通过图像相机进行mark定位，校正角度

通过图像相机进行mark定位，校正角度*
像素当量 = 视野大小 /图像分辨率
eg： mmpp = 显示区域大小（通过电机实际测量一半图像显示区域的大小）/图像分辨率（假设像素设置为1600*1400）

运用： mark1 照相时电机位置 pos1_X pos1_Y
mark2 照相时电机位置 pos2_X pos2_Y

         Mark1Px(  mark1实际电机位置 X )=   mmpp*（ 偏差像素 - 800（一半屏幕分辨率））*（-1）+ pos1_XMark1Py (  mark1实际电机位置 Y )=   mmpp*（偏差像素- 600（一半屏幕分辨率））*（-1）+ pos1_XMark2Px (    mark2实际电机位置 X) =   mmpp*（偏差像素- 800（一半屏幕分辨率））*（-1）+ pos1_XMark2Py  ( mark2实际电机位置 Y) =   mmpp*（偏差像素- 800（一半屏幕分辨率））*（-1）+ pos1_X角度： double angle = Math.Atan2((Mark2Py - Mark1Py), (Mark2Px - Mark1Px)) * 180 / Math.PI;

通过图像相机进行mark定位，校正角度相关推荐

图像篡改检测C语言,图像篡改检测和定位（二）
在之前的文章中( 图像篡改检测和定位(一) ),我们谈到图像篡改检测的几种方法,在这里我们主要讨论整个体系的框架里面不同的算法各自的优势,以及存在的问题. 我们可以根据经验大致把图像篡改检测一般性方法 ...
人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别
https://www.toutiao.com/a6651763844760732164/ 2019-01-29 12:00:57 识别算法一般来说,人脸识别系统包括图像摄取.人脸定位.图像预处理. ...
【约束布局】ConstraintLayout 约束布局 ( 简介 | 引入依赖 | 基本操作 | 垂直定位约束 | 角度定位约束 | 基线约束 )
文章目录一. ConstraintLayout 简介 1. 引入约束布局 ( 1 ) 约束性布局作用和简介 2. 约束简介 ( 1 ) 约束个数要求 ( 2 ) 约束设置与显示位置 ...
基于深度学习的青菜病害区域图像语义分割与定位
基于深度学习的青菜病害区域图像语义分割与定位 1.研究思路提出了一种基于深度学习的青菜灾害区域图像语义分割的方法,通过 fine-tune FCN 以像素级精度分割出图像中作物灾害区进行识别,并借助 ...
相机标定(三) —— 畸变校正
一.前言根据针孔模型,物体和成像之间参数会满足相似三角形的关系.但现实中会存在装配误差和透视失真等原因,导致这种关系无法成立,使理想成像与实际成像存在误差,这种误差即称为畸变. 畸变分为径向畸变,切 ...
OpenCV相机标定与畸变校正
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术本文转载自OpenCV学堂. OpenCV单目相机标定,图像畸变校正相机标定定义与原理 01 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点 ...
基于语义分割实现人脸图像的皱纹检测定位与分割
前言人脸皱纹主要区分有额纹.川字纹.眼下纹.法令纹.嘴角纹,眼角纹等,在美颜相机,智能医美等于应用领域里,需要对人脸皱纹进行检测.定位.分割,测量等. 传统图像算法的皱纹检测 1.传统算法的皱纹检测 ...
多传感器融合SLAM：激光雷达、RGB相机、IMU定位与光度重建
作者 | 流川峰编辑 | 深蓝前沿点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心[SLAM]技术交流群后台回复[SLAM综述]获 ...
opencv相机标定(1)-畸变校正原理
理想相机成像模型看到一篇博客,介绍的十分详细.参考链接 (为了好理解,个人还是喜欢分四大坐标系,世界坐标系,摄像机坐标系,图像物理坐标系,图像像素坐标系) 1)世界坐标系->摄像机坐标系 R ...

通过图像相机进行mark定位，校正角度

通过图像相机进行mark定位，校正角度相关推荐

最新文章

热门文章