ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (伍) 第五章 计算机视觉

书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用。

计算机视觉这章分为两个部分,摄像头在Ubuntu中驱动并在ROS下使用,以及相关图像算法等。

补充阅读:http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/50053653

第128-129页:

介绍本章要点。

第129-132页:

FireWire IEEE 1394摄像头。

补充阅读:http://wiki.ros.org/camera1394

第133-140页:

USB摄像头。

补充阅读:http://wiki.ros.org/usb_cam

其他摄像头说明:

Cameras-ROS支持摄像头

第141-147页:

标定摄像头,分为单目和双目。

相关代码可到github下载源码研究。

第148-151页:

ROS图像管道。可以查看原始图像和标定图像的区别,标定误差等。

也可以用于图像处理,比如深度转激光,用于建图(SLAM)等,但精度通常比激光要差一些。

可以参考:http://wiki.ros.org/depthimage_to_laserscan

第152-153页:

ROS中有用的视觉功能包。如视觉里程计。

推荐Yong Liu Associate Profosser, IEEE member的主页,学习基本理论等。

http://www.csc.zju.edu.cn/yliu/

补充:

http://wiki.ros.org/vision_visp

http://wiki.ros.org/ar_pose

http://wiki.ros.org/cob_people_detection

https://github.com/srv/viso2

https://github.com/srv/libfovis

https://github.com/srv

第154-159页:

使用viso2实现视觉里程计(VO-SLAM-VINS)。

第160-161页:

使用RGBD深度摄像头实现视觉里程计(VO)。

补充:http://wiki.ros.org/rtabmap_ros

使用rtabmap进行视觉里程计算,并拼接3D图像,实现3D-SLAM。

第162页:

本章小结。

思考与巩固:

1 使用笔记本自带摄像头,在ROS下实现人脸识别。

2 学习并掌握视觉里程计的使用(VO)。

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