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（更多技术分享，请关注微信公众号：善眸科技；更多技术交流请加入qq机器视觉联盟群：1020941040）。 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
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2024-04-01 08:46:10
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一、九点标定过程1.算法原理 9点标定就是通过9个点计算出相机坐标系到机械手坐标系下的一个仿射变换，（实际上空间中的二维平面的仿射变换只需要3个点就足够了）。在实际应用过程中，需要获取像素下特征点的坐标和对应机械手的坐标。联立方程组求解即可得到对应仿射变换的矩阵，实际应用场景主要分为眼在手上和眼在手外，下面具体介绍使用过程： （1）眼在手外&n
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2024-03-24 21:55:40
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目录场景问题思路实战 场景点胶项目，由于每次换针后有装配误差，所以需要CCD拍照，使用VisionMaster视觉软件计算换针前后点坐标差，补偿到机械手上。问题VisionMaster的N点标定有两种模式，一种是触发模式，一种是手动模式，触发模式就是每拍一次照，记录一条数据，拍满9次开始标定，手动模式就是手动输入所有坐标数据，手动执行标定。 点胶项目标定一般是先点9个点，一次拍照完成标定，显然V
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2024-06-10 09:52:18
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前几天同事突然问我九点标定的几个函数名称，然后我才想起来还有这个重要的技能没有说，因此本篇会详细介绍一下九点标定法。（九点：指有序排列的九个特征点，一般为圆点或者十字）九点标定的作用：1.求解x和y方向的分辨率2.求解图像坐标到xx坐标的仿射变换矩阵（PS：关于仿射变换和透视变换的一般理解，仿射变换：一个矩形到另一个矩形的变换过程，透视变换：一个矩形到另一个不规则矩形的变换过程（不规则可以理解为有
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2024-03-28 07:30:20
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相机标定步骤输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。1、在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。2、而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平面，即Z=0。对于定标板来说，我们可以知道棋盘格的方块尺寸，例如30mm，这样我
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2024-04-16 13:37:29
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准备1.运行环境：VS2010与VS2017均可，opencv2.9与opencv2.9以上均可。 2.拍十五张标定板图片 3.放到calibdata.txt目录下 4.代码#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#i
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2024-03-20 13:41:28
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目录学习 opencv 自带示例 stereo_calib（立体相机标定）准备调试示例代码目标工程确定输入参数类型调试模式（debug）输入参数F5 调试程序执行完毕（输出项目）内外参数据说明学习（TODO）参考 学习 opencv 自带示例 stereo_calib（立体相机标定）准备首先，需要编译 opencv 自带示例，可以参考之前的博客记录：cmake+windows 编译 opencv
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2024-04-16 14:25:20
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原创
2021-11-26 13:38:06
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1、棋盘给定一个棋盘图像，可以使用OpenCV函数cvFindChessboardCorners()来定位期盼的角点。2、亚像素角点cvFindChessboardCorners()返回的角点仅仅是近似值。这意味着实际上位置的精度受限于图像设备的精度，即小于一个像素。使用find4QuadCornerSubpix()对粗提取的角点进行精确化。3、绘制棋盘角点cvDrawChessboardCorn
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2024-02-22 11:08:23
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一、九点标定本质九点标定本质是点的仿射变换条件：正坐标系（俩个坐标系X,Y方向在一个面）四种状态：1.从上往下拍照，对九次2.自动标定（运动标定）3.从下往上拍照（下相机）4.斜拍九点标定第二种方式:---下相机拍照 1.下相机拍照抓取识别一个物料，如圆，得到像素行列坐标，此时也有机器人的实际坐标，记录 下来 2.拍照九次，
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2024-07-22 09:51:04
