效果 说明 介绍如何在ROS中安装和使用Intel D435i相机 测试环境: Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 安装sdk和驱动 安装sdk $ sudo apt-key adv --keyserver keys.gnupg.net --recv-key C8B3A55A6F3EFCDE
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。 目标: 打开摄像头并捕获照片 播放本地视频,录制视频 OpenCV函数:cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter() 教程 打开摄像头 要使用摄像头,需要使用cv2.VideoCapture(0)创建VideoCapture对象,参数:0指的是摄像头的编号。如果你电脑上有两个摄像头的话,访问第2
从单幅图,到两幅图甚至多幅图,计算机视觉正在完成越来越多不可思议的事情。今天的主角——对极几何,通常用来解决双眼匹配搜索对应点的问题。近几年大火的视觉里程计,就离不开它的身影,老规矩,我们还是先了解下几个基本概念: 一、基础矩阵 反映空间一像素点P在不同视角相机拍摄下图像坐标系中的对应关系。 假设相机#1,#2的中心分别为O_1, O_2,存在一个矩阵F,使得空间中不在两图像平面
玩过手机摄影的小伙伴都有这样的体会:有的时候照片会拍歪;还有时会因为视野的缘故,无法拍到眼前的完整图像,无法还原美景。这些在计算机视觉中,其实都有解决方案,而方案的核心,就是我们需要介绍的投影几何。 老规矩,还是先了解些基本概念: 一、矩阵变换 矩阵变换有多种:比如旋转、平移、剪切、尺度变换、透视投影…,两个坐标系之间的运动由一个旋转加上一个平移组成,若同一个向量在各个坐标系下的
文章简述:本文主要讲述笔者在进行基于ROS的机器视觉开发中涉及到的相机驱动配置问题,讲述如何安装Realsense的相机驱动以及相机与ROS支持的功能包,并针对安装过程中出现的错误进行分析并提供相应的解决方案。 安装环境: 虚拟机:VMware 系统版本:Ubuntu 18.04 ROS版本:Melodic 摄像头:Intel Realsense D435
棋盘格,我们通常拿来做标定用,但如果可以有这样的效果,是不是感觉高级那么一点点? 在这之前,我们还是先了解几个基本概念: 一、几何畸变 1)几何畸变模型通常定义在归一化的的图像平面上 2)多项式畸变模型(又名Brown-Conrady模型) 径向畸变(枕形、桶形):光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲,用数学表达式表示为:k_1,k_2,… 切向畸变
给定一个立方体模型,通过深度相机将模型点云提取出来并保存为模板,然后在不同位置进行拍摄,能够将模型信息复原出来吗? 答案肯定是可以的,借助于相机投影模型的原理,我们先了解以下几个概念: 一、相机矩阵K 相机标定包括两种转换,一种是从任意的世界坐标系统转换到相机坐标系统,由外在参数矩阵(Extrinsic parameter matrix)完
1.背景介绍 因为疫情原因,在家上网课。因为放假前完全没有想到会放如此长的‘假’,所以我把所有学习用的开发板、硬件、开发教程书籍都放在了学校实验室里,从而现在不但不能在家做实物,也不能去学校做实物的尴尬情形。随后因为一门课(计算机控制技术)改变了这种尴尬的情形。 张老师推荐我们使用Vrep进行机器人仿真,并且实现pid控制,于是乎我马上利用空闲时间研究了这款软件,做了机
想象一个场景:我们在高铁站候车,由于进站比较早,我们还需要再等会儿。这时手里有一个3D相机,然后你在那儿瞎琢磨,如何能通过拍照识别旅客的身高呢? 视觉测量已经不是一个新鲜的话题了,但是里面蕴含的知识还是很值得学习的。首先,我们了解一些基本概念: 一、针孔相机模型 简单的说,针孔相机模型就是把相机简化成小孔成像。这里引出两个概念:三大坐标系以及像素点坐标的计算。 1.三大坐标系: 世界坐标系:
参考代码:https://github.com/christianwengert/calib_toolbox_addon 所谓手眼系统,就是人眼睛看到一个东西的时候要让手去抓取,就需要大脑知道眼睛和手的坐标关系。如果把大脑比作B,把眼睛比作A,把手比作C,如果A和B的关系知道,B和C的关系知道,那么C和A的关系就知道了,也就是手和眼的坐标关系也就知道了。 &
