一，前置知识在本部分，我们将学习用按位与运算（cv2.bitwise_and）观察灰度图像的各个位平面，以及通过图像按位异或（cv2.bitwise_xor）实现加密和解密过程，故最好先了解图像算术运算。二，位平面分解将灰度图像中处于同一比特位上的二进制像素值进行组合，得到一幅二进制值图像，该图像被称为灰度图像的一个位平面，这个过程被称为位平面分解。下面以灰度图像为例，介绍位平面分解的具体步骤：1
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2023-12-09 15:16:05
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Overview相关代码：pose_estimation in cggos/slam_park_cg
Features Based Method2D-2D: Epipolar Geometry2D-2D 对极几何 主要涉及到基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵的求解，并从中恢复出旋转矩阵 和平移向量 。计算机视
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2023-12-29 23:18:51
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论文：AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system三 检测器-单应矩阵和外参估计III DECTOR-C Homography and extrinsics estimation作者计算的单应矩阵，该矩阵可以将齐次坐标形式的2D点从Tag坐标系转换到2D图像坐标系（猜测这里的Tag坐标系原点为标签正中心，右下分别为XY，相机正前方为Z
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2024-05-17 15:15:37
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Apriltag中计算的Homography首先，在进行apriltag码检测时，如果检测到会一并计算出图像上apriltag码四个角点对应的homography矩阵，这个homography将这些点映射到到标准的(-1，1),(1,1),(1,-1),(-1,-1)顶点。在上面的示例一中，由homography和apriltag角点为:H = [ 3.3831e-01 7.066e-01
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2024-10-11 05:18:33
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# Python 位姿表示实现教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(学习目标) --> B(理解位姿表示概念)
B --> C(选择合适的库)
C --> D(获取位姿数据)
D --> E(处理数据)
E --> F(显示位姿)
```
## 2. 理解位姿表示概念
在Python中，位姿表示通常是指描述物
原创
2024-05-12 03:26:43
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机器人学导论 一、空间变换（1）位姿前言坐标系位姿位置姿态位姿变换映射平移旋转变换复合变换逆变换旋转矩阵，变换矩阵的意义旋转矩阵的意义变换矩阵的意义后记 前言由于视觉伺服与机械臂关系紧密，因此还是从基础开始，把机器人运动学记录一下。本篇记录刚体的位姿。实际上，空间变换在SLAM专栏里已经讲过一次了，不过机器人学导论给出了更详细的刚体运动说明。坐标系通常有两个坐标系，一个是用于参考的世界坐标系（笛
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2024-02-10 00:56:49
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一、位置与姿态描述1.位姿(Pose)物体（刚体）自身坐标系的位置和方向，图形上表示为一组坐标轴，如坐标系{B}及其坐标轴和2.相对位姿(relative pose)相对于一个参考坐标系A的某个坐标系B的相对位姿用（ksi）表示，描述了坐标系{A}经过平移和旋转转化为{B}的动作。若没有上标A，表示相对于世界坐标系O。空间中点P的位置分别在坐标系{A}和{B}中的描述满足： 操作符·表示向量转换相
# Python图像位姿校正
在计算机视觉和机器学习领域，图像位姿校正是一个重要的任务。通常情况下，我们需要校正图像中对象的位置、姿态和大小，以便进行后续的处理和分析。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们实现图像位姿校正，其中最常用的是OpenCV和NumPy。
## 图像位姿校正的基本原理
图像位姿校正的基本原理是通过特征点的检测和匹配，在不同视角下对对象的位置和姿态进行估计和校正
原创
2024-07-06 04:31:55
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车牌定位算法在车牌识别技术中占有很重要地位，一个车牌识别系统的识别率往往取决于车牌定位的成功率及准确度。 车牌定位有很多种算法，从最简单的来，车牌在图像中一般被认为是长方形，由于图像摄取角度不同也可能是四边形。我们可以使用OpenCV中的实例： C:/Program Files/Open
位运算1、原码、反码和补码计算机内部使用补码来表示2、按位运算实现快速计算(1) 通过^(异或)快速交换两个整数。a^=b
b^=a
a^=b(2) 通过a&(-a)快速获取a的最后为1 位置的整数。00 00 01 01 -> 5
