一、点击选项卡：---助手--创建新的calibration，可以设置自己的摄相机参数。二、选择描述文件,cpd文件，就是选择你所需要的标定板的尺寸样式。如果没有你想使用的标定板，可以通过生成标定板函数进行创建自定义的标定板文件：打开程序窗口，添加以下代码gen_caltab(::XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFi
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2024-03-29 19:11:40
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一直以来，对于手眼标定所涉及到的坐标系及坐标系之间的转换关系都没能有一个很好的理解，最近找了halcon手眼标定的实例在研究，发现对于相机的两种安装方式（眼在手和眼在手外），其坐标转换关系是类似的，这样说好像太抽象了，下面具体说说。我觉得标定最基本的是要将坐标系理清楚，这里涉及到的坐标系有四个：机器人基坐标系base、法兰上的工具坐标系tool、相机坐标系camera和标定板坐标系cal；此外，涉
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2024-09-13 06:45:20
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文章目录前言一、目标检测是什么？二、使用步骤1.代码下载2.用pycharm运行代码
总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就将分享用YOLOV5进行目标检测并进行机器学习的方法一、目标检测是什么？目标检测（Object Detection）也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。就是在视频或者图像中，通过计算机自
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2024-02-28 09:59:01
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绿色左边那个点非基于模型 无锚框（anchor-free）系列的目标检测算法之CenterNet：Keypoint Triplets for Object Detection_Duets_QH的博客-CSDN博客_无锚框目标检测优势简
计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task，尤其又以检测最为重要和基础。
同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后，给出物体的类别(也就是给识别物体)，所以文章中不区分检测和识别任务。
笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多，将自己看到的，学到的，以及相关的一些理解总结如下。帮助自己进行梳理，也希望对后来者有帮助。我
大致将
一、目标检测算法是指什么？目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要分支，它旨在识别和定位图像中的目标对象。以下是目标检测算法的相关内容：目标检测的核心问题：目标检测需要解决的两个核心问题是“目标是什么”和“目标在哪里”，即不仅要识别出图像中的目标类别，还要确定它们在图像中的位置。目标检测算法的分类： 1）双阶段检测算法：如R-CNN系列，这类算法首先生成候选区域，然后对这些区域进行分类。它们的优点是
我们介绍一篇很好的 one-stage 目标检测论文：CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection，该论文是由中科院，牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出。截至目前，据我们所知，CenterNet 应该是 one-stage 目标检测方法中性能最好的方法。 date：20190418作者团队：中科院，牛津大学，华为诺亚方舟实验室论文
论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks 网上有很多对该论文的介绍，请自行百度：两幅图像相加后，结果已经不是一幅合理的图像了，这跟我们通常说的数据扩增完全不是一回事，为什么效果还会好？(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x1,y1),(x2,y2
0、所需了解的知识数据集数据集的类别已有不需要另外指定，这是因为在读取之前已有数据集的时候，数据集中就会包含了许多数据，其中结构如下：包括类别序号以及类别名字预训练模型或者模型 预训练模型也有了基本的参数，如下所示：训练集、验证集以及测试集的区别： 一般会认为训练集、验证集以及测试集没有很大区别，但是在halcon由于比较固定和标准，所以三者的作用是区分开来的，比如：训练集：用来对模型的数据进行训
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2024-03-20 13:40:18
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Halcon中的测量工具（找边找圆等）——Metrology系列1. Halcon中的工具助手对于使用Halcon的小伙伴们来说，在菜单栏上的“助手”一栏中可以找到一些可以快捷使用的工具。以18.11版本为例，助手工具栏里有五种工具，分别是：Image Acquisition ：图片获取工具，包括基于Halcon的图像采集接口等；Calibration：标定工具，用于对图像进行标定；Matchin
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2023-12-10 10:25:43
