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该文件包含基于MATLAB的线激光平面标定相关资源。

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简介:
利用MATLAB开发的激光光平面标定源码,其注释内容详尽,便于直接复制和调用。该源码中,基于Steger算法对线条中心线进行提取,并将其线性拟合到相机坐标系下,从而建立光平面函数,并提供了详细的注解说明。为了更好地满足广大用户的需求,主函数末尾添加了如下语句,能够最终得到光平面方程:fprintf( 光平面方程为: Z = %f + %f * X + %f * Y \n,para(1, 1), para(2, 1), para(3, 1)); 此外,程序还计算出光平面方程的系数:a = para(2, 1) / para(1, 1); b = para(3, 1) / para(1, 1); c = 1 / para(1, 1); d = 1; 然后程序将光平面方程转换成一般形式:fprintf( 换化成一般式为: %f * X + %f * Y + %f * Z + %f = 0 \n,a, b, c, d); 用户可以根据实际情况进行归一化处理和参数放缩。

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  • 利用MATLAB进行线集合RAR
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    本RAR文件集成了使用MATLAB实现线激光光平面标定所需的各类资源和代码,便于科研与工程应用。 基于MATLAB的激光光平面标定源码已经详细注解,并且可以复制调用。该代码使用Steger的方法提取线条中心线,在相机坐标系下进行线性拟合以确定光平面函数,其中包含详细的解释与指导。 为了满足许多用户的需求,主程序的最后一部分如下所示: ```matlab fprintf(光平面方程为: Z = %f + %f * X + %f * Y \n, para(1, 1), para(2, 1), para(3, 1)); a = para(2, 1) / para(1, 1); b = para(3, 1) / para(1, 1); c = 1 / para(1, 1); d = 1; fprintf(下面的情况就是归一化,自己放缩就好 \n); fprintf(换化成一般式为: %f * X + %f * Y + %f * Z + %f = 0 \n, a, b, c, d); ``` 以上代码段将输出光平面的方程,并将其转换为更常见的线性代数形式。
  • 6 Calibration Master Original 线 码.rar
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    本资源包含用于激光线扫描和相机标定的源代码及文档。适用于进行精确测量、机器人视觉等领域中的标定工作,提升系统精度与可靠性。 6_calibration-master_激光标定_激光线扫标定_相机标定_源码.rar
  • MATLAB校准.rar
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    本资源提供了一种使用MATLAB进行激光光平面精确校准的方法和技术,适用于光学测量和实验中的平面度调整与优化。 在IT领域特别是计算机视觉与机器人学方面,激光光平面标定是一项关键技术。它涉及将三维空间中的物理特征映射到二维图像坐标系内,以实现精确的三维重建和环境感知。“基于MATLAB的激光光平面标定”项目提供了一个完整的代码实现,并配有详细注释,使学习和应用这一技术变得更加容易。 “光平面标定”的概念是指通过线激光扫描器或类似设备获取一系列激光束在图像平面上的投影点。然后利用这些点与实际空间中对应的三维位置信息建立映射关系。此过程通常包括估计多种参数如相机内参、外参及畸变系数,以提高后续重建和定位精度。 在MATLAB环境中实现光平面标定可以分为以下步骤: 1. **数据采集**:使用线激光扫描器对场景进行扫描,并记录下激光束的图像坐标。 2. **特征检测**:识别图像中的投影点。通常采用边缘检测或阈值分割技术完成这一任务。 3. **建立数学模型**:描述三维空间中激光束的位置分布及其在二维平面上的映射关系。 4. **参数优化求解**:利用最小二乘法等算法估计标定所需的各项参数,包括焦距、主点坐标以及相机和扫描器之间的相对位置与姿态信息。 5. **结果验证**:计算已知三维点与其图像投影间的重投影误差以评估标定质量。 6. **应用实施**:利用上述成果进行机器人避障或SLAM等实际操作。 通过学习“基于MATLAB的激光光平面标定”项目中的代码,不仅能理解该技术的基本原理,还能掌握相关的编程技巧。这为学生提供了一个宝贵的实践机会,在加深理论知识的同时提升动手能力。“光平面标定”的研究和应用对于三维重建与机器人定位至关重要;通过深入探索这项技术,你将能够掌握关键的标定方法,并为进一步开展计算机视觉或机器人学项目打下坚实的基础。 学习过程中需注意理解各步骤的目的及实现方式。同时要关注如何优化现有算法、引入额外约束条件以及处理复杂环境因素和实际数据中的噪声等问题。
  • LED线位算法