&
11 11 10 11 -> -5
- - -
00 00 00 01-> 14、利用位运算实现整数集合一个数的二进制表示可
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2024-04-25 16:57:49
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文章目录前言一、关键帧（KeyFrame）1. 作用、意义2. 选择二、共视图（Covisibility Graph）1. 概念2. 作用3. ORB-SLAM2中的应用场景三、扩展树（Spinning Tree）四、本质图（Essential Graph）1. 特点2. 作用3. 与全局BA相比，本质图的优势五、与上述内容相关的代码 前言越来越不知道这前言写什么，大家共勉吧。一、关键帧（Key
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2024-07-12 17:36:36
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******看完位姿估计原理过一段时间又忘记了，现参考高翔视觉SLAM十四讲做本文笔记。 SLAM中的里程计都是基于特征点方式的算法。1.特征匹配 特征匹配是视觉SLAM中极为关键的一步,它解决了数据关联问题。通过图像与图像或图像与地图间描述子进行准确匹配，可以为后续姿态估计、优化等操作减轻大量负担。由于图像特征的局部特性、误匹配、重复纹理等，仅利用局部特征很难解决问题。首先讨论图像与图像匹配情况
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2024-06-04 19:02:45
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1. 雅克比矩阵 && 海森矩阵 雅克比矩阵（Jacobian）是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅克比行列式。它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近，类似与多元函数的导数。 假设F：Rn→Rm是一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数，这个函数由m个实函数组成：u1（x1，...，xn），...，um（x1，...，xn）。假设这些函数的偏导数存在，则雅克
空间基准是一组用于空间测量和计算的参考点、线、面，坐标系统则是空间基准传递的工具。惯性导航中常用的坐标系有惯性坐标系、地球坐标系、导航坐标系、载体坐标系。1.惯性坐标系惯性坐标系(，记作系)，牛顿运动定律只有在惯性空间才成立，惯性坐标系是惯性空间运动计算的基础。常用的惯性坐标系有地心惯性坐标系(，)，坐标原点为地球质心，轴为地球自转轴，指向北极，轴在赤道平面内指向春分点。轴与、轴构成右手正交坐标系
机器人编程语言最早于20世纪70年代初期问世，到目前为止已有多种编程语言出现，在众多机器人编程语言中究竟哪种编程语言最好呢？这个问题困扰了很多新手学者，但遗憾的是，这是一个没有准确答案的问题，你问不同的人会得到不同的答案，对于机器人学者来说建立“编程思维“才是最关键的，而不是用一种特定语言去衡量，在很多方面，学习哪种机器人编程语言并不是最重要的，重要的是通过编程思维来不断提升自己的技能。回到本文主
引言在做图像处理方面的毕设，希望在正式处理图像之前先把图像处理得比较“正”，比如对下面的图片，希望它是堂正的，就不用歪着头看。所以用python的cv库写了一个自动矫正的程序。注意：为了让图像和背景尽量区别，最好使用纯黑的背景(比如黑衣服，还能吸光)步骤1.提取目标的边界，比如课本 2.将边界之内的部分填充白色，那么这张图片就变成了掩码 3.根据掩码，将原来的图片扣到新的图片里 4.根据边界的轮廓
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2023-10-16 06:59:56
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论文：https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf代码：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/poseStacked Hourglass Networks for Human Pose EstimationAbstract本文为人体姿态估计任务提出了一种新的卷积网络结构。所有尺度上的特征都被处理和整合，以最佳地捕捉与身体相关的各
鉴于大家目前对滤波器设计软件比较陌生的状况，这里介绍一下关于滤波器设计软件的使用。由于filter solutions 的注册码难以寻找，故这里使用Filter Wiz Pro来介绍，希望大家能以下面的实例逐步掌握对Filter Wiz Pro的使用。【设计任务】 设计一个二阶低通滤波器，截止频率为f
文章目录简介开启机械臂底层节点，包含了moveit开启深度相机配置相机的TF坐标系find-object-2d安装运行效果图像坐标系转换机器人坐标系控制机械臂 简介本文使用 wheeltec，代码中型号为mini_mec_moveit_six，6自由度机械臂小车。实现用深度相机，检测目标的3D位姿，从图像坐标系转换到机器人坐标系，并用机械臂moveit抓取目标。完整流程的大概实现。开启机械臂底层
编译原理学习笔记23——优化123.1 优化概述优化的基本概念优化示例23.2 局部优化——基本块划分基本块划分算法流图基本块的DAG表示23.3 局部优化——基本块优化 23.1 优化概述优化的基本概念优化：对程序进行各种等价变换，使得从变换 后的程序出发，能生成更有效的目标代码。
等价：不改变程序的运行结果有效：目标代码运行时间短，占用存储空间小 目的产生更高效的代码遵循的原则
