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
相机是彩色的, 用下面的代码保存为本地图片, 打开发现是彩色的.但是, 你会发现显示到屏幕上却是黑白的.dev_close_window()
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
open_framegrabber ('GigEVision2', 0, 0, 0, 0, 0,&nb
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
一、概述荀子说“君子性非异也，善假于物也”。当你会用英语，就可以与世界各国的人交流；当你会用编程语言，就可以与计算机交流；当你会用数学语言，就可以精确的描述世界。当你会用OpenCASCADE这个开发包（SDK），就可以在计算机中创造一个三维世界。大学期间，偶然在图书馆翻到一本发黄的书，讲的是用Turbo C2.0 C语言graphics.h头文件来画图的计算机图形学的书，随即对计算机图形学有了兴趣。后来一直在图书馆里面看计算机图形学方面的书，都没有得其要领。一方面是国内的教材上来都是抽象的理论
〇.算法效果展示0.1要定位的模板一找到的匹配在有污损情况下找到的匹配0.2要定位的模板2找到的匹配一． 理论部分模板匹配的算法包括基于灰度的匹配，基于特征的匹配，基于组件的匹配，基于相关性的匹配以及局部变形匹配。基于灰度的匹配一般应用在没有缩放和旋转，颜色变化不大的场合。基于特征的匹配一般应用在具有缩放和旋转，颜色变化较大的场合。在模板各个组件有相对位移的情况下，使用基于组件的匹配算法。在图像模糊，目标定位不依赖于边缘的情况下一般使用基于相关性的匹配。目标有局部变形的情况使用局部变形匹配算法。
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
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
一、提高Halcon的运算速度，有以下几种方法：1、Multithreading(多线程)2、Automatic Parallelization(自动操作并行化)3、Compute devices，利用GPU提速，如果显卡性能好，至少可以提高5~10倍的运算速度二、多线程1、官方自带的例程get_operator_info.hdev，可以查看支持多线程的算子；* Determine the multithreading information
get_m
极坐标的用途把圆形的图片转换为矩形，便于字符识别和关键区域的提取。在halcon中对应的算子（1）极坐标的展开：polar_trans_image_ext(Image : PolarTransImage : Row, Column, AngleStart, AngleEnd, RadiusStart, RadiusEnd, Width, Height, Interpolation : )（2）极坐标的逆变换：polar_trans_image_inv(PolarImage : XYTransIm
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