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    本研究提出了一种创新性的无线定位方法,采用LED光源作为相机定标的参考点,优化了室内定位系统的精度和效率。 为解决现有无线定位算法精度低且成本高的问题,本段落结合基于发光二极管(LED)照明器件的可见光通信(VLC)系统,考虑到相机成像镜头材质不均、装配偏差等因素对图像造成的扭曲与畸变现象,提出了一种新型的基于LED信号光源的相机定标定位算法。该算法通过分析接收机与LED 信号光源的位置关系以及利用 VLC 系统获取的 LED 位置信息来计算出接收机的具体位置和姿态角度,并能借此提升系统的抗干扰性能。 实验结果显示,本算法能够实现厘米级精度的同时,还能精确测量到5°级别的姿态角;此外,在进行对准校正时使用该算法根据定位数据得出的结果比采用跟踪校正的 VLC 系统误比特率提高了两个数量级,从而显著增强了VLC系统的抗干扰能力和稳定性。
  • 雷达和联合bag
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    本项目专注于激光雷达与相机的联合标定,通过分析不同传感器的数据,优化其在自动驾驶、机器人导航等领域的融合应用效果。 这段文字可以重写为:包含激光雷达与相机采集的数据,可用于联合标定。
  • 结构
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    本项目提供了一套用于实现结构光平面标定的开源代码,适用于相机校准和3D重建等领域,帮助开发者快速搭建实验环境并进行相关研究。 结构光平面标定的目的是详细求出光平面在相机坐标系中的相对位置。
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  • org.apache.commons.httpclient
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    简介:Apache Commons HttpClient 是一个用于发送 HTTP 和 HTTPS 请求的 Java 库,提供简单易用的 API 接口和强大的功能支持。 Apache HttpClient 是一个强大的Java库,用于执行HTTP请求。在标题org.apache.commons.httpclient相关资源包中,我们可以看出这是关于使用Apache HttpClient进行HTTP通信的知识点。Apache HttpClient库是Apache软件基金会的一个项目,它提供了对HTTP协议的全面支持,包括GET、POST、PUT等方法,以及处理cookies、重定向和身份验证等功能。 描述中的三个JAR文件分别是: 1. **commons-codec-1.3.jar**:这是一个编码解码库,包含了各种常见的编码和解码算法,如Base64、Hex和URL编码。在HttpClient中,这个库用于处理URL编码、MD5哈希等任务,在网络通信中的数据转换方面起着重要作用。 2. **commons-httpclient-3.0.jar**:这是Apache HttpClient的核心库,提供了HTTP客户端接口和实现。支持HTTP1.0和HTTP1.1协议,并包含了连接管理、多线程请求处理以及SSLTLS安全连接等功能。用户可以通过HttpClient类创建HTTP请求并设置各种参数。 3. **commons-logging.jar**:这是一个日志抽象层,允许程序在运行时选择不同的日志实现。在HttpClient中,它用于记录请求和响应的信息,帮助开发者调试和追踪问题。 了解这些库后,我们可以深入学习以下关键知识点: 1. **HttpClient的使用**:如何创建一个HttpClient实例,并设置URL、方法类型和其他参数。 2. **请求执行**:发起GET和POST请求并传递参数;处理重定向及自动登录。 3. **响应处理**:解析HTTP响应状态码,获取响应头与主体内容以及解决编码问题。 4. **连接管理**:复用连接以提高效率,并控制最大连接数来确保线程安全。 5. **安全性**:配置SSLTLS并实现HTTPS通信;处理证书相关操作。 6. **异常处理**:捕获和处理网络错误,如连接失败或超时等情形。 7. **性能优化**:使用连接池减少频繁创建及关闭连接的开销,从而提升应用性能。 8. **日志系统集成**:如何通过Commons-Logging配置并利用不同的日志实现。 掌握这些知识点后,开发者可以高效地运用Apache HttpClient构建与HTTP服务器交互的应用程序。无论是简单的网页抓取还是复杂的Web服务调用,HttpClient都能提供强有力的支持。在实际开发过程中理解这些库的工作原理和使用方法将有助于编写出更稳定、可维护的代码。
  • Matlab学分析及应用料-代码和实例RAR
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    本资源为《基于Matlab的激光光学分析及应用》相关资料,内含实用代码与详细实例,帮助学习者深入理解并掌握激光光学理论在实践中的运用。 Matlab辅助激光光学分析与应用涵盖了利用Matlab进行激光光学领域的数据分析和技术实现的相关内容。相关资料以rar格式打包提供,内含详细的教程、示例代码以及应用场景介绍等资源,旨在帮助用户深入理解和掌握如何使用Matlab在激光光学研究中发挥重要作用。