摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
最近在做PC端应用程序自动化测试，由于程序是C++和VB结合的，使用工具无法像做APP自动化那样实现元素定位，且有些页面无法获取元素，故无意中发现了Python一个神奇的库：pyautogui。使用pyautogui可实现对页面图片坐标定位，这样就解决了当一个页面存在多个元素且无法或者元素坐标的问题。
前言： 有时候定位元素的时候，你使出了十八班武艺还是定位不到，怎么办呢？（面试经常会问） 那就拿出绝招：点元素所在位置的坐标 一、 tap用法 1.tap是模拟手指点击，一般页面上元素 的语法有两个参数，第一个是positions，是list类型最多五个点，duration是持续时间，单位毫秒 ``` tap(self, positions, duration=None): Taps on an particular place with up to five fingers, holding
本次教程将教大家如何用monkeyrunner进行android的自动化测试，包括环境的搭建、monkeyrunner和uiautomatorviewer工具的使用。
在VisionPro中，每一个图片都与一个坐标空间树相联系，你可以为你的视觉应用添加尽可能多的坐标空间，每一个坐标空间相对于已经存在的坐标空间都是一个2D转换关系。
随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面 多相机 视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。 多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一. 可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。 相机间无重叠部分的情况主要用于大幅面多相机高精度的定位和测量，相机间有重叠部分的情况主要用于场景的拼接等。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 随着工业的发展，在生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业(工业机械臂)机器人行业，具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。 1 概括 基于图像分析的视觉技术在(工业机械臂)机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度
考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定（利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号）。
4点法、9点法、N点法都可以将图像坐标与机械手坐标联系起来。综合考虑调试难度、标定精度等因素，9点法标定是工业上使用广泛的二维手眼标定，常用于从固定平面抓取对象进行装配等工业应用场景。
文章：A Graph-based Optimization Framework for Hand-Eye Calibration for Multi-Camera Setups
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。
2023 年1月18日，工业和信息化部、教育部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》（以下简称《方案》）。
• 产品对位一个产品固定，另一产品由机械手/模组带着移动，相机分别得到两组产品的位置，计算对位的坐标。
今天我记录使用myCobot320 M5跟FS820-E1深度相机进行一个无序抓取物体的分享。
做SLAM的同学经常用打印的标定板进行相机标定，打印出的标定板定位精度真的很低，其实配合结构光中的相移法，利用ipad屏幕即可进行高精度的相机标定。
Pywin32是一个Python库，为python提供访问Windows API的扩展，提供了齐全的windows常量、接口、线程以及COM机制等等。
常见的单目相机主要有两种模型：即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型，之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理，不管单目相机模型是什么，其内参模型是一样的，将之前的结果拿过来，如下图所示：
主要讲解上下双相机定位贴合的原理和实现过程，包括各种标定、组合使用及具体的halcon源码实现，适用于的X、Y、Z三轴加一旋转轴系统，如模组组成的多轴系统、Scara四轴机器、六轴机器人（在运行过程中保证几个自由度不动，运行即可）
空间物体呈现的是三维几何位置，相机内的投影图像为二维位置，所以，确定空间物体某点的三维几何位置与其投影图像中对应点的关系，就是标定。
查看源码语法，起点和终点四个坐标参数。 手机屏幕从左上角开始为0，向右为x轴坐标，向下为y轴坐标。
针对采棉机械手棉花识别定位难的问题，提出一种基于机器视觉的棉花识别与定位方法，搭建出双目立体视觉系统，在此基础上通过相机标定、图像采集、图像处理、特征提取等过程，计算得出棉株的深度信息以及其成熟棉 花的三维信息，其深度平均误差值为2.55ｍｍ，单位坐标误差均值为（2.8ｍｍ，-1.4ｍｍ，-1.35ｍｍ）。结果表明，基 于双目立体视觉对棉株上的成熟棉花进行三维空间上的识别定位是可行的。
推荐使用顺序：weditor > uiautomatorviewer > Appium inspector
在计算机视觉中，可以通过双目摄像头实现，常用的有BM 算法和SGBM 算法等，双目测距跟激光不同，双目测距不需要激光光源，是人眼安全的，只需要摄像头，成本非常底，也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和SGBM 算法实现距离测量。
在SLAM的众多传感器解决方案中，相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图。这是因为这两个传感器之间具有互补性：相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效。而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息，并且不受周围环境的影响，从而弥补相机的不足；同时，相机能够获得丰富的环境信息，通过视觉匹配完成回环检测与回环校正，从而有效地修正IMU的累计漂移误差。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
