为提高机器人的抓取能力，实现非结构化环境中的物体定位、识别和抓取，提出了一种定位识别算法，旨在使用机器人已观察到的结果来预测未经测试的抓取的工作过程。为验证算法的精确性，利用重复抓取动作时的实际数据进行对比分析与验证。结果表明，文中提出的定位识别技术具有较高的准确性，能为高效执行抓取任务提供依据，在机器人灵敏操控方面具有积极作用。

机器视觉 每一个从事计算机视觉相关领域研究的科学家和技术人员,都应该认真地阅读的内容，不虚此行

个人本科期间发表的一篇科技论文，参加比赛期间的一些总结，第一作者与队友合作完成。上传的目的有两个，第一是把这里作为一个存储的手段，方便自己查阅；第二希望更够让其他感兴趣的人看到这篇文章，提供一些帮助，欢迎一起学习交流。

机器视觉入门实验-数字图像处理-python

几何视觉的编程实践的代码文件和图片数据 包括相机参数计算，基于ipyvolume的3D可视化，实物透视投影 推荐使用jupyterlab的环境，将代码文件写入cell中，补全TODO部分 适用于正在学习计算机视觉的同学

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12.ios视觉设计规范说明.pdf

单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表（VO）：初始化，跟踪，局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后，我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示： 在上图中： 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹：白线来自VO；白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点，其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比，它对算法的描述更为清晰，因此我建议阅读。 目录 1.算法 通过以下过程/算法来实现此VO： 1.1。 初始化 估计相对相机姿势： 给定视频，将第一帧（图像）设置为参考，并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵（E）和单应矩阵（H）。 用的方法计算它们的对称传递误差，然后选择更好的一个（即，如果H /（E + H）> 0.45，则选择H）。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势，即旋转（R）和平移（t）。 通过使用OpenCV，E给出1个结果，H给出2个结果，满