原文地址http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html#calibration 目标 我们将了解导致相机失真.扭曲的内因与外因 我们将试着找到这些畸变参数,并消除畸变 基础 如今大量廉价的摄像机导致了很多照片畸变.两个主要的畸变是径向畸变和切向畸变. 由于径向畸变,直线会变弯.距离图片中心越远,它的影响越大.如下面这张

三维可视化系统的建立依赖于三维图形平台, 如 OpenGL.VTK.OGRE.OSG等, 传统的方法多采用OpenGL进行底层编程,即对其特有的函数进行定量操作, 需要开发人员熟悉相关函数, 从而造成了开发难度大. 周期长等问题.VTK. ORGE.OSG等平台使用封装更好的函数简化了开发过程.下面将使用Python与VTK进行机器人上位机监控界面的快速原型开发. 完整的上位机程序需要有三维显示模块.机器人信息监测模块(位置/角度/速度/电量/温度/错误信息...).通信模块(串口/USB/WI

Python 的使用总是比 C++ 简单许多,Move Group 的 Python 接口更为便捷,也为使用者提供了很多用于操纵机器人和机械臂的函数,能够和 C++ 接口实现相同的功能: 设置机械臂的位姿 进行运动规划 移动机器人本体 将物品添加到环境 / 从环境移除 将物体绑定到机器人 / 从机器人解绑 1. 执行示例代码 1.1 运行过程 cd ~/ARM/ws_moveit/ source devel/setup.bash # 打开机器人模型结点 roslaunch panda_movei

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

opencv读取摄像头实时流代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture inputCamera; string videoStreamAddress = "此处填写摄像机的URL"; inputCamera.open(videoStreamAddress); if (

 Android版网易云音乐唱片机唱片磁盘旋转及唱片机机械臂动画关键代码实现思路 先看一看我的代码运行结果. 代码运行起来初始化状态: 点击开始按钮,唱片机的机械臂匀速接近唱片磁盘,同时唱片磁盘也开始匀速顺时针旋转: 点击停止按钮,唱片机的机械臂匀速抬离唱片磁盘,同时唱片磁盘停止旋转: 实现思路: (一)旋转唱片磁盘.在附录文章12的基础上,实现网易云音乐风格的唱片磁盘.核心代码: //最外部的半透明边线 OvalShape ovalShape0 = new OvalShape(); Sha

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

最近几个月因为工作接触到了机械臂的项目,突然对机械臂运动方法产生了兴趣,也就是如何控制机械臂的位置和姿态.借用一张网上的图片,应该是ur5的尺寸.我用到的是ur3机械臂,除了尺寸不一样,各关节结构和初始位置和ur5是一样的. ur机械臂是六自由度机械臂,由D-H参数法确定它的运动学模型,连杆坐标系的建立如上图所示.我当时在这个地方的理解上走了不少弯路,后来找个一个视频,我觉得讲解地比较容易理解,可以参考一下Denavit-Hartenberg参数视频详解.ur机械臂DH参数表如下, 转动关节θi

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

目标是做一个机械臂视觉抓取的demo,在基地里翻箱倒柜,没有找到学长所说的 d435,倒是找到了一个老古董 kinect 360. 前几天就已经在旧电脑上配置好了,现在记录在新电脑上的配置过程. 1. kinect 相机驱动安装 环境:Ubuntu 18.04 + ROS Melodic 需要安装3个驱动包,并且彼此版本需要适配,安装过程如下: 在原作者的 Github 上下载: https://github.com/ZXWBOT/kinect_driver cd ~ARM/kinect_arm

调用摄像头 引入库支持 初始化 调整界面大小 实时显示 录制视频并保存 fourcc问题解决 代码实现 效果展示 总结 学到实用OpenCV调用笔记本电脑的摄像头,并录制视频保存到本地硬盘的时候,出现了一点故障,那就是获取到的文件总是为0KB.经过一番查找,终于找到了解决办法. 调用摄像头 调用摄像头作为本实验的基础是必不可少的,因为我们很有可能在初始化的这一步出错,而导致整个视频录制的失败. 引入库支持 import cv2 初始化 初始化的时候,参数可以是整数,也可以是外部的视频文件的名称.

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char* argv[]) { VideoCapture cap(); // open the video camera no. 0 if (!cap.isOpened()) // if not success, exit program

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

下面写的文章也许网上也有类似的,但是大多数都没有给出思路及背景,让初学者每次都只能学到一点皮毛,不少知识需要大量搜索零碎地拼凑起来.题外话,虽然现在是碎片化信息时代,但正是这样信息整合能力也显得非常重要,为读者提供高质量的文章是我以后的目标.我以后会注意分析应用背景及些过程的解.   资源介绍   opencv是一个非常优秀的图形图像处理类库,里面的类或者结构体,封装了很多实用的图像处理算法,调用其提供的API,等于使用一些复杂的图像处理算法,真是解放生产力啊.这里笔者用的是linux版本的op

javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 鉴于很多同学反馈目前javacv采集摄像头存在几点问题 1.javacv采集摄像头帧率很

在ROS industrial介绍中,给出了ROS和常用机械臂的连接方式.具体信息可以参考:http://wiki.ros.org/Industrial ROS连接ABB机械臂调试详细教程-ROS(indigo)和ABB RobotStudio 6.03.02- 调试视频链接:http://v.youku.com/v_show/id_XMTc0MzUxNDU4OA 下面详细介绍,如何用ROS中MoveIt!规划并控制ABB RobotStudio中机械臂的运动. MoveIt!:http://m

原文地址:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇.在笔记中将以Python语言改写每章的代码. PythonOpenCV的配置这里就不介绍了. 注意,现在OpenCV for Python就是通过NumPy进行绑定的.所以在使用时必须掌握一些NumPy的

计算机器人运动学逆解首先要考虑可解性(solvability),即考虑无解.多解等情况.在机器人工作空间外的目标点显然是无解的.对于多解的情况从下面的例子可以看出平面二杆机械臂(两个关节可以360°旋转)在工作空间内存在两个解: 如果逆运动学有多个解,那么控制程序在运行时就必须选择其中一个解,然后发给驱动器驱动机器人关节旋转或平移.如何选择合适的解有许多不同的准则,其中一种比较合理的方法就是选择“最近”的解(the closest solution).如下图所示,如果机器人在A点,并期望运动到B

题目描述 为了把工厂中高低不等的物品按从低到高排好序,工程师发明了一种排序机械臂.它遵循一个简单的排序规则,第一次操作找到高度最低的物品的位置 P1P_1P1​ ,并把左起第一个物品至 P1P_1P1​ 间的物品 (即区间 [1,P1][1,P_1][1,P1​] 间的物品) 反序:第二次找到第二低的物品的位置 P2P_2P2​ ,并把左起第二个至 P2P_2P2​ 间的物品 (即区间 [2,P2][2,P_2][2,P2​] 间的物品) 反序……最终所有的物品都会被排好序. 上图给出有六个物品