双目视觉定位总体方案设计主要步骤说明：1）双目相机标定，获取左右摄像头内参、外参，得到图像坐标到世界坐标的映射模型。2）图像预处理，根据标定得到畸变参数对采集到的图像去畸变，根据测试图像数据特征对畸变后图像做增强、滤波等，使图像更便于后续特征检测；3）图像特征点匹配：采用ORB算法对左右相机图像作特征检测，检测后的特征点根据匹配算法做匹配，记录匹配后的特征点对；4）根据匹配后的特征点对计算视差，根
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2024-02-04 00:25:10
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随着科技不断在发展，双目立体视觉是一门有着广阔应用前景的学科，根据双目立体视觉CCAS提供的思路及组成原理，随着光学、电子学以及计算机技术的发展，将不断进步，逐渐实用化，不仅将成为工业检测、生物医学、虚拟现实等领域的关键技术，还有可能应用于航天遥测、军事侦察等领域。目前在国外，双目立体视觉技术已广泛应用于生产、生活中、工业中。双目视觉三维定位原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理。 &n
火力全开，优化 python 量化日行情数据下载以及常用指标计算速度今天做了个异步协程的测试，结果有点失望，多进程 + 协程并没有提高 io 密集型任务请求的效率。至于为什么，原因暂时没找到，怀疑是协程的事件循环耗了时，或者是任务并没有构造出真正可等待对象。有知道的网络大神能否提下专业意见。不过重构了日行情下载速度和常用指标计算速度，还是大大减少了时间的花销。日行情数据 5000 个股票，更新时间
目录一、双目测距基本流程二、相机畸变三、双目标定四、立体校正五、立体匹配与视差图计算六、深度图计算七、双目测距的精度八、构建点云九、代码实现十、效果图一、双目测距基本流程 Stereo Vision， 也叫双目立体视觉，它的研究可以帮助我们更好的理解人类的双眼是如何进行深度感知的。双目视觉在许多领域得到了应用，例如城市三维重建、3D模型构建(如
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2024-05-20 08:43:03
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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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使用MPU6050硬件DMP解算姿态是非常简单的，下面介绍由三轴陀螺仪和加速度计的值来使用四元数软件解算姿态的方法。我们先来看看如何用欧拉角描述一次平面旋转(坐标变换)：设坐标系绕旋转α角后得到坐标系,在空间中有一个矢量在坐标系中的投影为,在内的投影为由于旋转绕进行，所以Z坐标未变，即有。转换成矩阵形式表示为：整理一下：所以从旋转到可以写成上面仅仅是绕一根轴的旋转，如果三维空间中的欧拉角旋转要转三
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2024-05-18 09:34:06
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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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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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******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
