摘要:在ROS kinetic下,利用realsense D435深度相机采集校准的RGBD图片,合成点云,在rviz中查看点云,最后保存成pcd文件. 一. 各种bug 代码编译成功后,打开rviz添加pointcloud2选项卡,当我订阅合成点云时,可视化失败,选项卡报错: 1)Data size (9394656 bytes) does not match width (640) times height (480) times point_step (32).  Dropping mes

---恢复内容开始--- 最近在做关于物体姿态估计的项目 基本思路就是 我们在估计物体的pose的时候,需要用分割得到的点云与模型库中的模型做匹配 1.通过基于RANSANC的SAC-IA将点云和模型做大体估计 2.通过ICP对物体pose做精准估计,并返回物体pose 第二步的时候有个问题,很多模型库里的模型都是mesh,转换成点云后因为原本的点就非常稀疏,所以得到的点云也非常稀疏,类似于之前博客中这种 这种问题一个好的解决方案就是在模型表面做拆分, 举个例子 如果不能subdivision,

除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感.Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可以很好的检测出物体的角点.甚至对于标定算法而言,HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础. HARRIS算法的思想还是很有意思的.很聪明也很trick. 1.Harris 算法 其思想及数学推导大致如下: 1.在图像中取一个窗 w (矩形窗,高斯窗,XX窗,各种窗,某师姐要改标定算法不就可以从选Har

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5064848.html 除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感.Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可以很好的检测出物体的角点.甚至对于标定算法而言,HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础. HARRIS算法的思想还是很有意思的.很聪明也很trick. 1.Harris 算法 其思想及数学推导

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

RoPS特征提取 RoPS为Rotational Projection Statistics的简写,即旋转投影统计特征.RoPS特征具有对点云旋转和平移(即姿态变化)的不变性,具备很强的鉴别力以及对噪声和数据分辨率变化等干扰的良好稳健性.该特征目前已成功应用于三维目标识别.三维模型重建以及三维人脸识别等场景,均获得了优异的性能[1-4].此外,在多个数据集下的测试结果表明,其性能优于多个现有特征. 本节将首先分析RoPS特征描述算法的理论基础[1-3],进而给出在PCL中的应用实例[5].RoP

转自:http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我

本系列是根据 浅墨大神 的opencv系列而写的,,应该大部分内容会一样..如有侵权还请告知........... 开发环境:win7 + VS2013 + opencv3.1.0 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹.显然,opencv这个文件夹里

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

V-REP(Virtual Robot Experimentation Platform),是全球领先的机器人及模拟自动化软件平台.V-REP让使用者可以模拟整个机器人系统或其子系统(如感测器或机械结构),通过详尽的应用程序接口(API),可以轻易的整合机器人的各项功能.V-REP可以被使用在远程监控.硬件控制.快速原型验证.控制算法开发与参数调整.安全性检查.机器人教学.工厂自动化模拟及产品展示等各种领域. 之前用过多体动力学仿真软件ADAMS,现在再来学V-rep感觉很不习惯,界面和操作方式

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

转自: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些Op

我们利用openCV开源库进行项目开发时,往往要牵涉到头文件的添加问题,而openCV中头文件众多,该如何选择呢?下面对openCV2.4.10的头文件进行一个简单的梳理,以便能够快速的添加对应的头文件. 1.首先看下opencv文件夹中的头文件 其中cv.h中包含的头文件: #include "opencv2/core/core_c.h"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/i

Google Cardboard的九轴融合算法 --基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴).陀螺仪(三轴).磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法.它是开发VR头显中的一个至关重要的部分.VR头显必须要实时准确地获取用户头部的姿态,然后在屏幕上渲染出在对应的姿态所应该要看到的画面,才能让用户在VR世界里获得沉浸感. 因为人眼是非常精密的器官,如果渲染出来的画面稍微有一点点的延时或者偏差,人眼都能察觉出来,导致用户头晕想吐,再也不相信VR了.所

哈工大左旺孟教授:多领域视觉数据的转换.关联与自适应学习 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3291369&do=blog&quickforward=1&id=1074540 整理:苟超 1.基于多领域视觉数据学习 我们首先讨论多领域的视觉数据.对于现在来说,它应该是我们可以用各种不同传感器,比如RGB和深度摄像机.红外.超光谱等来获取的数据.另外一个就是可以从不同视角去拍摄获取.此外,我们可以用语言来描述某个

---恢复内容开始--- 图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分.图像处理和计算机视觉的区别在于:图像处理侧重于“处理”图像——如增强.还原.去噪.分割等:而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉. OpenCV由一系列C函数和C++类构成,拥有包括500多个C函数的跨平台的中高层API.OpenCV还提供MLL机器学习库,该机器学习库主要用于统计方面的模式识别和聚类.OpenCV可用于解决如下领域的问题:人机交互.物体识别.图像分区.人脸识别.动作识别.运动跟踪

安装SolidWorks to URDF exporter插件 下载SolidWorks to URDF Exporter插件后按照网站上的步骤进行安装(目前该插件已经在Win 7 64位系统+Solidworks 2017上验证过.So far this add-in has been tested only on Windows 7 64bit with SolidWorks 2017 64bit. It currently does not install on 32bit machine

加速度计(Accelerometer) VREP的模型浏览器components→sensors中可以找到加速度计的模型,用于测量物体沿着世界坐标系三个坐标轴的加速度值. VREP中没有直接测量加速度的函数,可以间接地通过测量已知质量物体上的力来计算加速度.加速度计的结构如下图所示,其中动态物体Accelerometer_mass的质量为1g,通过函数读取力传感器测量的力的大小,可以计算出物体Accelerometer_mass的加速度. 加速度计Accelerometer的脚本代码如下: --