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目标检测基本概念什么是目标检测目标检测关注图像中特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息。检测给出的是对图片前景和背景的理解，需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置，常用检测框表示）与图像分类的区别，目标检测更具难度： 图像分类只需要判断输入的图像中是否包含感兴趣物体，而不需要定位具体位置目标检测的思路 如果知道了图中某个位置存在物体，再将对应的局部区域送
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2024-04-28 11:29:17
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目标检测和分类问题最大的区别就是数据集的不同，以前一直使用pytorch自带的voc数据集，但事实上自己制作数据集不管是在比赛里面还是项目里面都至关重要。所以我们需要自己标数据，这里给大家推荐2款标数据的软件！！！一、labelme这个软件是首推的，使用方便（虽然不是直接使用），通过命令行可以打开。首先我们要先建立一个虚拟环境：（里面那个labelme就是。）打开anaconda的Navigato
以制作yolov5的数据集为例，利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集的正确方法 文章目录前言一、labelimg简单介绍1 VOC标签格式，保存为xml文件。2 yolo标签格式，保存为txt文件。3 createML标签格式，保存为json格式。二、labelimg的安装1.windows中使用命令如下：2.安装完成后效果如下三、使用labelimg（一）创建数据集（二）使用po
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2024-06-18 04:51:34
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文章目录一、介绍二、更好2.1 批量规范化2.2 高分辨率分类器2.3 使用Anchor Boxes的卷积2.4 Dimension Clusters2.5 直接定位预测2.5 细粒度特征2.6 多尺度训练三、更快3.1 Darknet-193.2 分类训练3.3 检测训练4、stronger（YOLO9000部分） 一、介绍 目标检测现状： 大多数检测方法仍然局限于一小部分对象。这是因为对
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2024-04-01 00:55:44
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GeoLabel前期版本在制作目标检测类样本时偷了个懒，操作方式和数据格式与分割、变化检测没什么区别，也是生成栅格形式标记，再转成需要的格式，这种格式的问题是目标框不能有重叠，因为栅格无法将同一个像素标识为两个类别。 新发布的GeoLabel1.2.7版本（2021年10月30日发布），对目标
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2024-06-12 14:27:03
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文章目录1.目标检测基础概念1.2 边界框(bounding box,bboxx)1.2.1 锚框(Anchor box)1.2.2 交并比(Intersection if Union, IoU)2. 单阶段目标检测模型YOLOv32.1 YOLOv3模型设计思想2.2 产生候选区域2.2.1 生成锚框2.2.2 生成预测框（xywh）2.2.3 对候选区域进行标注2.3 卷积神经网络提取特征2
现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器，它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight
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2024-05-27 14:51:59
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文章目录1.目标检测1.1 边界框1.2 锚框1.3 交并比（IoU）1.4 非极大值抑制（non-maximum suppression，NMS）2.目标检测算法（基于锚框）2.1 R-CNN2.2 Fast R-CNN兴趣区域（RoI）池化层2.3 Faster R-CNN2.4 Mask R-CNN2.5 单发多框检测（SSD） 1.目标检测获取图像中目标的类别和具体位置，这类任务被称为目
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2024-04-15 15:01:26
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R-CNN： Region with CNN feature，是一个双阶段目标检测算法系列。 内容基于 b站霹雳吧啦Wz 博主，讲的很好，这里只是做简要总结。R-CNN：只有Feature extraction是CNN，其他是传统的机器学习方法。关键步骤：SS得到约2k个候选区域将约2k个候选区域分别使用AlexNet提特征，将提的特征用SVM做分类（假设分类20类，即voc数据集的类别数）。然后
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2024-09-24 19:28:19
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过程： 反向投影，meanShift算法，camShift算法。简要概述：基于颜色分布的目标跟踪（需将RGB空间转到HSV空间，利用H分量计算） 反向投影：利用直方图，求输入图中对应像素在目标图中的概率（出现次数频率），作为输出图对应像素的值。 meanShift算法：均值漂移，知道收敛到设定值。  
