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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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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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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原创
2021-11-26 13:38:06
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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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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
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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一、可迭代对象、迭代器对象和生成器 像list, tuple等这些序列是可以使用for...in ...语句来进行遍历输出的。这是为什么呢？这就需要知道可迭代对象(Iterable)、迭代器对象(Iterator)和生成器对象(Generator)了。 1.什么可迭代对象？ 把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象。 2. 可迭代对象的本质？ 可迭
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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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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文章目录1：标定算法2：外部链接 1：标定算法vector_to_hom_mat2d(Px, Py, Qx, Qy, HomMat2D) 这里参考了halcon算子块的官方文档，使用的是最小二乘法，求HomMat2D矩阵。 -常用九点标定，求两个坐标系的坐标转换。。 下面个人实现原理，结果和上面算子算出来的结果一致，知识有限，仅供学习交流。 1：先来看一张图，图中矩阵为2行3列，最后一列为0,0
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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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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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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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
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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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
本文涉及很多代码及文字，排版、文字错误请见谅。本文包含约3200字，阅读时间预计12分钟文章目录一、SDK的安装 1. Ubuntu版本的安装过程 2. ROS Wrapper版本的安装 (1) `make ros` (2) 开启权限后运行节点`roslaunch imsee_ros_wrapper start.launch` (3) 另起终端查看ropic`rostopic
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2024-05-17 03:02:36
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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。 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变，利用校正得到的参数对图形进行处理后再 ...
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2021-07-20 14:27:00
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2评论
这个是我在win32 平台下写的程序，测试完全通过：不过要注意下面的问题：（1）opencv库是1.0的，我在vc6.0的平台使用（2）软件的设置要正确（3）图片载入的时候，使用的是批处理文件（其实就是建一个txt文件，里面写的和dos下面的操作代码一样的输入）（4）里面现在还有个问题没有解决：在得到角点坐标的时候，cvFindCornerSubPix里面的搜索区域还不明白（05）下面是我在网上搜
