机器人手眼标定功能的一部分 计划采用九点标定，九点标定通过变换矩阵就可以完成，在opencv中就是一个api，但是问题是无法很好的进行机器人坐标与图像点的对应 解释一下问题： 机器人自己有个坐标系，机器人照片采集的图像也有一个坐标系，手眼标定就是将图像的坐标系转换成机器人的坐标系，相当于告诉机器人，
原创
2021-05-25 22:29:14
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笑死，宇宙的尽头是matlab和Microsoft Office 本文程序来自这篇博客，以防万一……把我的程序贴上来吧clear all;
clc;
close all;
%%% 含误差空间圆拟合点 %%%
M=importdata('E:\sjj\0601o\o.txt'); %这是我的离散点数据，n行3列
[num dim]=size(M);
L1=ones(num,1);
A=
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2024-04-18 12:56:41
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已知三维空间离散点坐标(xi, yi, zi)，构建一个空间圆使得空间点尽可能靠近拟合的空间圆。效果如下图首先，所有离散点尽可能在一个平面上，平面方程可表示为 &n
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2024-03-26 10:07:40
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目录棋盘格标定Matlab相机工具包计算相机内参：详情参考链接OpenCV函数调用：实心圆点标定相机标定标定结果-重投影误差完整代码展示在相机内参标定中，采用二维靶标标定主要分为两种方式：棋盘格标定、实心圆点标定。注意棋盘格和实心圆点在标定过程中注意保持清晰，且与水平（竖直）成一定角度15-30°，实验所得，仅供参考。棋盘格标定棋盘格标定相机内参主要采用两种方法：Matlab的相机工具包、Open
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2024-02-23 13:11:19
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文章目录1、Curve Fitting1.1、残差定义1.2、 Problem问题构造1.3、完整代码1.4、运行结果2、Robust Curve Fitting3、Circle Fitting 代价函数定义问题3.1、代价函数定义3.2、示例代码3.2.1 代码13.2.2 代码2 1、Curve Fitting到目前为止，我们看到的示例都是没有数据的简单优化问题。最小二乘和非线性最小二乘分析
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2024-07-13 07:57:39
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在之前的文章里，已经介绍了几种不同的成长曲线的形式，知道了几种曲线的趋势情况。比如，指数曲线就是呈指数的不断增长；S型曲线就是先增后趋于平稳。然而，再进一步，怎么拟合出适合给定样本数据的模型曲线呢？这回，我们介绍曲线的几种拟合算法。 曲线拟合主要有3种算法：三点法、三和法和高斯-牛顿法。下面简单介绍3种算法的原理。 1、三和法： 三和法是利用三个和值来进行计算。将数据平均分成三段，分别求这三
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2024-08-23 10:58:27
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0 引言在进行动态跟踪时，有时可能会关注轨迹的运动状态，例如获取沿圆弧轨迹运动物体的运动半径大小。本文介绍了几种算法对点集（xi，yi）进行圆拟合的方法：代数逼近法、最小二乘法和正交距离回归法。 其中，最常用的是最小二乘法，求最小二乘法的圆就是求圆心（xc，yc）和其半径Rc，使残余函数最小，残余函数定义如下：#! python
Ri = sqrt( (x - xc)**2 + (y - yc)*
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2024-04-17 19:56:10
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来看源码：Row := [0, 100, 200, 100, 0]
Col := [100, 0, 100, 200, 100]
Row := [61.098, 62.402, 61.525]//y
Col := [154.747, 138.099, 130.394]//x
*具体多少个点，圆弧旋转16-20个点完全够了。
Row := [24.052,26.729,28.815,30.285
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2024-04-06 21:08:45
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Windows 11 下载并安装OpenCV首先下载库文件，如下图所示，进入OpenCV 官网，选择Library->Releases，进入Release库文件包下载页面。 选择Windows系统的文件下载，点击选择之后会自动开始下载。本案例选择OpenCV-4.8.0版本，下载的文件名为opencv-4.8.0-windows.exe，双击该文件解压 也可以右键选择文件
