前言 最近学习稠密重建的相关知识,发现变分法通常作为一个平滑的正则项出现在残差平方和的损失函数中。而图像处理中又经常出现这类最小损失函数的优化问题,如图像分割、稠密光流、稠密重建等等,这些优化问题中都有可能涉及到变分法。因此,我想系统记录下学习过程:变分法是什么?全变分正则项有何含义?加了变分正则项的损失函数如何求解?等等。本系列应该会有三章:
本文记录使用 Kalibr 标定双目相机内外参数以及和IMU之间外参数的标定过程. 采用的硬件设备为小觅的双目VIO设备( MyntEYE), 并且默认你已经有了ROS的知识基础. 标定 stereo-imu 之前, 需要知道双目的内外参数, 所以先进行双目内外参数的标定. 材料准备 安装Kalibr (忽略) 准备标定板
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理,以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时,希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦,如有转载,请注明出处(原文链接和作者署名),感谢各位小伙伴啦! 前文参考: 《
aruco是一种类似二维码的定位标记辅助工具,通过在环境中部署Markers,可以辅助机器人进行定位,弥补单一传感器的缺陷,纠正误差。在之前的手眼标定easy_handeye程序中,需要使用这个工具进行手眼标定。正好手上有realsense深度相机,就根据资料进行了简单的测试。如下图是手眼标定程序包中的一段: 通过github下载aruco相关
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理,以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时,希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦,如有转载,请注明出处(原文链接和作者署名),感谢各位小伙伴啦! 前文参考: 《OpenCv视觉之眼》Pyt
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引言 进行图像的分割的方式有很多种,这里我们主要要介绍的是一种叫做分水岭(Watershed)的算法。 介绍 与GrabCut算法不同的是,GrabCut算法的实现步骤是: (1)图片中定义(一个或者多个)物体的矩形。 (2)矩形外的区域被自动认为是背景。(先假设) (3)对于矩形区域内,可以用背景中的数据来区别它里面的前景和
前言: 今年很荣幸的参加了首届高等教育创意机器人大赛的主题二,机械手解魔方这个项目,此次比赛可以说收获颇丰。见识到了其他高校的机械手系统,可以说是仰慕不已,当然了绝大多数,还是比较传统的,在此只讨论视觉采集的方案,随后介绍我们的视觉方案。 单摄像头:纵观全局,一般的队伍,采用的是单视觉正对魔方采集信息的方案,机械手轮着切换面来识别每个面的颜色,这样不用说过程就比较耗时间。 双摄像头:
首先 在这篇文章中,我们将介绍如何使用OpenCV执行基于特征的图像对齐。我们将使用的技术通常被称为“基于特征图像对齐”,因为在该技术中,在一个图像中检测稀疏的特征集并且在另一图像中进行特征匹配。然后基于这些匹配特征将原图像映射到另一个图像,实现图像对齐。 在计算机视觉的许多应用中,时常会在两个不同的图片中共同出现一个相同或类似的事物,而两张图片中的
首先 首先我们先来介绍一下我们的时间中值滤波。 许多计算机视觉应用的硬件配置往往不会很高,举个例子:交通路口的摄像头。在这种硬件条件的约束下,我们只能使用简单但必须有效的一些技术来实现例如:“监控”的功能。本文中将介绍的中值背景估计就是一种这样的技术。 中值背景估计常用在摄像头这种静态但是场景中会出现一些移动物体的估计场景中。举个例子,
开头 本文主要讲述的是霍夫变换的一些内容,并加入一些在生活中的应用,希望能对读者对于霍夫变换的内容有所了解。 首先我先说的是,霍夫变换是一个特征提取技术。其可用于隔离图像中特定形状的特征的技术,应用在图像分析、计算机视觉和数字图像处理领域。目的是通过投票程序在特定类型的形状内找到对象的不完美实例。这个投票程序是在一个参数空间中进行的,在这个参数空间中
1.首先 这篇文章是针对Jeff Tupper在他发的paper中提及的作品:Tupper自我指涉方程的相关解读。 该Paper在线阅读地址为:点击该处 该公式的作用是在一个指定的公式里使用一个常数k就可以唯一指定一张二值图。 其公式为: 对于该公式,其以(x,y-k)作图,其中0\leq x\leq 106,k\leq y\leq
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错位情况: ! ! 针对上述情况我们需要对相机进行配准,从而保证相机的彩色图与深度图不会错位。 相机标定流程: 声明,这里已经默认你已经安装了libfreenect2 和ros下的iai_kinect2, 参考安装教程:https://blog.csdn.net/u012424737/article/detai
ROS的优点之一是有大量可以在应用程序中重用的软件包。在我们的例子中,想要实现一个物体识别和检测系统。而find_object_2d包(http://wiki.ros.org/find_object_2d)就是一个物体识别和检测的ROS包,它实现了SURF、SIFT、FAST和BRIEF特征检测器(https://goo.gl/B8H9Zm)和用于物体检测的描述符。通过此包提供
物体跟踪与物体识别有相似之处,同样使用特征点检测的方法,但侧重点并不相同。物体识别针对的物体可以是静态的或动态的,根据物体特征点建立的模型作为识别的数据依据;物体跟踪更强调对物体位置的准确定位,输入图像一般需要具有动态特性。 物体跟踪功能首先根据输入的图像流和选择跟踪的物体,采样物体在图像当前帧中的特征点;然后将当前帧和下一帧图像进行灰度值比较,估计出
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