在本文中，我们将介绍ArUco标记以及如何使用OpenCV将其用于简单的增强现实任务，具体形式如下图的视频所示。
了解什么是增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR)，Marker-based AR 和 Marker-less AR 之间的区别：https://arshren.medium.com/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977
ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景，具体如无人机的自主降落地标、机器人定位。标记中白色部分为唯一标识的二进制编码。
无论是aruco还是apriltag二维码标定板检测的思路是提取一块四边形的区域，这个区域具有比周围亮度更低的特点。这个思路的主要优点是尽可能多的检测出所有可能的二维码，但是根据采集数据的环境极有可能出现异常线段，然后再根据二维码的编码值可以对野值进行剔除实现识别与定位。
ArUCo标记板是非常有用的，因为他们的快速检测和多功能性。然而，ArUco标记的一个问题是，即使在应用亚像素细化后，其角点位置的精度也不太高。相反，棋盘图案的角点可以更精确地细化，因为每个角点被两个黑色正方形包围。然而，寻找棋盘图案并不像寻找aruco棋盘那样通用：它必须是完全可见的，并且不允许遮挡。
在上一节中我们介绍了aruco单个的标记 板的检测和识别这里我们将介绍aruco标记板的检测和识别的过程。
ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库，已经集成在OpenCV3.0以上的版本，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用。
今天我们将展示一个高度自动化的模拟场景，展示多个机械臂与传送带协同工作的高效分拣系统。在这个场景中，机械臂通过视觉识别技术对物体进行分类，并通过精确的机械操作将它们放置在指定的位置。这一系统不仅提高了分拣的速度和准确性，还展示了现代自动化技术在工业领域的巨大潜力。无论是处理大量的日常物品，还是在复杂的工业流程中应用，这种自动化分拣解决方案都体现出了极高的灵活性和效率。
很多机器视觉的定位与识别场景，如无人车、无人机，都会用Aruco码或特定的标志物来实现，Aruco码的优点在于，xxxx(自行搜索)。
ArUco标记是一种基于二维码的标记，可以被用于高效的场景识别和位置跟踪。这些标记的简单性和高效性使其成为机器视觉领域的理想选择，特别是在需要实时和高精度跟踪的场景中。结合机器学习和先进的图像处理技术，使用ArUco标记的机械臂系统可以实现更高级的自动化功能，如精确定位、导航和复杂动作的执行。
在上篇文章中，我们探讨了如何创造一个能够进行Connect4的对弈大脑。简单的介绍了几种对弈算法，例如极小化极大算法，Alpha-Beta剪枝算法等，最关键的是目前最流行的神经网络算法和深度学习。神经网络算法，让计算机也有一个想人类一样能够思考的大脑，设置独特的场景来进行学习下棋。在本篇文章中，我们将进一步探讨如何让机械臂来实现下棋动作，将想法给实现出来。（换句话说就是，AI机械臂下棋）
同步定位与建图在移动机器人自主导航中起着重要的作用.大多数视觉SLAM方法使用关键点进行跟踪,但由于光线条件不确定和视点频繁变化,其性能受到任务中不稳定地标的影响.对于低纹理环境中的视觉SLAM,尤其是在室内建筑中,这种情况变得更糟,在室内建筑中,辅助人工标记可以用于在更大范围的环境下提高鲁棒性检测.受这一思想的启发,本文开发了一个集成关键点和人工标记的可视化SLAM系统.构建了一个图形优化问题,通过考虑关键点的重投影误差和标记的影响来优化轨迹.在SPM数据集上的实验结果表明,与最先进的ORB-SLAM2相比,该图优化算法具有更高的精度.
TIAGo机器人在机器人/ TIAGo /教程中提供了一套全面的教程。教程使用Gazebo模拟器，目前包含如何使用OpenCV，PCL，自主导航，MoveIt的教程！和人机器人互动。
在本书的第二部分中，您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说，您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外，您还将看到如何创建和理解直方图，直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外，您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术，这是图像分割的关键部分。 此外，您还将看到如何处理轮廓，轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后，您将学习如何构建第一个增强现实应用。
我们在YouTube上看到有人使用机械臂实现物体跟踪功能的视频时，深受启发，对这个项目产生了浓厚的兴趣，并决定独立开发一个类似的程序。
当今社会，随着人工智能技术的不断发展，机械臂的应用越来越广泛。作为一种能够模拟人类手臂动作的机器人，机械臂具有高效、精准、灵活、安全等一系列优点。在工业、物流、医疗、农业等领域，机械臂已经成为了许多自动化生产线和系统中不可或缺的一部分。例如，在工厂生产线上的自动化装配、仓库物流中的货物搬运、医疗手术中的辅助操作、农业生产中的种植和收获等场景中，机械臂都能够发挥出其独特的作用。本文将重点介绍机械臂结合视觉识别技术在myCobot 320 AI Kit场景中的应用，并探讨机械臂视觉控制技术的优势和未来发展趋势。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
本文介绍了自识别标记及其在相机标定、机器人导航和增强现实等领域的应用。自识别标记可以自动建立三维空间坐标已知的点与图像上二维投影点之间的对应关系，使得相机标定更加高效和准确。在机器人导航方面，自识别标记可以辅助机器人在复杂环境中进行视觉定位和导航。在增强现实方面，自识别标记图案可以作为识别图布置在自然场景下，实现互动游戏、创意广告等应用。
前景提要：我们在上文介绍了使用LIMO cobot 实现一个能够执行复杂任务的复合机器人系统的应用场景的项目，从以下三个方面：概念设计、系统架构以及关键组件。
计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征，例如轮廓，感兴趣的点或区域，对象的边界框或其他图像。 因此，处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。 这不仅意味着要读取和保存图像，还要显示有关其功能的其他信息。
前情提要，如果系统中存在两个都实现了同一接口的类，Spring在进行@Autowired自动装配的时候，会选择哪一个？如下：
在实验室中，我们遇到了设置机器（新生、访问学生、黑客游戏......）与ROS机器人进行通信的问题，网络始终是一个问题。安装ROS、设置ROS_MASTER_URI、ROS_IP、在同一个本地网络或建立一个VPN或许多其他事情包括运行Windows、Mac、奇怪的Linux版本的机器...
