中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865
奥比中光-VisualStdio 2019 文档记录,我前几天写了个这,没编译,今天就写编译的事情。
奥比中光的相机是通过Type-C连接的,目前直接获得码流的SDK是OpenNi2,但是哇,这个SDK是13年就不维护了。年久失修吗?不,宝刀未老!各家的RGBD相机都适配了这个SDK,上层的接口给开发人员使用,下层的驱动层给厂家适配。但是哇,我就是怕C++,我不是不会,就是讨厌样板代码,那我肯定想办法搞个Python的接口~但是时间紧,任务重,从头写来不及,我只能改装啦!
奥比中光的相机可以使用VS 2019直接编译,但是我对VS不熟悉,让Linux一键编译惯坏了,今天在使用的时候发现有必要记录一下。
官方提供的是OpenNI的接口,接下来就探索一下相关的资源,接着就是在ARM的设备上面的安装使用。
因为参加了奥比中光和英伟达联合举办的三维相机比赛,然后现在要拿方案选型,所以这里就做个记录,资料来源于官网和互联网。
Astra Stereo S U3 比 Orbbec 之前发布的任何产品都高出一步。基于主动立体红外技术,Astra Stereo S U3 结合了 Astra 系列的所有优点,并增加了对户外和多摄像头应用的支持。
上面的文章也说了,输出的视频流其实是一种raw的格式,这个东西怎么用确实是取决于我们,那这篇文章以源码包装的手段探究一下其中的情况。读完以后感觉还是收获很大的。怎么说呢,感觉科学其实就是在操作数据,数据在流转,数据在转换,数据在重塑。不说了,继续看。
机器视觉在计算机时代已经越来越流行,摄像头价格越来越低廉,部分集成深度传感器的混合型传感器也逐渐在研究领域普及,例如微软推出的Kinect,而且与之配套的软件功能十分强大,为开发带来了极大的便利。ROS集成了Kinect的的驱动包OpenNI,而且使用OpenCV库可以进行多种多样的图像处理。
(1)class pcl::FIleReader:定义了PCD文件的读取接口,主要用作其他读取类的父类 pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
(1)软件:装有ROS_melodic的Ubuntu18.04系统 (2)硬件:台式机和kinectV1摄像头
这个文章,写的都是乱的,我因为是分散开写的,而且是就写就有新发现。 📷 加速棒2-R200-Gemini 📷 是不是很小巧 值得一提的是,我们的奥比中光和OpenCV有合作关系,就是这里还没有把文档收录。 📷 搜索到的东西 build/master-contrib_docs-lin64/opencv/doc/tutorials/app/orbbec_astra.markdown 文件参考 看意思是这里有 https://orbbec3d.com/develop/ 📷 我们先去国外的网站下载一个SDK htt
(1)学习如何连接两个不同点云为一个点云,进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等,同时了解如何连接两个不同点云的字段(例如颜色 法线)这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样,例如:点云A是N个点XYZ点,点云B是N个点的RGB点,则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型
最近在微信群内,很多群友在群友的推荐下,购买了Astra pro的深度相机,价格地道,物超所值!群友反馈积极,所以这里出一波简单的教程。以下内容抛砖引玉,主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例。希望有其他相关分享的小伙伴可以联系dianyunpcl@163.com
Orbbec Astra Pro传感器在ROS(indigo和kinetic)使用说明 rgb depth同时显示
http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/53495641
刚接触PCL两个月,在群主和群友的帮助下完成了PCL1.6.0 和1.8.0的配置,这里记录了我配置过程中的问题,可能很小白,不足之处希望各位见谅指正。
将pcl-1.6.0-pdb-msvc2010-win32文件夹中的内容复制到C:\Program Files (x86)\PCL1.6.0\bin路径中
本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题,本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程,但遇到了太多坑,暂时不太想回看做过的笔记,所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。
下载路径:http://unanancyowen.com/en/pcl181 (这个并不是官网,官网是这个:http://pointclouds.org/)
本章是设置 Python 2.7,OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后,我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
ExBot :http://blog.exbot.net/
大概一个月前参加了Orbbec 的比赛,后面方案也通过了,收到了Jetson Nano和Gemini的相机。最近将学习和开发提上日程。
最近主要在研究点云后处理模块,虽然一直在丰富完善我们自己编写的点云库,但是对于PCL的源码,非常具有参考价值。因而,对于PCL的源码编译工作,显得格外重要。
先说下关于我们的标定的事情,可能有的代码的注释是英文的: 📷 对照在此 1、打印一张棋盘格,把它贴在一个平面上,作为标定物。 2、通过调整标定物或摄像机的方向,为标定物拍摄一些不同方向的照片。 3、从照片中提取棋盘格角点。 4、估算理想无畸变的情况下,五个内参和六个外参。 5、应用最小二乘法估算实际存在径向畸变下的畸变系数。 6、极大似然法,优化估计,提升估计精度。 计算参数的步骤。 https://www.smarttof.com/zh-hans/join 找到一个国内做深度相机的公司,感觉都快倒闭了都
PCL1.9.1并没有支持vs2015版本的exe版本,然后需要下载PCL的源码重新自己CMake编译出vs2015版本的
ROS的特点就是开源、社区生态好,许多产品都根据ros编写了驱动并贡献到了社区中,也方便了我们的学习。
