旋转中心标定方式的说明在下面的图例中，红色为相机视野(FOV)，黄色为工件，五星为Mark点。（训练的标准位置）（工件发生平移）（工件发生旋转与平移）（图4）旋转中心方法用于所有机器人与视觉配合场景方法 ：计算工件实际发生的偏移量 和旋转，结合机器人的旋转中心进行二次补偿后 ，把补偿量 发送给机器人 ，然后机器人把补偿量进行抓取或放置即可。计算 某个点绕另外一旋转定角度后的坐 标，如图 ：A（x，y）绕 B（rx0 ，ry0) 旋转a度后的位置为 C（x0，y0 ），则有如 下关系式：x0= c
获取图像像素的指针CV-Assert(myImage.depth()==CV_8U);Mat.ptr < uchar>(int i=0)获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。获得当前行指针const uchar * current = myImage.ptr< uchar>(row);获取当前像素点P(row,col)的像素值p(row,col)=current[col]像素范围处理saturate_cast< uchar >- saturat
之前安装配置好OpenCV的环境之后，就可以进行使用了。下面是关于OpenCV的图像处理程序。#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
&n
关于大佬们的一些见解下面是引用知乎的一段文字： 我们从单目视觉说起。平时我们都说要做视觉识别、测量云云，然后我们就会去拍照，再对数字图像做各种处理，颜色处理、灰度化、滤波、边缘检测、霍夫变换，最后得到了希望得到的特征，是这样的对吧？ 不过请注意！到了这一步，其实我们仅仅是得到了一坨坨感兴趣的像素而已！究竟要怎样才能把这些像素转化到现实世界的对象中呢？也就是说，究竟要怎样对这些仅存在于图像中的东西进行测量，才能得到具有实际意义和尺度的数据呢？这个时候我们就懵逼了…… 没错， 摄像机标定的存在意义
PS：安装过程中的一些总结和教训安装文件夹里的V11对应的是VS2012版本，V14对应的是VS2015版本，所以使用VS2012的人可能无法使用opencv3后面的一些新版本的库，目前的opencv基本都支持V14，所以尽量安装VS2015.VS2012的平台默认是Win32，和你的电脑的位数无关，所以我们在VS2012上安装的时候只能选择X86的版本和Win32的平台。OpenCV是计算机视觉开源库，主要涉及图像处理和机器学习等相关方法。是由Inter公司贡献出来，俄罗斯工程师贡献大部分C/
参考代码：https://github.com/christianwengert/calib_toolbox_addon所谓手眼系统，就是人眼睛看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼睛和手的坐标关系。如果把大脑比作B，把眼睛比作A，把手比作C,如果A和B的关系知道，B和C的关系知道，那么C和A的关系就知道了，也就是手和眼的坐标关系也就知道了。相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。在实际控制中，相机检测到目标在图像中的像