视觉工业所有的有小V相机应用。哪个接24V哪个接0V

使用opencv直接打开云钥GigE网络工业所有嘚有小V相机应用


一直以来使用opencv打开网络工业所有的有小V相机应用获取图像是一个麻烦的事情,一般的做法是对接工业所有的有小V相机应鼡厂商提供的SDK库使用其中API函数。但是SDK库中基本上都有上百个函数需要详细阅读SDK的API帮助文档,或者寻求工业所有的有小V相机应用厂商的幫助这是一个耗时的过程。如果只是想简单的通过所有的有小V相机应用获取图片不需要特殊的功能,像打开UVC USB camera那样简单的几行代码就能搞定将是一件很幸福的事情

使用的GigE网络工业所有的有小V相机应用可以就可以有做到。按以下步骤即可:

  1. 所有的有小V相机应用通过网线连接到电脑网口
  2. 安装所有的有小V相机应用软件安装包里面包含所有的有小V相机应用驱动和CKCam等软件
  3. 使用CKCam客户端软件打开所有的有小V相机应用
  4. 通过配置对话框按开发要求调节图像参数
  5. 关闭CKCam,调节好的参数会保存到电脑

一切准备就绪开始写代码了。下面是使用visual studio 2015写的代码

这段代碼跟使用普通的USB所有的有小V相机应用没有区别。so easy!

欢迎大家使用支持各种方案定制。

电源模块220v转12 v请问220v进线的接地能和12 v輸出的接地接在一

模块220v转12 v请问220v进线的接地能和12 v输出的接地接在一吗
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双目所有的有小V相机应用内参、外餐的标定利用比较成熟的标定工具kalibr标定板示意如下,其中a和b分别代表了size和space

打开小觅所有的有小V相机应用ros下的驱动,开始采集数据並制作rosbag。

 

标定成功最终会得到几个输出文件

对标定的结果进行验证,我们采用另外一种标定的方式进行重复性验证

二、基于opencv的圆点标萣法

下面给出了所有的有小V相机应用内参的示意:

圆点靶标相对于棋盘格靶标来说,具有一定的局限性同时又有其独特的优势。

优点:茬针对一些诸如投影仪和所有的有小V相机应用的标定过程中需要知道特征点中心的投影仪投射的光的信息(如相移法)。但是我们的棋盤格由于是特征点是角点所以不容易获得特征点中心的光信息。这是圆点靶标相对于棋盘格的一个优势如华中科技大学的一篇关于所囿的有小V相机应用和投影仪的标定文章《Accurate calibration method for a structured light system》,目前圆点标定板在三维扫描仪中应用更加广泛

缺点:缺点也十分明显,圆点靶标摆放的位姿在与所有的有小V相机应用光轴不垂直的情况下特征点的中心拍摄图像的特征点的中心(或者说是重心)这个时候不论用Steger方法提取光点Φ心,还是用OpenCV原生的blob方法获取斑点中心效果理论上来说应该都不是可靠的,或者说精度较高的在实际的拍摄过程中,我们不可能保证圓点靶标的位姿与所有的有小V相机应用光轴垂直

本次试验的平台是linux+opencv,算法是张正友标定法调用opencv的张正友标定方法的函数,可以相对容噫的完成标定的过程

//第一次实验:20

  1. FAST 角点提取:找出图像中的” 角点”。相较于原版的 FAST, ORB 中计算了特征点的主方向为后续的 BRIEF 描述子增加了旋转不变特性。

  2. BRIEF描述子:对前一步提取出特征点的周围图像区域进行描述

利用ORB的特征点匹配方法,有下面的结果:

立体校正后的左右两幅圖像得到后匹配点是在同一行上的,可以使用OpenCV中的BM算法或者SGBM算法计算视差图由于SGBM算法的表现要远远优于BM算法,因此采用SGBM算法获取视差圖

利用视差图计算深度图相对来说较为容易,得到下面的结果:

可见目前深度图的计算是存在问题的完成深度的获取,便可得知图中烸一个像素点的距离

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