随着3D相机的普及和3D激光传感器价格的降低,机器人依靠3D传感器视觉避障和路径规划方案逐渐成为趋势。 近期采用3D相机进行了路径规划的仿真和实测。 蓝色路标点表示机器人需要经过的waypoints 机器人眼中的世界 黄线为机器人深度相机视角,黑色为未知区域,绿色为障碍物,蓝色为空闲区域 膨胀后的局部地图 机器人逐渐靠近目标物
关于大佬们的一些见解 下面是引用知乎的一段文字: 我们从单目视觉说起。平时我们都说要做视觉识别、测量云云,然后我们就会去拍照,再对数字图像做各种处理,颜色处理、灰度化、滤波、边缘检测、霍夫变换,最后得到了希望得到的特征,是这样的对吧? 不过请注意!到了这一步,其实我们仅仅是得到了一坨坨感兴趣的像素而已!究竟要怎样才能把这些像素转化到现实世界的对象中呢?也就是说,
相机标定(一)——内参标定与程序实现 相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换 相机标定(三)——手眼标定 一、简述 手眼标定目的在于实现物体在世界坐标系和机器人坐标系中的变换。 在标定时,一般在工作平面设置一个世界坐标系,该坐标系与机器人坐标系不重合,在完成相机的内外参标定后,可计算获得物体在世界坐标系中的位置。若需要机器人与视觉联动,需要获得物体在在机器人坐标系中的坐
相机标定(一)——内参标定与程序实现 相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换 相机标定(三)——手眼标定 一、坐标关系 相机中有四个坐标系,分别为world,camera,image,pixel world为世界坐标系,可以任意指定xw轴和yw轴,为上图P点所在坐标系。 camera为相机坐标系,原点位于小孔,z轴与光轴重合,xw轴和yw轴平行投影面,为上图坐标系XcYcZc。
相机标定(一)——内参标定与程序实现 相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换 相机标定(三)——手眼标定 一、张正友标定算法实现流程 1.1 准备棋盘格 备注:棋盘格黑白间距已知,可采用打印纸或者购买黑白棋盘标定板(精度要求高) 1.2 针对棋盘格拍摄若干张图片 此处分两种情况 标定畸变系数和相机内参,拍摄
1 搭建无人机仿真环境 首先需要安装mavros,这是一个飞机固件与ros通信的包: sudo apt install ros-kinetic-mavros ros-kinetic-mavros-extras wget https://raw.githubusercontent.com/mavlink/mavros/master/mavros/scripts/install_geograph
相机标定是用于获取相机畸变,内参数和外参数的一个操作,是机器视觉中不可或缺的一个重要步骤。 畸变是相机因其自身成像特性无法避免产生的图像变形。内参数是对相机内部特性的描述,包括相机图像中心、相机焦距等。外参数描述的是相机在世界坐标系上的位置和方向。 一、畸变系数 畸变可分为两种,分别是切向畸变和径向畸变。 径向畸变的产生是由于当光线在远离透镜
环境:Ubuntu16.04+Tensorflow-cpu-1.6.0+ROS Kinetic+OpenCV3.3.1 前期准备: 完成Object Detection api配置 完成OpenCV配置 完成模型训练后就是模型的应用,这里通过ROS利用Object Detection api调用模型实现目标物体的识别。 一、模型导入 模型路径设置如下图所示,
文件目录结构 ├─Annotation │ └─XML文件 ├─data │ ├─csv文件 │ └─Record文件 ├─images │ └─图片 ├─eval │ └─测试集结果 ├─training │ ├─pbtxt文件 │ ├─config文件 │ └─model.ckpt文件 ├─model │ └─输出模型 一、准备图片 利
本文使用的机械臂模型是《MoveIt可视化配置及仿真指南》课程中的机械臂模型,并加入了小修改。 1 构建机械臂的xacro模型 创建一个6机械臂的xacro模型文件,完整gazebo模型如下所示: 首先,定义6个link的形状以及末端夹具的大小: <!-- link1 properties --> <xacro:property name="link0_r
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