在实际的机器人应用中，通常会给机器人配备视觉传感器，视觉传感器用于感知周围环境。但是，通过视觉传感器获取的场景坐标是基于视觉坐标系下的，机器人并不能直接使用，要获取机器人可以直接使用的坐标信息，必须将坐标转换到机器人坐标系下。因此，机器人手眼标定的目的是为了获取从视觉坐标系转换到机器人坐标系的转换矩阵。 机器人手眼标定问题可以分为两类：
一直都想写一写这个主题，但是，一直都感觉有点虚，也没有去整理。在网上搜了一下，发现大多数都是转来转去，看着也是似懂非懂的，让人很老火。所以，我就按照自己的理解，尽量简单易懂一点，也便于以后的应用。如有不足或者错误之处请指出，还请指出。
android sdk里面自带的uiautomatorviewer.bat可以查看手机app上的元素，但是不太好用，网上找了个大牛写的weditor，试用了下还是蛮不错的 python环境：3.6
腾讯机器人实验室是腾讯设立的机器人研发实验室（Robotics X）。Robotics X和AI Lab将会成为腾讯AI产业的双基础支撑部门，进一步探索虚拟世界与真实世界的连接。其主任张正友是世界著名的计算机视觉和多媒体技术的专家，ACM Fellow，IEEE Fellow。他在立体视觉、三维重建、运动分析、图像配准、摄像机自标定等方面都有开创性的贡献，腾讯Robotics X 长期招聘机器视觉方向优秀实习生，本科、硕士或博士不限，参与部门的重大项目落地和前沿研究探索。
automagica 官方文档：https://automagica.readthedocs.io/get_started.html
【新智元导读】作为自动驾驶汽车的核心部件之一，激光雷达传感器以昂贵出名，此前的价格高达70万美元，远超普通汽车。自动驾驶研究专家黄武陵在本文中介绍了激光雷达传感器的关键作用和激光雷达传感器在环境感知中
于是我突发奇想，决定用pyhton自动实现微信“拍一拍”，没想到还真给搞成功了，整个过程才用了30行代码，下面给大家介绍一下具体实现步骤：
项目测试过程中经常需要在手机端体验语音产品的识别效果和稳定性，识别效果与手机硬件强相关无法抛开硬件影响。因此开发了一套基于uiautomator2+python UI自动化工具，可以实现在电脑端控制手机demo开始收音+播放待测音频+保存识别结果的APP自动化效果测试工具。
我们不考虑镜头的畸变，将相机的成像模型简化为小孔成像模型，则特征点的图像坐标Pf 与其在摄像机坐标系下的三维坐标P 之间的关系可表示为：
前几天在Python钻石交流群【进击的python】问了一个selenium自动化的问题。问题如下：各位大佬，请教个问题，我用selenium自动化操作时，遇到这种上传图片的，要怎么搞，卡在这几天了。需要点击一下上传，然后弹出个选择文件的框框，然后确认，就上传了。
生活中，存在最多的就是单目相机，不过现在双摄，三摄手机基本取代了单目手机，我们先来说一下单目相机的缺点。单目相机在使用中存在尺度问题，先来看看下面这种图片。
Python2.7: 使用Pyhook模块监听鼠标键盘事件-获取坐标。因该模块对Python3 有兼容性问题，故采用python2.7解释器。
最近写贪吃蛇游戏时，需要用到光标定位，故总结如下。 方法一： 1 #include<windows.h> 2 #include<stdio.h> 3 4 HANDLE hout=GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE); 5 COORD coord; 6 void locate(int x,int y) 7 { 8 coord.X=x; 9 coord.Y=y; 10 SetConsoleCursorPosition(hout,coord);
顾名思义：双目定位就是用两部相机来定位。双目定位过程中，两部相机在同一平面上，并且光轴互相平行，就像是人的两只眼睛一样，针对物体上某一个或某些特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
目前采用的主流相机畸变矫正模型基本都是Brown-Conrady模型，原论文：Decentering Distortion of Lenses
经过不断地学习与调试，不断地学习网络上其他同志分享的资料，opencv手眼标定迎来了阶段性结束。实际测试结果在机械臂坐标系中X方向差5mm左右。
第一步：眼睛观察到三维世界，并将其转换到视网膜平面（三维空间转换到二维平面）传送信息给大脑；
我520的公众号图片发了以后，有很多同学问我这个游戏是怎么做的，难不难。我就用两篇文章来介绍一下，如果使用Python做游戏。
如图所示，工件坐标系建在毛还的中间，假设毛坯尺寸为100X80X20，且毛坯的所有表面均已被加工，所选刀具尺寸为Φ20，因对刀时刀具的投影为圆，所以在图中均以Φ20的圆作为刀具。
下面我们介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统，以及他们之间如何完成关联和转换，最终构建出统一的环境模型。 所谓时空坐标系，包括三维空间坐标系和一维时间坐标系。在此基础上，用解析的形式（坐标）把物体在空间和时间的位置、姿态表示出来。一般三维空间坐标系用三个正交轴X，Y，Z表示物体的位置，用绕这三个正交轴的旋转角度（roll 横滚角, pitch 俯仰角, yaw 偏航角）表示物体的姿态。时间坐标系只有一个维度。为了表述方便，我们一般将空间坐标和时间坐标分开讨论。 摄像机坐标系统 摄像机/摄像头以其低廉的价格、
翻译 | 彭硕，姜沂，reason_W 编校 | reason_W DeepMind开源《星际2》AI平台，OpenAI人工智能系统打败Dota2游戏顶级玩家......越来越多的科技巨头开始进入到游戏AI的领域，并相继开放了他们的接口和数据集。复杂的训练数据，即时多变的对战环境，对多智能体协作能力的要求等等使得《星际争霸》这样的游戏被称为通用智能的关键，预示着AI将在越来越真实的混乱环境里向人类的心智靠近。 那么小白玩家该如何入坑游戏AI呢？游戏AI到底是如何和游戏进行接口交互，判断角色状态，执行动作
文章：CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment
本文作者张玉坤/刘伟，来自北邮人机与认知实验室。路径规划技术是扫地机器人研究的核心内容之一，机器人定位与环境地图构建就是为路径规划服务的，本文是扫地机器人路径规划中的定位。 相信屏幕前的各位看官应该都
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