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cs1150_chinese
- CS1150中文用户手册：CS1150是低功耗模数转换芯片。有效分辨率17位，输出24位 数据。工作电压2.7V~5.5V、集成50Hz、60Hz陷波、128倍增益放大器、参考电压为 0.1V～5V、集成SPI接口。可以广泛使用在工业控制、量重、液体/气体化学分析、 血液分析、智能发送器、便携测量仪器领域。 目 录： 1 CS1150功能说明. 1.1 CS1150主要功能特性. 1.2
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6
cs1150_chinese
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zhangCalibration
- 经典的张正友的摄像机的两步标定程序，包括单目标定和立体标定程序。代码是基于matlab-Zhengyou Zhang classic two-step camera calibration procedures, including single-target and three-dimensional calibration procedures. Code is based on matlab
position
- 基于单目手眼相机和激光测距仪，提出了一种尺寸未知的空间矩形平面的位姿测量算法。该算法不需要知道矩形平面 的G 个顶点的物体坐标，只需要知道它们的图像坐标、激光点的图像坐标和激光测距结果，就能够计算出尺寸未知空间矩形平 面在相机坐标系下的位姿，并且计算出矩形平面的尺寸。通过建立单目手眼相机和激光测距仪的数学模型，对该算法进行了验 证。实验结果表明，该算法是有效的，可以应用于机器人对空间物体的跟踪、定位以及抓取。-Monocul
4
- 基于单目视觉的高速公路车道保持与距离测量-Monocular vision-based Lane Keeping and Distance Measurement
CameracaUbraifonformonocularvision
- 摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依 据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用 遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点，一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型，另一方面增强了摄像机标定的精 度和鲁棒性。-The camera calibration isoneofmostimpo
danmu
- 单目摄像机 激光测距传感器位姿测量系统 很好哦-Monocular camera laser range sensor pose measurement system is very good
2013
- 基于单目相机和激光测距仪, 文章提出从一幅图像中识别出非合作目标物体上的矩形面,并提取出 4 个顶点坐标的特征提取方法,为位姿的测量提供必要的信息 提出以激光点为参考, 距离激光点最近的 4 条边 界为矩形面边界的判定准则,并根据激光点到直线的垂足和边界端点约束排除干扰线段 该方法能有效地判 定出矩形面且顶点定位准确,在空间机器人视觉伺服控制半物理仿真系统上得到了验证。-An approach to identi fying
Monocular-vision-measurement
- 基于单目视觉的平面长度，角度测量软件，供参考-Based on monocular vision plane length, Angle measurement software, for your reference
danmuceliang
- 计算机单目测量程序 精度高 it a very nice code and coding by myself!thanks for your reading.-computer vision
halcon
- ：为了保证产品质量，对其几何尺寸和特征的检测，如冲压工件的尺寸精度、表面压印字符的完 整性、表面划痕检查等是工业现场检测的必要手段。使用快速的非接触式的视觉测量是解决 此类问题的有效方法。摄像机标定通过图像计算摄相机内部参数和外部参数，实现从二维图 像获取三维信息必不可少的步骤，直接影响了测量精度，利用HALCON软件通过坐标补偿的方 法采用非线性模型实现单目视觉系统的标定及在此基础上验证冲压件尺寸的准确性。实验证 明该方法标
单目测量
- 基于MATLAB实现机器视觉中通过单幅图像实现测量长度，面积等(Based on MATLAB, we can measure the length, area and so on through single image in machine vision.)