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所谓手眼系统，就是人眼镜看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼镜和手的坐标关系。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。 相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。 在实际控制中，相机检测到目标在图
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2024-06-23 05:11:42
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写在前面由于涉及到公司的一些内容，本文仅做方法和思路记录，请见谅。用途9点法标定是工业上使用广泛的二维手眼标定，所谓二维，即工作平面限制在一个平面上，常用于从固定平面抓取对象进行装配等操作，这种应用场景可以满足大多数的工业应用场景。使用过程和一般的手眼标定一样的是，9点法标定也分eye_in_hand和eye_to_hand两种，标定的结果分别是相机坐标系与工具坐标系的转换矩阵（4*4），以及相机
说明：本次内容基于九眼标定算法的理论进行算法设计，并通过halcon和C#联合编程的办法进行APP端的设计一、主要内容九眼标定算法理论说明halcon代码说明C#代码说明二、九眼标定算法理论说明 本次算法通过视觉识别的9个特征点位置和机器人在空间中得到的对应的9个点的位置，通过最小二乘法得到齐次变换矩阵，再将齐次变换矩阵左乘对应的像素坐标点，这样即可得到在机器人坐标系下的像素点 以最小二乘法在二维
一、 概述 计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物 体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其 在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型 参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到， 这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学 参数，摄像机相对于
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2024-08-25 21:55:18
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1. ChArUco 介绍（Detection of ChArUco Corners）Chessboard具有高的交点精度，但是交点提取比较困难。ArUco能够快速检测，但即使使用亚像素精度提取，提取的交点精度也不甚理想。ChArUco集成了Chessboard的高精度与ArUco易用性的优点。使用ArUco的特征插值出棋盘格黑白块的内角点2. ChArUco 创建charuco_board =
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2024-08-29 17:11:06
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第1章 绪 论1.1 本论文的背景和意义机器视觉和视觉检测是目前计算机图像学的研究热点,在工业上的许多领域得到了广泛的应用,计算机视觉不但可以代替很多人工工作,提高生产自动化水平,提高检测精度,更是很多常规检测方法无法实现时的有效解决途径。而计算机视觉系统的设计通常是从摄像机获取的图像出发,对图像中的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像和目标的描述。如何从摄
旷视MegMaster机器人系列是旷视自主研发的一系列AI智能机器人硬件设备，基于旷视全球领先的人工智能算法及机器人技术，可实现搬运、分拣、托举、存储等功能，被广泛应用于物流仓储、工厂制造等场景。旷视SLAM组主要负责多传感器建图、定位、标定等工作，在开发过程中总结了一些理论和实践方面的经验教训，在此分享出来，希望能够与大家一起探讨，为机器人行业贡献自己的绵薄之力。
近期
文章目录引言张正友标定原理单目相机标定代码标定示意图 引言传感器标定在测量领域是不可或缺的一部分，相机标定较为简单，现在主流标定方法采用棋盘格标定、圆点标定等方式完成。本文从简单入手，应用opencv 中的标定方法实现相机标定。张正友标定原理相机标定的整体思路非常清晰，在已知某个标定的数学模型(以小孔成像为例)后，建立其数学表达式，进而采集多组标定数据进行优化求解即可。 网上已经有非常多的原理介
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2024-03-30 10:29:15
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'''
图像的仿射变换
在仿射变换中，原图中所有的平行线在结果图像中同样平行。为了创建这个矩阵我们需要从原图像中
找到三个点以及他们在输出图像中的位置。然后cv2.getAffineTransform 会创建一个 2x3 的矩阵，
最后这个矩阵会被传给函数 cv2.warpAffine。
'''
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotli
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2024-07-17 23:28:49
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对于初学者而言，对相机的标定经常模糊不清。不知道机器坐标与相机坐标如何转换，两个坐标系又是如何建立？ 我们通常是利用张氏标定法，针对于相机的畸变进行标定，利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。这个方法网上用的人很多，资料也较为全面。这里就不做说明了。本文主要是针对机械手的手眼标定，一般而言目前相机的畸变较小，精度也较为准确，使用该方法进行标定也能得到较好的效果。 首先，对于九点标定而言。我
