一、简介主要讲解上下双相机定位贴合的原理和实现过程，包括各种标定、组合使用及具体的halcon源码实现，适用于的X、Y、Z三轴加一旋转轴系统，如模组组成的多轴系统、Scara四轴机器、六轴机器人（在运行过程中保证几个自由度不动，运行即可）二、标定介绍这一小节总结了通用的相机和轴的相对位置模型，并对其标定进行详细讲解本系统仅使用了九点标定，精度可做到0.05mm九点标定作用：A、本质就是仿射变换，一个坐标系转换到另一个坐标系B、最少三个不同线的点，九点标定就有一定的拟合 作用,能够减少一
带ROI跟随的找边，是机器视觉中最常用的功能。如果各位对勇哥这段代码有疑问，欢迎留言讨论。载入第一张图片，执行找边的结果。载入第二张图片，角度与位置与上张不同。可以看到ROI是跟随的，执行找边。这里勇哥没有再找第二条边，因为方法是一样的，就不重复了。完整测试代码如下：找边的算子find_line是个外部过程，其代码见勇哥另一个贴子：Halcon学习（27-2）halcon测量技术：找线在这个找边的代码中，有一个算子gen_rectangle_arrow_contou
一般的光照补偿算法结合网上的资料发现比较多的去光照不均匀算法基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法本文发表于北京理工大学学报该算法流程如图：将图片投影到hsv域，对亮度v进行gamma校正，然后重新融合图片，得到校正后的图片。参考网上的matlab代码clc,close all;
tic;
im=imread('srcmpp.bmp');
%im=imread('qqq.jpg');
figure;
imshow(im);
title
基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法相应论文：基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=20160216&year_id=2016&quarter_id=2&falg=1该文的算法流程如下图所示：实现工具：matlab2013a.效果图：emmmm还原出来没有论文中效果那么好。。。。。。与其他传统方法相比gamma校正直方图均衡ret
1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，下面图1和图3为做硬币面额识别拍摄的，可以看到，由于硬币表面的反光以及打光角度的原因，图片存在严重的光照不均现象。如果对两幅图像直接进行全局阈值可以得到图2和图4的结果，可以看到分割的效果很差，比如第一幅，右上角的光照要强一些，而且右上角的硬币存在一定的反光
贝叶斯定理白话解2021-01-12 19:19:33
贝叶斯定理太有用了，不管是在投资领域，还是机器学习，或是日常生活中几乎都在用到它。例如，生命科学家用贝叶斯定理研究基因是如何被控制的；教育学家意识到，学生的学习过程其实就是贝叶斯法则的运用；基金经理用贝叶斯法则找到投资策略；谷歌用贝叶斯定理改进搜索功能，帮助用户过滤垃圾邮件；无人驾驶汽车接收车顶传感器收集到的路况和交通数据，运用贝叶斯定理更新从地图上获得的信息；人工智能、机器翻译中大量用到贝叶斯定理...我将从以下4个角度来科普贝叶斯定理及其背后的思维：1.贝叶斯定理有什么用？2.什么是贝叶斯定
在机器视觉中表示两个坐标系的映射关系一般用矩阵表示 。下面的知识则是使用三角函数推导两者的关系。（一）坐标系原点旋转的情况如下图所示，有两个坐标系，绿色的XOY, 红色的X'OY'。点P(x,y)在坐标系XOY中是(300,350)，现在我们想求点P在红色坐标系X'OY'中的位置？我们按推算公式一计算一下，则：x'=OD+DF=x*cos(20)+y*sin(20)y'=PC-FC=y*cos(20)-x*sin(20)>>
数学模型已知两个坐标系在各方向上尺度缩放比例一致，两个坐标系的转换关系可以用7个参数来表示，3个旋转参数，3个平移参数，1个比例参数。已知三点在A、B两个坐标系中的坐标，那么这7个参数可以唯一确定。坐标转换的数学模型为：其中，λ是比例参数，R是旋转矩阵，Δ是平移向量，A、B分别是两个坐标系中的坐标。比例参数λ最容易计算旋转矩阵R是一个3x3的正交矩阵，有3个自由度。可利用反对称矩阵S来构造旋转矩阵R：那么其中I是单位矩阵，这里R只有a、b、c三个变量，解出a、b、c即可确定旋转矩阵R。这样(3)
我们知道autocad中的ucs指令可以变换坐标系，然后可以查询同一个点在不同坐标系下的位置。勇哥想实现这个功能，因此先收集一些资料。1.坐标系变换 在图形学中，经常需要从一个坐标系变换到另一个坐标系。如下图，两个坐标系xoy和 。 在xoy坐标系中的坐标分别为 。 P在xoy坐标系中的坐标分别为 (x, y)。
声明：本文转载自公众号AmazingRobo+分享一个可任意移动，任意旋转的J4关节移动相机标定算法。只需标定一次，相机就可以在任意位置且相机可以带旋转的进行拍照。简单方便。— Edited By Hugo前言：说起SCARA手眼标定，这是第四篇了。已经基本覆盖常用平面手眼标定的方式。这些都是基于第三方实现的算法，可适用于所有的SCARA机器人。标定步骤如下：移动相机需要按机器人未端安装校准治具，并在相机工作视野平面上，找一个视觉容易识别且唯一的特征点。STEP1: 求教校准治具未端的