相机到Apriltag的对齐 上面是一个简单的手画的关于机器人、摄像头以及Apriltag码之间的位置关系图。机器人的基坐标系{s}由 ( x s , y s , z s , t s ) (\mathbf{x_s,y_s,z_s,t_s}) (xs,ys,zs,ts)表示，摄像头的初始位置的坐标系{c}由 ( x c , y c , z c , t c ) (\mathb
Apriltag中计算的Homography 首先，在进行apriltag码检测时，如果检测到会一并计算出图像上apriltag码四个角点对应的homography矩阵，这个homography将这些点映射到到标准的(-1，1),(1,1),(1,-1),(-1,-1)顶点。在上面的示例一中，由homography和apriltag角点为: H = [ 3.3831e-01
实物3D建模 目前在3D游戏制作过程中，需要专业人士花几天甚至数星期的时间，借助于Autodesk 3ds Max和Maya等昂贵的软件工具制作3D模型、纹理和动画。游戏制作中经常使用一种方法，即设计师为人物模型构和道具构建一比一实体模型，然后利用坐标测量仪对模型创建数字化的虚拟版本。现在有一种更快速、廉价的方法：利用kinect等3D摄像头采集实物表面的3D形状，3D扫描后会形成一组
安装 在python中有几个实现的apriltag包。在windows下： pip install pupil-apriltags 在linux下： pip install apriltag 简单示例 示例一 这个例子中读取一个图像文件并进行检测 #!/usr/bin/env python # coding: UTF-8 import apriltag #import pupil_ap
项目目录 . ├── .vscode │ ├── launch.json │ └── setting.json ├── build ├── CMakeLists.txt ├── data │ └── FeatureLocation8.pcd ├── include ├── NormalEstimation.cpp └── src 4 directories, 3 files CMa
在我们的生活中二维码运用广泛，比如说收款码、健康码、共享单车等等。二维码在机器人的世界中又能起到什么作用呢？ 1. 二维码的由来 我们首先了解了解二维码是什么。二维码又称二维条码，常见的二维码为QR（Quick Response）Code，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。 二维码是用某种特定的几何图形按一定
前言 在RM2019赛季结束后的日子，学习了OpenCV和一点C++语言，在2019年国庆节期间初步完成了RM装甲板的识别程序。由于我是初学者，而且当时未看过队内程序，所以写的程序较为简单易懂，程序输出最佳装甲板的二维坐标。 识别方法 程序 main.cpp #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <openc
思维导图 1.查找绘制轮廓 // 用Canny算子检测边缘 Canny( g_grayImage, g_cannyMat_output, g_nThresh, g_nThresh*2, 3 ); // 寻找轮廓 findContours( g_cannyMat_output, g_vContours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMP
特征匹配 + 单应性查找对象 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章节中， - 我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。 基础 那么我们在上一环节上做了什么？我们使用了queryImage，找到了其中的一些特征点，我们使用了另一
思维导图 1.边缘检测 // Canny算子 Canny( g_cannyDetectedEdges, g_cannyDetectedEdges, g_cannyLowThreshold, g_cannyLowThreshold*3, 3 ); //sobel算子 // 求 X方向梯度 Sobel( g_srcImage, g_sobelGradient_X, CV_16S, 1, 0
ORB(面向快速和旋转的BRIEF) 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， - 我们将了解ORB的基础知识 理论 作为OpenCV的狂热者，关于ORB的最重要的事情是它来自“ OpenCV Labs”。该算法由Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolig
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 1. Face detection with haar cascades 本章的主要内容是使用 Opencv 做人脸识别。 要做到人脸识别其实挺难的，一般来说需要用到机器学习，将大量的标记好的图片数据喂给机器学习框架，让其调整内部参数，以达到目标胜率（成功率）。但好在 Opencv 作为一个开源了很多年的计算机视觉库，这样的工作他们当然也做过了
思维导图 1.线性滤波 //方框滤波操作 boxFilter( g_srcImage, g_dstImage1, -1,Size( g_nBoxFilterValue+1, g_nBoxFilterValue+1)); //均值滤波操作 blur( g_srcImage, g_dstImage2, Size( g_nMeanBlurValue+1, g_nMeanBlurValue+1
特征匹配 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， - 我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配。 - 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 Brute-Force匹配器的基础 蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 1. Blurring （模糊） import cv2 as cv img = cv.imread('Machine vision\week2\pics/1.jpg') cv.imshow('org',img) # average # 此方法的原理就是将一个方形矩阵中间格周边的格子求平均后放在中心的像素上。 average = cv.b
BRIEF(二进制的鲁棒独立基本特征) 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， - 我们将看到BRIEF算法的基础知识 理论 我们知道SIFT使用128维矢量作为描述符。由于它使用浮点数，因此基本上需要512个字节。同样，SURF最少也需要256个字节（用于64像素）。为数千个功能部件创建这
前言 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 1.OpenCV的数据结构和函数 2.Mat类 Mat类
用于角点检测的FAST算法 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， - 我们将了解FAST算法的基础知识。 - 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索。 理论 我们看到了几个特征检测器，其中很多真的很棒。但是，从实时应用程序的角度来看，它们不够快。最好的例子是计算资源有限的SLAM
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 本章笔记基于 Youtube 博主 http://FreeCodeCamp.org 上传的视频 OpenCV Course - Full Tutorial with Python【B站转载】 1. Install 在安装好最新版本的 python 后在 cmd 中进行python库的安装 pip install pip install
电脑环境 Ubuntu 20.04 PCL-1.10 VS code 推荐理由 轻量化，插件多，自定义性更强。 可能很多人不会用VScode来编译运行C++，Visual Studio 2019太过于智能了，用户不需要写CMakeLists.txt，但是它只支持Windows下的C++开发，而VScode上手写C++还是有一定门槛的，下面把我经验介绍给大家，基本的使用就没啥问题了。 创建项
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