科沃斯机器人视觉软件:主要应用兆慎数于家庭服务机器人和教育机器人领域,具有高精度、高稳定性、高可靠性等优点。
恒泰机器人视觉软件:主要应用于工业自动化领域,支持多种机器人品牌和视觉传感器。
深蓝视觉机器人系统:主要应用于工业制造领域,支持多种机器人品牌和视觉传感器,具有高精度和高速度的特点。
智能视觉软件SurfVision:由苏州新讯发自动化科技有限公司开发,主要孝老应用于工业制造、智能物流、医疗、生物科技等领域,具有高精度、高稳定性、高可靠性等优点。
以上几族首款国产机器人视觉软件都具备一定的优点,用户可根据实际需求选择适合自己的软件。
%实现.m文件自动化双目标定
% Auto-generated by stereoCalibrator app on 10-Jul-2019
%-------------------------------------------------------
%function stereoParams = tereoCameraCalibrator01(file_path01,file_path02)
h=waitbar(0,'计算中,请稍候!')%增加进度条
file_path01 = 'left\'% 图像文件夹路径
file_path02 = 'right\'% 图宽碧衫像文件夹路径
img_path_list01 = dir(strcat(file_path01,'*.png'))%获取该文件夹中所有.PNG格式的图像
img_num01 = length(img_path_list01)%获慎腔取图像总数慧返
imageFileNames1 = cell(1,img_num01)
if img_num01 >0 %有满足条件的图像
for pn = 1:img_num01 %逐一读取图像
image_name = img_path_list01(pn).name% 图像名
%img_origin = imread(strcat(file_path01,image_name))%读取图像
imageFileNames1(1,pn) ={ strcat(file_path01,image_name)}
%fprintf('%d %s\n',pn,strcat(file_path01,image_name))% 显示正在处理的图像名
%%此处添加具体的图像处理程序
end
end
img_path_list02 = dir(strcat(file_path02,'*.png'))%获取该文件夹中所有.PNG格式的图像
img_num02 = length(img_path_list02)%获取图像总数
imageFileNames2 = cell(1,img_num02)
if img_num02 >0 %有满足条件的图像
for pn = 1:img_num02 %逐一读取图像
image_name = img_path_list02(pn).name% 图像名
%img_origin = imread(strcat(file_path01,image_name))%读取图像
imageFileNames2(1,pn) ={ strcat(file_path02,image_name)}
%fprintf('%d %s\n',pn,strcat(file_path01,image_name))% 显示正在处理的图像名
%%此处添加具体的图像处理程序
end
end
waitbar(0.1)
% Detect checkerboards in images
[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames1, imageFileNames2)
waitbar(0.2)
% Generate world coordinates of the checkerboard keypoints
squareSize = 24 % in units of 'millimeters'
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize)
waitbar(0.3)
% Read one of the images from the first stereo pair
I1 = imread(imageFileNames1{1})
[mrows, ncols, ~] = size(I1)
waitbar(0.4)
% Calibrate the camera
[stereoParams, pairsUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ...
'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', true, ...
'NumRadialDistortionCoefficients', 3, 'WorldUnits', 'millimeters', ...
'InitialIntrinsicMatrix', [], 'InitialRadialDistortion', [], ...
'ImageSize', [mrows, ncols])
waitbar(0.8)
% View reprojection errors
h1=figureshowReprojectionErrors(stereoParams)
% Visualize pattern locations
h2=figureshowExtrinsics(stereoParams, 'CameraCentric')
waitbar(0.9)
% Display parameter estimation errors
%displayErrors(estimationErrors, stereoParams)
% You can use the calibration data to rectify stereo images.
%I2 = imread(imageFileNames2{1})
%[J1, J2] = rectifyStereoImages(I1, I2, stereoParams)
% See additional examples of how to use the calibration data. At the prompt type:
% showdemo('StereoCalibrationAndSceneReconstructionExample')
% showdemo('DepthEstimationFromStereoVideoExample')
fid=fopen('CameraParameter.txt','wt')
fprintf(fid,'stereoParams.RotationOfCamera2:\n')
fprintf(fid,'%f %f %f \n',stereoParams.RotationOfCamera2)
fprintf(fid,'stereoParams.TranslationOfCamera2:\n')
fprintf(fid,'%f %f %f\n',stereoParams.TranslationOfCamera2)
fprintf(fid,'stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix:\n')
fprintf(fid,'%f %f %f\n',stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix)
fprintf(fid,'stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix:\n')
fprintf(fid,'%f %f %f\n',stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix)
fclose(fid)
close(h)
%mcc -mv tereoCameraCalibrator01.m
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