OpenCV 4.x 的夏季更新已发布。此版本还包括OpenCV Model Zoo。
今天给大家介绍的是挪威奥斯陆大学语言学系、免疫学系等机构在 arxiv 上发表的预印文章《ImmunoLingo: Linguistics-based formalization of the antibody language》在文章中作者提出了抗体语言的两步语言形式化，以指导可解释抗体LM（language model）设计：（1）识别抗体序列（类似物）共享的自然语言属性。（2）基于已识别的类似物（语言模型）形式化抗体语言。将抗体序列语言的语言形式化整合到预处理抗体LM中。作者表示通过这种方式可以使模型有更好的可解释性，同时保持统计处理大型非结构化数据的能力。
GeLU 加速：我们即将完成高斯误差线性单元 (GeLU) 函数的加速，这是 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架的重要组成部分。
OpenCV现在更新到了3.1版本，相对OpenCV2有了很大改进，其中对于硬件加速，移动开发（IOS，android）的支持成为亮点。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 13款用于Web的流行HTML5视频播放器 当视频流媒体席卷通信世界，为了保持和提升用户增长，内容创造者和流媒体服务提供者需要在自己的网站上内嵌HTML5视频播放器。在本文中，我们将来了解一下现在市面上可用的HTML5视频播放器。 Severe Tire Damage：世界上第一个在互联网上直播的摇滚乐队 1993年6月24日，Severe Tire Damage在互联网上进行了一场直播表演（
目录 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装： （2）移动文件 二：使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三：其他用法示例 📷 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。 官网：Eigen 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装： https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
很多使用ROS的用户都在用Gazebo仿真，不过我个人感觉Virtual Robot Experimentation Platform（V-Rep）也非常不错的，如下：
其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而RL是在尝试的过程中学习到特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中，当前的行动不仅会影响当前的rewards，还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于：
“ 最近学习了一些自动驾驶的课程和教材，整理了同步标定的知识点，确实帮我解答了很多刚入行疑惑，对于新手小白而言，有用 ”
最新被CVPR 2022收录的一篇论文中，提供了一种粗点优化的新思路，将多类别多尺度定位问题从精确的点标注泛化到任意的粗点标注，第一次从算法角度减轻语义差异。
T.68: Use {} rather than () within templates to avoid ambiguities
自从引入 Transformer 以来，其在 NLP 任务中就已被证明拥有卓越的性能。计算机视觉也不例外，近些年，Transformer 的使用在计算机视觉领域也变得非常流行。例如，Carian et al. 的 DETR 目标检测网络提出利用稀疏查询（sparse queries）的方式来搜索图像中的物体。同期工作也大多从 DETR 出发，保留稀疏查询，将 DETR 简单推广到多目标跟踪（MOT）任务中。
HOSMEL: A Hot-Swappable Modularized Entity Linking Toolkit for Chinese
目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中，作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统，对隐私政策模糊性水平进行分类，在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了，当隐私政策文本模糊不清时，基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
如果您的组织类型不存在分类器我们的仓库中，或者数据中不包含您期望的细胞类型，那么您需要生成自己的分类器。
介绍目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://www.jianshu.com/p/405ba04
本镜像主要针对机器人程序设计本科课程，供学生课程学习与实践操作使用，基于ROS爱好者和学生使用的反馈意见对之前发布的版本进行修正和补充，在此致谢。更新日期为：2017.03.17，ROS学习推荐网址如下：
本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。
在机器学习和人工智能的世界中，遇到的每个独特的现实世界问题都有其自身的影响和危险。尽管采用了所有有效的技术，但有时很难取代诸如“不确定性”的简单因素。例如，在图像分类中，如果未详细考虑数据中的图像特征，则即使学习算法相应地对它们进行分类，系统中的输出也将是模糊的。
答：每当我们希望为一个类的所有对象拥有一个公共属性时，我们就使用一个类级别的变量，即静态变量。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
R3LIVE: A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and mapping package
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