在上一章中,我们讨论了构建机器人所需的硬件组件的选择。 机器人中的重要组件是执行器和传感器。 致动器为机器人提供移动性,而传感器则提供有关机器人环境的信息。 在本章中,我们将集中讨论我们将在该机器人中使用的不同类型的执行器和传感器,以及如何将它们与 Tiva C LaunchPad 进行接口,Tiva C LaunchPad 是德州仪器(TI)的 32 位 ARM 微控制器板,在 80MHz。 我们将从讨论执行器开始。 我们首先要讨论的执行器是带有编码器的直流齿轮电动机。 直流齿轮电动机使用直流电工作,并通过齿轮减速来降低轴速并增加最终轴的扭矩。 这类电机非常经济,可以满足我们的机器人设计要求。 我们将在机器人原型中使用该电机。
昨天下单了超级便宜的D430相机,如果想购买的可以联系我。上面的文章是关于RealSense的一些文章。
建立空间索引在点云数据处理中有着广泛的应用,常见的空间索引一般 是自顶而下逐级划分空间的各种空间索引结构,比较有代表性的包括BSP树,KD树,KDB树,R树,四叉树,八叉树等索引结构,而这些结构中,KD树和八叉树使用比较广泛
您已经读了这本书,因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能,例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣,您将不会感到失望! OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库,可让您处理图像和视频以完成各种任务,从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
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。
7. VS2013-Qt5.5.1-VTK7.0.0-Boost1.6.1-Qhull2015.2-FLANN1.8.4-Eigen3.2.8-OpenNI2.2.0.33-动态编译-PCL1.8.0
首先,需要明确一个根本问题。OpenCV 是一个基于 Apache2.0 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它实际上各种图像处理和计算机视觉方面的通用算法的集中库。
记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch 命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理,只有知道它们的数据结构,才能很好的对数据进行处理,我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型,比如下面这些话题是我们经常使用的 /camera/depth/image /camera/depth/image_raw /camera/depth/points /camera/ir/image_raw /camera/rgb/image_color /camera/rgb/image_raw
HRMRP(Hybrid Real-time Mobile Robot Platform,混合实时移动机器人平台)机器人是我在校期间和实验室的其他小伙伴一起从零开始设计并开发的一款机器人平台,其中大部分扩展电路、驱动和ROS相关的底层功能都是我们自己做的。该机器人平台具有软硬件可编程、灵活性强、模块化、易扩展、实时性强等特点,机器人的整体结构如下图所示。
例如:添加三方库 include_directiories(/usr/include/curl) target_link_libraries(myprogram path/curl.so) 使用find_package的方式 find_package(CURL REQUIRED) //通过FindCURL.cmake查找 include_directories(${CURL_INCLUDE_DIR}) target_link_libraries(curltest ${CURL_LIBRARY}) 构建过程中生成,模块.dir和每个模块的编译文件
在过去的十年里,3D传感器已成为机器人技术中最多用途和普及性最广的传感器之一。在许多机器人应用中,3D传感器已成为近场物体检测和避障、表面和物体检测以及地图创建等任务的首选。本文将重点介绍使用的三种最常见的3D传感技术:CMOS双目视觉(主动和被动)、结构光和飞行时间法。尽管激光雷达(LiDAR)的数据也是三维的,但本文不涉及LiDAR。
通过网页快速了解Linux(Ubuntu)和ROS机器人操作系统,请参考实验楼在线系统如下:
环境:windows10、VS2013、opencv 2.49、openNi、PCL1.8
Autoware受BSD许可证保护。请自行负责使用。为了安全使用,我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。如果您使用Autoware与真正的自主车辆,请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。
下文我们均以64位操作系统为例。首先,下载需要的文件,我将相关文件包已经上传到了网盘,下载链接为:https://pan.baidu.com/s/1WUUBR_MLA12ZBdu2ayYghQ 密码:z7fw
随着AI技术的蓬勃发展以及新型设备的不断涌现,三维重建成为计算机图形学领域的热点研究课题。主要任务是基于各种传感器釆集的数据,采用多视图几何、概率统计学和优化理论等数学工具,对现实物理世界进行三维建模,建立起现实世界和虚拟世界的桥梁。因此,三维重建在制造、医疗、影视制作、文物保护、增强现实、虚拟现实、定位导航等众多不用的领域有着广泛的应用。
对于刚入门PCL的初学者来说。这篇就是福利啊!教程十分的详细,讲解十分到位,请大家不吝点赞,来鼓励这位分享者!,有问题就评论,回及时回复的,谢谢支持!
本文的深度相机制造商涉及:Microsoft、Intel、Leap Motion、Orbbec、图漾、Occipital Structure、Stereolabs 、DUO。 文末附深度相机详细对比清单。
最近一直在忙RGBD,发现一个东西叫D2C,你如果单纯的搜索就发现没什么结果。但是功夫不负有心人,我在奥比的论坛找到啦!
文章中提到很多问题的解决办法,由于微信排版不容易,所以大家如果觉得别扭可以前去网盘下载,(因为我特意搞了一个网盘存储大家的分享以及工程,论文等等)网盘地址在文章末尾处。 后期里面也会有其他点云分享者的分享,当然大家有问题可以到微信下评论,当然更重要的是大家要点赞对作者的幸苦表示感谢!
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