则按照第二个元素进行升序排序(a[][1]).(特别注意,这里的a[][0]或者a[][1]在java中是不能这么定义的,这里只是想说明是对于某一个一维数组的第0或1个元素进行排序) Arrays.sort(a, new Comparator<int[]>

js保留小数常用有三种方法,可根据实际情况选择 方法一:使用toFixed保留两位小数 自带四舍五入与补位 var num1 = 55.3715; console.log(num1.toFixed(2));//结果55.37 方法二:用Math.round四舍五入 var num1 = parseFloat(55.7856); num1 = Math.round(num1*100)/100; //结果55.79 方法三:自定义带补位 不四舍五入 一般用于金额格式化 var money=55.99

ScanTailor 自动矫正图像歪斜   下面操作某一步可能会卡住,别担心情等待它处理完毕.   New Project ... Input Directory "Browse" 选择要处理图片的文件夹 勾选"Fix DPIs, even if they look OK" 点击右下角 OK 按钮 等待它预处理完 选择"All Pages"标签页 - 点击 "All Pages"树节点 - 设置图片对应的DPI(如:600DP

目录 八位"Booth二位乘算法"乘法器 原理 补码乘法器 Booth一位乘 Booth二位乘 设计思路 减法变加法 vivado特性 设计文件 综合电路 测试文件 仿真波形 八位"Booth二位乘算法"乘法器 原理 补码乘法器 之前介绍了几篇无符号乘法器或加法器的写法,当然,稍作修改也就可以改成符合有符号数的乘法器或加法器. 但是呢,我们之前写的乘法器或加法器,其实都是默认是正数来写的,而且是以正数的原码来写的,所以上面说稍作修改也就可以成为有符号数的乘法器或加法

1.get_image_size(Image : : : Width, Height) 返回图像的尺寸. 2.parameters_image_to_world_plane_centered (CamParam, Pose, CenterRow, CenterCol, WidthMappedImage, HeightMappedImage, ScaleForCenteredImage, PoseForCenteredImage) Halcon内部程序,输出为图像的比率和姿态. 3.gen_ima

原文作者写的一系列博客,挺不错的学习halcon:http://blog.sina.com.cn/s/blog_442bfe0e0100yjtn.html 1.get_image_pointer1(Image : : : Pointer, Type, Width, Height) 返回第一通道的点,图像数据类型,图像尺寸. 2.disp_image(Image : : WindowHandle : ) 在输出窗口显示灰度图像 3.visualize_results_of_find_marks_a

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

二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移.旋转.缩放等变换的行为(当然还有其他的变换,这里仅论述这三种最常见的). Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下: ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵(即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]): ② 在初始化矩阵的基础上,使用hom_mat2d_translate(平移).hom_mat2d_rotate(旋转).hom_mat2d_scale(缩放)等生成仿射变换矩阵:(这几个算子

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将