完整UR机械臂的GRCNN抓取网络教程参考以下博客： 【眼在手外D435相机支架】 0. 【机械臂视觉抓取从理论到实战】 GRCNN抓取网络学习1【Jacquard数据集等效制作】GRCNN抓取网络学习2【自制Jacquard数据集训练】GRCNN抓取网络学习3【自制Jacquard数据集模型调优】GRCNN抓取网络学习4【手眼标定】 1.前言 在眼在手外的相机标定过程中，我们需要将D4

参考链接：https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/installation.md 该博客只针对于ubuntu16.04-LTS，14.*或者18.*的系统请参考上面的链接。 Prerequisites： 1.更新ubuntu系统和稳定版本的内核 sudo apt-get update && sudo ap

最近项目上需要完成整个识别、定位、到最后的抓取流程。 分享一下，通过使用D435相机并结合Yolo V8识别出目标物体后，抠取出目标物体部分的有效深度图，最后将前景物体部分的RGB D435相机结合Yolo V8识别出目标物体，并转点云出抓取位姿 1、D435相机取流2、D435结合Yolo V8实时检测3、扣取指定物体的深度图3.1 扣取指定物体的mask3.2 根据mask扣取物体有效深度

打开roscore和相机 输入 rostopic echo /camera/color/camera_info  从而得到相机的内参   cameraInfo包含D、K、R、P四个矩阵。 矩阵D是失真系数，包括(k1, k2, t1, t2, k3) 矩阵K是相机内参，即  矩阵R是一个3✖3的旋转矩阵，仅对双目相机有效，使左右极线平行。 矩阵P是投影矩阵，即,     ​

外观 摄像头 从左->右： 1，3：红外传感器（IR Stereo Cameral） 2：红外激光发射器（IR Projector） 4：RGB相机 物理结构拆分

一、代码 #include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>#include <librealsense2/rs.hpp> // Include RealSense Cross Platform APIusing namespace cv;using namespace dnn;using namespace std;

🌞欢迎来到机器学习的世界  🌈博客主页：卿云阁 💌欢迎关注🎉点赞👍收藏⭐️留言📝 🌟本文由卿云阁原创！ 🌠本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破 📆首发时间：🌹2021年6月23日🌹 ✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！ 🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！ 目录 🍈 获得相机不同传感器之间的外参转换矩阵以及内参矩阵 🍉获取设备的传感器信息

学习仿真环境gazebo下利用UR10e机械臂搭建模拟平台，此博客用于记录搭建过程 搭建过程参考了很多博主的帖子和GitHub开源代码，对在此领域一起努力并且乐于分享的人表示感谢！！！ 主要参考光头明明、总有一天全城的人都要高看我们和bug404_三位博主。最终自己功能包的主要参考了bug404_的ur_platform，感觉这个结构比较合理。 遵循尽量不改动GitHub下载的功能包原则方便

第一篇博客，最近在实习，一直在做机器视觉的研究。今天简单的介绍一个RealsenseD435的应用。 RealsenseD435是一款深度摄像头，可以快读的输出深度图像。首先了解一下什么事世界坐标系，相机坐标系，和图像坐标系，这里给大家推荐一篇博客。https://blog.csdn.net/waeceo/article/details/50580607 在Viewer里我们可以很轻松地得到相

老规矩先创建一个新的虚拟机 这里就暂且叫做“m2"吧！ 导入“Jaka_ros_driver_cpp”文件包 手眼标定整体流程导入包如下 handeye-calib: 基于ROS的手眼标定程序，支持眼在手上，眼在手外。提供完整文档。欢迎关注公众号鱼香ROS。 (gitee.com) ------------------------------------------------------