前言最近在搞机械臂的研究，其中涉及到的一个问题就是对于坐标系的确定； 现在使用的方案就是将机械臂放在下面，摄像头通过支架架在机械臂正上方40cm左右的位置，此时需要机械臂确定好坐标位置，通过原点坐标进而求出每一个舵机该转动的角度。 随着每一次系统的移动，坐标原点的位置可能会发生偏差，因此需要设计一种方案来确定坐标原点的位置，本次的设计方案为： 操作机械臂在平面上画一个同心圆。然后在同心圆内找到任意
设输入三点为圆弧上的三个点 ，) ，，三点按顺时针或者逆时针在圆弧上排列。一、三点圆弧1、判断三点是否共线及圆弧走向 求与 (1) 结果为正：圆弧是逆时针画 (2) 结果为负：圆弧是顺时针画 (3 )结果为零：三点在同一直线上2、计算圆弧圆心及半径设圆心坐标为，半径为 ，则圆的方程可写为： 将输
变换 平滑轮廓：smooth_contours算子：smooth_contours_xld(Contours : SmoothedContours : NumRegrPoints : )示例：smooth_contours_xld (Border, SmoothedContours, 11)Border（输入对象）：输入轮廓对象SmoothedCo
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2024-05-09 21:37:04
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自己想实现的功能就是：给了一系列的离散点，用圆或直线的方式进行拟合，大致效果图如下：受限于本人的数据源的格式限制，本人对于上面的两人的MATLAB及C++代码都进行了简单的改变来适应自己的需求实现如下：MATLAB实现：function [xc,yc,R] = circleFitting( x, y )
%版权声明：本文为CSDN博主「冯Jungle」的原创文章，遵循 CC
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2024-02-20 20:57:14
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写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
此博文为本人写的第一篇博文，写博文的主要目的呢有两个：第一就是对自己做过的工作进行总结；第二就是希望跟志同道合的人相互学习交流~ 本篇博文主要是我自学SIFT、SURF、ORB三种算法（三种特征描述子）过程的笔记以及运行的代码。博文主要是对于三种算法的 归纳以及加入我自己的一些思
Laplacian算子边缘检测效果图原始图灰度图效果图scharr滤波器边缘检测效果图原始图X方向Y方向Scharr合并图1、Laplacian算子的简介Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。可使用运算模板来运算这定理定律。如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导
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2024-04-18 15:50:47
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getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_RECT;交叉形：MORPH_CROSS;椭圆形：MORPH_ELLIPSE;第二和第三
文章目录图像梯度Sobel算子Scharr 算子Laplacian算子Canny边缘检测图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔轮廓检测画图函数轮廓特征面积周长轮廓近似多边形边界矩形外接圆 图像梯度Sobel算子dst= cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth：图像深度,都是默认-1，表示输入输出深度一样dx,dy：分别表示水平和竖直方向， 置1表示计算
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2024-04-07 22:17:52
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1.圆确定圆需要两个要素：圆心位置和半径/直径，因此AutoCAD画圆可采以下方法：1）直接给出圆心位置和半径/直径（所谓圆心半径法和圆心直径法）2）三点法（3P）：指定圆通过的任意三点3）两点法（2P）：指定两点为圆的任一直径的两个端点，也就知道了圆心位置和直径4）相切、相切和半径法（TTR）：指定与圆相切的两个对象和圆半径5）相切、相切和相切（TTT）：指定与圆相切的三个对象最后两种方法在做圆
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2024-04-29 15:07:57
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在之前的笔记中，我们提取了图像中的轮廓信息，那么我们就可以通过这些轮廓来做一些进一步的操作。今天要整理记录的是对轮廓进行椭圆拟合。 轮廓的椭圆拟合，就是将一个轮廓近似表示为一个与该轮廓形状相近的椭圆，当这个椭圆的长短轴相等时就是一个圆。如果我们的目标本身是一个圆或椭圆，但是可能存在一些瑕疵，例如缺角、凹陷等等，那么进行提取轮廓、椭圆拟合后，就可以得到和目标物体近似的完整椭圆。 这就是轮廓椭圆拟合的
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2023-12-29 14:58:36
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