* * 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

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

摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定描述文件路径   *作者:骑蚂蚁上高速 *程序开始 list_files ('E:/calibration_image', 'files', ImageFiles) TmpCtrl_AllMarkRows := [] TmpCtrl_AllMarkColumns := [] TmpCtrl_Star

VINS-Mono[1]中IMU-Camera外参旋转量\(R_b^c\)的计算方法在他们实验室发的之前的论文有详细讲解[2].视觉利用匹配特征点中的基础矩阵求出相机坐标系下两帧的旋转量\(R_{c_k}^{c_{k+1}}\),通过IMU预积分得到的两帧之间IMU坐标系下的旋转量$ R_{b_k}^{b_{k+1}}$,两个旋转量满足: \[R_b^c R_{b_k}^{b_{k+1}}=R_{c_k}^{c_{k+1}}R_b^c \tag{1}\] 四元数表示,则有 \[q_b^c \ot

很多初学者,都对标定概念模糊不清,分不清坐标系之间的关系,搞不清相机标定和机械手相机标定有什么关系,想当初自己也是一个人摸索了很久,本文将尽量给大家解释. 我们通常所说的相机标定分为两种,一种是相机参数的标定,这一般用到张氏标定法,标定的作用是校正相机自身的畸变,利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来.关于这方面的资料,网上大把,我也不再此说明.一般的机械手定位也不会进行这个标定,因为现在的相机畸变还是很小的,精度可以满足大多数要求. 本文要介绍的是第二种,相机和机械手之间的标定,作用:建

  本次先对halcon的自标定做个整体介绍,了解屌炸天的自标定在实际应用中的应用与实现方法,具体的编程细节将在后续的文章中介绍. halcon提供了一种自标定的算子,它可以在不用标定板的情况下,标定出相机内参(无焦距),相对于多幅标定无法获取相机的外参. 求出了相机内参就可以进行畸变校正,因而自标定相对于多幅标定,在畸变校正方面更快捷,这样设备在现场更容易操作.维护. 在畸变校正以后我们同样可以放置一个参考物求取像素当量,构建XY世界坐标系,以用于测量.定位等应用. edges_sub_pix

  视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文

4 基于3D标定物的标定方法 使用基于3D标定物进行相机标定,是一种传统且常见的相机标定法.3D标定物在不同应用场景下不尽相同,摄影测量学中,使用的3D标定物种类最为繁杂,如图-1的室内控制场,由多条悬垂的杆组成,杆与墙壁不同位置上贴着标志点,并通过精密测量的方法,获得标志点的三维坐标,精度较高,但成本极其昂贵,而且需要定期维护,一般个人或实验室请慎入!计算机视觉中,经典的两种3D标定物,如图-2所示,图-2(a)是INRIA(1993)所使用的,由两个正交的平面组成,棋盘方形格图案被绘制在每个

单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t.内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形.Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难做到中心完全重合.f代表相机的焦距. 双目标定的第一步需要分别获取左右相机的内外参数,之后通过立体标

本文作者 沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员 一.相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的

一.安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备 之前的这篇文章:Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定! 记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程,虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具,但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool Kit : 一.编译安装 Autoware-1.10.0 二.标定 ZED 相机内参 3.1 联合标定准备 如果你是第一次看这篇 Cali

项目要标定雷达和相机,这里记录下我标定过程,用的速腾 Robosense - 16 线雷达和 ZED 双目相机. 一.编译安装 Autoware-1.10.0 我没有安装最新版本的 Autoware,因为新版本不带雷达和相机的标定工具,我安装的是 1.10.0 版本! 1.1 下载 Autoware-1.10.0 源码 不建议官方的 git check 安装方式,因为不熟悉 git 可能会遇到问题,直接在GitLab 仓库选择 1.10.0 版本下载即可: 1.2 编译 Autoware-1.1

* * 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

工业视觉常用的几种标定方式. 计算像素比 有些时候我们需要的检测数据并不需要特别准确,并且手边没有其它标定工具,可以使用这种方法大概算一算每个像素对应多大距离. 找一个知道距离的物体,测出它的像素距离,像素比例=被测物体距离÷像素大小 相机固定--平台移动的标定 这种方式需要被测物体固定在可以改变位置的移动平台上. 采用4点标定法,在物体所在图像中心拍照取一个点,命名为(0,0),记录其像素坐标.再相对于这个原点(0,0)在四个象限内各取一个点(2,2),(-2,2)(-2,-2)(2,-2)分

HALCON 1. 语法范式 Syntax Style 1.1. 基本格式 1.1.1. 算子格式 算子(输入图像参数:输出图像参数:输入控制参数:输出控制参数) 其中四个参数任意一个可以为空 e.g.1.threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) ** threshold算子,1 Image Para input : Image ; 2 Image Para output :Region ; **3 Control Para input : 

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

斑点分析的算法非常简单:在图像中,相关对象的像素(也称为前景)通过其灰度值来识别.例如,图中示例显示了液体中的组织颗粒.这些粒子是明亮的,液体(背景)是暗的.通过选择明亮的像素(阈值),可以很容易检测到颗粒.在许多应用中,暗像素和亮像素的简单条件不再成立,但结果相同可以通过额外的预处理或像素选择/分组的替代方法来实现. 在这种情况下,斑点分析的优点是HALCON提供了大量算子使其具有极大的灵活性.此外,这些方法通常具有很高的性能.斑点分析也可以与许多其他视觉任务相结合,例如作为预处理步骤,灵活地

本文主要讲述利用OpenCV制作低成本立体相机以及如何使用OpenCV创建3D视频,准确来说是模仿双目立体相机,我们通常说立体相机一般是指双目立体相机,就是带两个摄像头的那种(目就是指眼睛,双目就是两只眼睛),这种双目摄像机模仿人的视觉,所以应用很广泛(主要是工业机器人视觉).双目摄像机也广泛应用于无人驾驶,比如特斯拉.图森未来,小鹏汽车在自家的无人驾驶汽车上都安载了立体相机,双目和多目的都有.另外双目视觉加上深度学习还蛮好水论文的.本文主要说的是低成本,实际上没人这样干,有专门的双目立体相机,

*用立体方法分割板子组件的示例程序*Application program to illustrate the segmentation* of board _components.hdev  with stereo methods* 用有两个相机的立体装备* We have a stereo setup of two cameras.*两个相机都是经过30mm的标定板标定过的* Both cameras will be calibrated by a couple of images* of

这个东西是我接触的第一个非2D方面的算法,到目前为止其实也没有完全搞定,不过可能短时间内也无法突破.先把能搞定的搞定吧. 这个东西也有一大堆参考资料,不过呢,搜来搜去其实也就那些同样的东西,个人觉得就属这个文章最经典,既有说明,也有图片,还有代码: Photometric Stereo Chaman Singh Verma and Mon-Ju Wu       https://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/Stereo/stereo.html 另外,g