手眼标定C++代码，基于OpenCV 2.4.9以上版本，包含assistFunction.cpp辅助函数，createDataSet.cpp创建数据集，handEyeSelf.cpp自己写的标定函数，以及主函数

Labview的9点标定计算, 矩阵运算公式, 直接运行, 不依赖其他库

在惯性导航系统（Inertial Navigation System, 简称INS）中，陀螺仪是一种关键组件，用于测量载体的角速度。陀螺仪的性能直接影响着整个系统的精度和稳定性。"SINS中陀螺比例因子标定matlab程序"是针对这类问题的一个解决方案，它提供了基于MATLAB的标定算法，旨在校准陀螺仪的比例因子，以减少测量误差，提高系统性能。 陀螺比例因子标定是惯性导航系统中的一项重要任务，因为实际的陀螺仪可能会存在非线性、温度漂移和比例因子偏差等问题。比例因子标定的主要目的是找出陀螺仪输出与其实际旋转速率之间的关系，这通常涉及到对陀螺仪进行一系列已知角度输入的测试，然后分析输出数据以确定比例因子。 MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，适用于这种标定过程。通过编写MATLAB程序，可以实现数据采集、处理、模型建立和参数估计等功能。该程序可能包括以下步骤： 1. 数据采集：连接陀螺仪，施加一系列已知的角速度输入，记录陀螺仪的输出数据。 2. 数据预处理：对采集的数据进行滤波、平滑等处理，去除噪声和异常值。 3. 建立模型：构建陀螺仪输出与真实角速度的关系模型，这可能是一个线性模型或者包含非线性项。 4. 参数估计：使用MATLAB的优化工具箱或最小二乘法等算法，估计模型中的比例因子和其他参数。 5. 结果验证：将标定后的模型应用于新的数据集，对比实际与预测的角速度，评估标定效果。 惯性导航MATLAB程序可能还包括其他高级功能，如温度补偿、长期稳定性分析等，以适应不同环境条件下的应用。陀螺标定算法的设计和选择会直接影响到标定的精度和效率，因此，理解并优化这些算法至关重要。 "SINS"是 Strapdown Inertial Navigation System 的缩写，指的是将陀螺仪和加速度计直接固定在载体上的惯性导航系统。在SINS中，精确的陀螺仪标定对于实现高精度的自主导航至关重要。 这个压缩包提供的MATLAB程序和相关文档是惯性导航系统开发者和研究人员的重要资源，它可以帮助他们有效地校准陀螺仪，提升系统整体的导航性能。通过深入理解和应用这些内容，可以在实际项目中实现更准确、更可靠的惯性导航。

在给定的压缩包文件中，我们关注的主要知识点围绕C#编程、HALCON机器视觉算法、SMT贴片机操作、相机标定、MARK点校正以及贴合补偿算法。以下是对这些关键概念的详细解释： 1. **C#编程**：C#是一种面向对象的编程语言，广泛用于开发Windows桌面应用、游戏、移动应用以及Web应用。在这个项目中，C#被用来编写控制SMT贴片机和处理图像识别的源代码。 2. **Halcon机器视觉算法**：HALCON是MVTec公司开发的一种强大的机器视觉软件库，提供了丰富的图像处理和模式匹配功能。在SMT（Surface Mount Technology）领域，Halcon的模板匹配功能用于识别PCB板上的元件，确保准确无误地进行贴片。 3. **SMT贴片机**：SMT贴片机是电子制造中的关键设备，用于自动将表面贴装器件（SMD）精确地贴附到PCB板上。它依赖于高精度的定位和视觉系统来完成任务。 4. **相机标定**：相机标定是机器视觉中的重要步骤，目的是获取相机的内参和外参，以便将图像坐标转换为真实世界坐标。这有助于提高定位和测量的准确性，确保SMT贴片机能够正确识别和放置元件。 5. **MARK点4点校正**：MARK点是PCB板上的特殊标识，用于帮助相机定位。4点校正是一种几何校准方法，通过识别四个MARK点来确定相机与PCB板之间的相对位置和旋转，从而提高贴片精度。 6. **2点补偿**：这是一种简化的校准方法，通常用于调整因机器或环境变化导致的微小误差。通过两个参考点，可以计算出必要的补偿值，确保贴片机的贴装位置更准确。 7. **贴合补偿算法**：在SMT过程中，由于各种因素（如机械误差、温度变化等），实际贴装位置可能与理想位置有偏差。贴合补偿算法通过对这些偏差进行预测和修正，确保元件能准确贴合到PCB板上。 这些技术的综合应用使得SMT贴片机能够高效、精确地完成工作，提高了电子制造的自动化水平和产品质量。压缩包中的源程序和算法实现提供了深入学习和理解这些概念的实际案例，对于从事相关工作的工程师来说是一份宝贵的资源。

VisionMaster十二点旋转标定不共轴抓取

imu内参标定，allan方差分析，imu-utils

基于 Python 的相机标定 本资源摘要信息对基于 Python 的相机标定进行了详细的介绍。相机标定是计算机视觉领域中一个重要的概念，它的目的是为了获取摄像机的内外参数，以便进行图像处理和三维重构。 一、相机标定的原理 相机标定的原理可以分为四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系。世界坐标系是一个三维直角坐标系，用于描述相机和待测物体的空间位置。相机坐标系也是一个三维直角坐标系，原点位于镜头光心处。图像坐标系是一个二维直角坐标系，反映了相机 CCD/CMOS 芯片中像素的排列情况。像素坐标系是一个二维直角坐标系，反映了图像中的像素排列情况。 二、相机标定的目的 相机标定的目的包括两方面：一是校正镜头畸变，以获取高质量的图像；二是根据获取的图像重构三维场景。 三、相机标定的总体原理 相机标定的总体原理是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。 四、相机参数标定 相机参数标定是通过一定方法求得上述成像模型中的各个未知量（5 个内参、6 个外参以及畸变参数）。这里主要介绍平面标定法，其操作相对简单，实际应用中很常用。 五、相机标定步骤 相机标定步骤包括以下几个步骤：用相机对其进行不同角度的拍摄，得到一组图像；对图像中的特征点进行检测，得到标定板角点的像素坐标值；计算得到标定板角点的物理坐标值；求解内参矩阵与外参矩阵；求解畸变参数；最后利用 L-M 算法对上述参数进行优化。 六、源代码编写 基于 Python 的相机标定可以使用 OpenCV 库来实现，通过编写 Python 代码来实现相机标定的各个步骤。 七、运行结果 对标定结果进行评价的方法是通过得到的摄像机内外参数，对空间的三维点进行重新投影计算，得到空间三维点在图像上新的投影点的坐标，计算投影坐标和亚像素角点坐标之间的偏差，偏差越小，标定结果越好。

本资源为工程上非线性标定算法,拟合算法采用高斯消元法,代码内容为VB6。方便工程上非线性曲线拟合及传感器线性标定用。

Vector CANApe 标定操作指导手册 中文翻译

基于opencv的双目相机标定程序，用的张正友的方法，非常好用的程序，使用前需要先获得单目相机标定的参数，然后带入此双目程序，再根据拍摄的两相机公共视场下的棋盘格的图像，就可以解算出两相机之间的位置关系，建立双目坐标系。