接OpenCV中Kinect的使用(1),主要讲述OpenCV中关于Kinect接口(类 VideoCapture )的一些使用介绍. 类 VideoCapture 支持Kinect传感器.使用 VideoCapture 里的接口,可以从Kinect获取深度图,RGB图像和其他格式的输出,主要包括: 1)来自深度传感器的数据: OPENNI_DEPTH_MAP - 以毫米为单位的深度值 (CV_16UC1) OPENNI_POINT_CLOUD_MAP - 以米为单位的XYZ点云 (CV_32F

接OpenCV中Kinect的使用(2),下面内容主要讲述使用OpenNI 控制Kinect 的马达,实现摄像头的上下摆动. 下面是透过OpenNI比较低阶的USB控制介面(XnUSB.h),来做到马达的控制的代码:(来自这里) 使用时应注意一点:在使用该代码控制马达时,使用前应确保摄像头是关闭的:在每一次准备调整其角度时,都要先关闭摄像头. 原因不明. // Forked from: https://groups.google.com/d/msg/openni-dev/T_CeVW_d8ig/

图像处理中一般为了更好的获取外部信息都会使用到Kinect,其优势在于除了传统的RGB摄像头之外,还拥有一个获取深度信息的3D深度感应器,因此可以获得外界物体的3维信息实现物体的跟踪.手势识别等各项功能.更详细的介绍可参考:身體就是控制器,微軟Kinect是怎麼做到的? 下面介绍OpenCV中Kinect的一些简单的使用方法. Kinect驱动的安装 这里选择PrimeSense公司的OpenNI系列(开源+多平台64+32),主要由三部分组成(从底层到高层):PrimeSenser驱动(底层驱

转载请注明来自:http://blog.csdn.net/zhouyelihua/article/details/38421377 资源下载见:点击打开链接 百度云盘免积分下载:https://pan.baidu.com/s/1bzy20u 有关于标定的基本原理详见点击打开链接 看到本文被转载非常多次非常高兴可是之前的代码有点小问题且不易懂.于是乎写了一个简洁的代码 首先介绍用本程序标定的步骤: 1,. 拍完图片之后将图片重命名为下图所看到的形式 2.将照片放在程序的cam目录下 3.然后执行程

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

转载自牛猫靖  http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图. 具体參数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/ 实验设定的深度图和彩色图大小都是640*480,规格上说彩色图支持更大分辨率.实測假设将彩色图设定为更大分辨率则会自己主动改为320*240 彩色图 未配准时的深度图 配准到彩色图后的深度图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率不管怎样设置始终是320*240,深度图倒是能够设成640*480,而OpenNI1.x是能够获取640*480的彩色图的. 彩色图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""&

教程 https://blog.csdn.net/openbug/article/details/80921437 Windows版Kinect SDK https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/windows/kinect/dn799271(v=ieb.10)?redirectedfrom=MSDN SDK的例子图 https://www.jianshu.com/p/70c50b02c636 开发文档中,前1个小节,What’s Ne

机器人建模与仿真URDF(Unified Robot Descrption Format,统一机器人描述格式),ROS提供了URDF的c++解析器.安装语法检查工具sudo apt-get install liburdfdom-tools检查urdf语法check_urdf xxx.urdf查看urdf模型的整体结构urdf_to_graphiz xxx.urdf =========================================================== 机器视觉摄像

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强

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实在对不起原作者,为了不把文章淹没在 转载的海洋里.... 原文链接:     http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/09/26/2704046.html 参考资料 下面是这2天找到的一些比较好的Kinect相关资料: Heresy系列文章: http://kheresy.wordpress.com/index_of_openni_and_kinect/comment-page-5/ kinect和openNI学习资料汇总 OpenCV

一.公众号 泡泡机器人:泡泡机器人由一帮热爱探索并立志推广机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术的极客创办而成,通过原创文章.公开课等方式分享SLAM领域的数学理论.编程实践和学术前沿. ​ 经典文章: ​ SLAM公开课 ​ ""每天一分钟"优秀论文解读 计算机视觉life:分享计算机视觉尤其是三维重建.SLAM方向的原创技术类公众号. ​ 经典文章: ​ 零开始学习SLAM系列文章 ​ SLAM方向新进展.总结综述类文章 ​ 深度相机系列文章 PCL点云:关注点云库PC

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一.对比介绍: 1. OpenCV:开源跨平台,OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持. 2. OpenNI:OpenNI组织创建于2010年11月.主要成员之一是PrimeSense公司(以色列一家公司,被苹果收购(2013年11月25),Kinect1核心芯片,华    硕Xtion).其他成员还有开发ROS的机器人公司Willow Garage,以及游戏公司Side-Kick.(因此OpenNI完全支持华硕,而不完全支持kinect2) 3. P

#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)