在配置完(一)里面的信息之后，你是不是有种迫不及待的心情向在windows下编写一个程序。和windows不同的是在linux中不需要专门在装一个类似VC之类的应用软件了。在系统中已经有现成的了。一、编写helloworld应用程序Rainysky习惯，也是为了方便，在opt建立了几个文件夹，opt/zedboard/code,并且cd /opt/zedboard/code里面将自己的代码放到里面
摘要1. 需求2. 算法的步骤3. 实现的效果4. 部分代码5. 非常感谢您的阅读！6 期待您加入 1. 需求我目前在做自动驾驶车辆上的各类传感器的标定问题。很容易理解，各类传感器就相当于自动驾驶汽车的眼睛，眼睛近视了，我们还能指望他安全吗？所以各类传感器的标定也是一个非常重要的方面。最近组里有一个我认为有点奇葩的需求，利用棋盘格进行广角相机的内参标定，相机模型用的是之前我们介绍过的OCAM模型
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2024-04-09 13:23:36
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目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我们将了解什么是极点，极线，极线约束等。基础概念当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们失去了重要信息，即图像深度。 或者图像中的每个点距相机多远，因为它是3D到2D转换。 因此，是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题。 答案是使用不止一台摄像机。 在使用两台摄像机(两只眼睛)的情况下，我们的眼睛工作方式相似，这称为立体视觉。 因此，让我们看看Ope
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2024-06-26 06:41:03
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棋盘覆盖问题的python实现及其简单可视化【使用plot】问题介绍效果展示代码实现 问题介绍棋盘覆盖问题，是一种编程问题。如何应用分治法求解棋盘覆盖问题呢？分治的技巧在于如何划分棋盘，使划分后的子棋盘的大小相同，并且每个子棋盘均包含一个特殊方格，从而将原问题分解为规模较小的棋盘覆盖问题。k>0时，可将2k×2k的棋盘划分为4个2（k-1）×2（k-1）的子棋盘。这样划分后，由于原棋盘只有
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2024-04-17 19:22:02
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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;namespace boardDemo
{
class verticalLine
{ 定义一个竖线结构体
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2024-04-30 20:21:26
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摘要：rs()绘制角点。 5. 重复以上步骤，直到所有图片处理完毕。 6. 6. 使用calibrateCamera()函数计算相机参数。代码示例:import cv2
import numpy as np
# 读取标定图片
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 定义
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2024-05-31 21:16:09
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ROS标定工具是采用棋盘格，具体实现是OPENCV。将输入图像降采样到大约VGA分辨率，并在全尺寸图像中检测校准目标角点。 结合这些明显正交的职责作为一个优化。棋盘式检测在大图像上太昂贵，所以最好在较小的显示图像上进行检测，并将角点缩小到正确的大小。def get_corners（self，img，refine=True）：函数中使用cvFindChessboardCorners查找图像中棋盘的角
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2024-04-07 09:33:46
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最近我用Python做了一个国际象棋程序并把代码发布在Github上了。这个代码不到1000行，大概20%用来实现AI。在这篇文章中我会介绍这个AI如何工作，每一个部分做什么，它为什么能那样工作起来。你可以直接通读本文，或者去下载代码，边读边看代码。虽然去看看其他文件中有什么AI依赖的类也可能有帮助，但是AI部分全都在AI.py文件中。AI 部分总述AI在做出决策前经过三个不同的步骤。首先，他找到
Opencv-python 用solvepnp实现棋盘测距和欧拉角测定相机标定，获取相机内参 （内参数矩阵，畸变系数） 用以标定的图像相机标定代码：import cv2
import numpy as np
import glob
# 相机标定
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)
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2024-04-16 10:31:35
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棋盘格角点检测 文章目录棋盘格角点检测1、cv::findChessboardCorners 棋盘格角点检测2、Opencv源码实现3、基于生长的棋盘格角点检测 背景： 最近开发一个光学检测的项目，检测方式是通过一个成像亮度计(光学相机)拍摄一个显示屏，显示屏上显示的是另一个工业相机实时拍摄棋盘格的
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2024-04-21 06:47:55
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程序流程准备好一系列用来相机标定的图片；对每张图片提取角点信息；由于角点信息不够精确，进一步提取亚像素角点信息；在图片中画出提取出的角点；相机标定；对标定结果评价，计算误差；使用标定结果对原图片进行矫正；opencv实现代码：#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <
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2024-01-08 14:00:27
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目录前言一、识别方法1.目标检测2.分类3.Opencv图像处理 前言这篇写的是象棋机器人的识别代码部分 一、识别方法识别的方法一般包括目标检测、分类或者使用opencv处理图像。这三种方法我都有尝试，总的来说目标检测的精度需要大量的数据集作为支撑，分类任务所需的数据集较少，但是对棋盘的位置要求比较严格，opencv的图像处理方法不容易想到，也有一定的局限性。1.目标检测这里就不放代码了，也
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2024-04-17 15:40:41
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文章目录相机矫正与显示说明Code运行效果 相机矫正与显示1、注意事项； 2、Code； 3、效果； 4、参考；说明1、相机标定的棋盘格宽高要对应，棋盘格角点识别只寻找内角点（自带例程里是w*h = 6 * 9）； 2、注意棋盘格默认坐标系在左上角，drawChessboardCorners()会默认将x方向绘制为红色； 3、findChessboardCorners()之后必须进行粗角点提取（
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2024-05-09 10:56:46
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OpenCV中CV_EXPORTS类别KeyPoint与KeyPointsFilter头文件分析 用OpenCV一段时间了，说实话KeyPoint接触也算比较多，一直没有时间对其数据结构进行分析。今天打开源码对其keypoint.cpp文件进行简单分析一下：keypoint.cpp主要包含两个类KeyPoint与KeyPointsFilter。其中KeyPoint包含基础的功能函数：读写存储ke
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2024-03-26 14:26:36
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OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
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2024-04-16 08:29:48
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图像上采样和降采样
图像金字塔概念
1. 我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoom in)和缩小（zoom out），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔
2. 一个图像金字塔式一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。
高斯金
目标• 理解 FAST 算法的基础• 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理我们前面学习了几个特征检测器，它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看，这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM（同步定位与地图构建），移动机器人，它们的计算资源非常有限。为了解决这个问题，Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里 FAST 算法。
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2024-10-17 20:46:13
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我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。01. 数据 我们对该项目的数据集有很高的要求，因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的，这导致我们创建了自己的数据集。我使用国际象棋和摄像机（GoPr
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2024-06-17 21:40:42
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1.FindChessboardCornersFindChessboardCorners是opencv的一个函数，可以用来寻找棋盘图的内角点位置。函数形式int cvFindChessboardCorners( const void* image, CvSize pattern_size, CvPoint2D32f* corners, int* corner_count=NULL, int fla
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2024-05-29 08:21:26
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想要应用SGVision做视觉引导定位，但是初接触机器视觉不太懂这个要怎么引导定位。因此上周我们安排了一次抖音直播，专门讲引导定位中的坐标系标定，很多用户都说没有看到，我就整理了一下内容分享给大家。标定后可以用来计算图像拍到的物体在机器人坐标系中的坐标值。它的原理是设置图像坐标点和机器人坐标点的对应关系，通过算法来计算出变换关系，即可知道图像上任一点的相机坐标点对应的机器人坐标。具体设置如下：1、
