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坐标旋转变换公式的推导

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 围绕原点的旋转如下图, 在2维坐标上,有一点p(x, y) , 直线opの长度为r, 直线op和x轴的正向的夹角为a。 直线op围绕原点做逆时针方向b度的旋转,到达p’ (s,t)s = r cos(a + b) = r cos(a)cos(b) – r sin(a)sin(b)   (1.1)t = r sin(a + b) = r si

在机器视觉里,到底什么是世界坐标系?

勇哥看到下面这图的时候,突然对什么世界坐标这个概念模糊起来。一直以来,我以为所谓机器视觉里面的世界坐标是指摄像机视野内看到的对象上面的坐标。但是上图中世界坐标的定义显然跟相机没啥子关系。其实,世界坐标是我们自己定义的参考坐标而已,你可以把它定义在任何位置。它可以在标定板上面,这时候它是为了描述相机的位置而被引入的参考坐标。(后面有示例)它也可以是在其它任何位置,这取决于你的目的。我们在halcon标定助手标定的时候,每张标定板图片上的世界坐标都是不同的。最后这全部图片合在一起,halcon会算出

沉浸式学习线性代数!这里有一本全交互的线性代数书

今天,我们给大家介绍一本好玩的线性代数书籍。线性代数的书籍那么多,这本却独具特色。准确来讲,量词似乎不能用「本」,因为它需要在网页上阅读,更重要的是,书里的图是可以动的,读者还可以拖动图。这种交互式图看起来很有意思~书籍地址:http://http://immersivemath.com/ila/index.html《Immersive Linear Algebra》的作者是 J. Ström、K. Åström、T. Akenine-Möller,全书共包含 12 个部分:序言和 11 个正文

如何通俗的解释仿射变换?

知乎里有些扫盲贴真是精华,讲得相当通俗易懂。 把复杂的东西讲清楚也是件不容易的事,这篇文章的作者是用了真心。简单来说,“仿射变换”就是:“线性变换”+“平移”。先看什么是线性变换?1 线性变换线性变换从几何直观有三个要点:变换前是直线的,变换后依然是直线直线比例保持不变变换前是原点的,变换后依然是原点比如说旋转1.1 代数简单讲一下旋转是怎么实现的,可以让我们进一步了解代数是怎么描述线性变换的。你可以手动操作下,会发现旋转矩阵在不断变化(为了方便观察旋转,我标记出一个顶点):总结下来,线性变换

九点自动标定---如何让相机视野中心十字对准目标物?

我们知道图像坐标和机械坐标是相互独立的,需要通过移动9个点(常说的9点标定)的方式建立二者的关系,从而达到通过像素点的坐标关系得到机械坐标。相机的视野中心对准目标物中心这会延申到吸嘴是否准确的抓取到目标,如何达到这一操作见下(假设已经通过9点标定建立关系后,准确说方法1根本就没用到9点标定的关系式,它也不需要进行9点标定)方法1:如下图所示:假设大黑框里面的内容代表相机视野里的东西,绿色十字是视野的中心点,黑叉叉代表目标物。现在需要操作机械轴将视野沿蓝色箭头指示的方向移动使视野中心点落到黑叉叉中

单目相机标定: 一个全自动化的使用opencv的标定程序

首先使用拍照工具拍摄一些JPG格式的标定图片。然后放到特定的文件夹下,我这里是image文件夹。在标定前,首先读取该文件夹下的图片文件,获取这些图片文件的文件名,以备将来opencv读取图片使用。这样做的好处是不用特意给拍摄的图片按照特定格式重新命名,大大减小了工作量。标定时,程序会检查这些图片是否能正常提取格点,如果不能,程序自动舍去,在标定时该幅图片不参与计算。标定完成后,程序会把标定结果显示到控制图上,并把标定的更详细结果写入的txt文件。用到的opencv版本的2.4.10,vs版本是2

手眼标定_全面细致的推导过程

本文解决的问题:  机械手搭载双目相机,手眼标定。 本文有细致的推导过程,非常全面。  什么是手眼标定  确定像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系;  为什么会存在这个?  举一个生活中常见的例子——用手移动物体:   第一步:眼睛观察到三维世界,并将其转换到视网膜平面(三维空间转换到二维平面)传送信息给大脑;   第二步:大脑想要移动某个物体,假设想要将物体从A点移动B

affine transformation matrix 仿射变换矩阵 与 OpenGL

变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况,所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等,如下图:参考: http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。仿射变换(Affine Transformation)Affine Transformation是一种二维坐标到二维坐标之间的线

手眼标定原理实战

手眼关系一般分为固定相机和移动相机两种模式。在这章我们同样需要涉及到标定这块的知识,我们回顾一下,标定的流程一般如下:图7.1.1 标定流程图根据摄像机和机器人的位置关系可以分为Eye-in-Hand和eye-to-Hand。摄像机安装在机械手上,并且随着机械手一起运动,这种称为Eye-in-Hand。将摄像机安装在机械手本体之外,固定在某个位置,这种称为eye-to-hand。机械手一般分为串联六轴的和四轴并联的,两种机械手的坐标系关系以及优势都不相同。手眼标定的过程其实就是求解摄像机坐标系和

几何变换详解

在三维图形学中,几何变换大致分为三种,平移变换(Translation),缩放变换(Scaling),旋转变换(Rotation)。以下讨论皆针对DirectX,所以使用左手坐标系。平移变换将三维空间中的一个点[x, y, z, 1]移动到另外一个点[x', y', z', 1],三个坐标轴的移动分量分别为dx=Tx, dy=Ty, dz=Tz, 即x' = x + Txy' = y + Tyz' = z + Tz平移变换的矩阵如下。缩放变换将模型
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