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FOX机器人视觉教程:

一、Fox机器人AI视觉平台

fox机器人视觉平台配置了包括:

  • 四自由度机械手
  • Nvidia Jetson Nano GPU运算平台
  • 高清摄像头。
场景搭建效果 场景概述
可以完成物块的检测、识别并抓取等任务。通过Nvidia Jetson Nano GPU运算平台,部署深度学习模型,实现AI控制。
采用模块化设计,可以通过搭配运动底盘,及ros机器人系统。实现更多的场景部署。

二、opencv-python基础

opencv-python视觉库的基础操作,及数字图像处理的实现。

1 图像的基本操作

标题 简介
图像基础概述 了解数字图像的组成。
GUI操作 学习opencv的GUI操作,通过窗口显示图像、绘制图形、监听输入事件。
图像的属性 了解图像的属性,使用OpenCV访问属性,并操作图像通道。
图像运算 了解图像是如何运算的,利用图像运算实现对图像的裁剪、融合等操作。
图像直方图 了解直方图的原理,并根据直方图优化图像。
伽马变换 学习伽马变换的原理,分析不同$γ$值对图像的影响
图像阈值处理 了解图像阈值处理的方法,包括全局阈值、自适应阈值、Otsu阈值法

2 图像的几何变换

标题 简介
图像的几何变换 了解图像变换的方法和意义

3 图像滤波与增强

标题 简介
图像平滑 了解图像平滑的意义,使用OpenCV对图像模糊处理和降低噪声。
图像锐化 了解什么是图像锐化,它与图像平滑的相比的区别是什么。

4 图像形态学处理

标题 简介
图像形态学处理 了解什么是图像形态学,通过对轮廓的形态学处理,了解形态学的意义及应用。

5 图像特征

标题 简介
角点检测 角点特征检测方法
边缘检测 边缘特征检测方法
轮廓特征 轮廓特征检测方法,及轮廓的属性和性质。及轮廓检测的应用。

6 相机标定和3D重建

标题 简介
相机标定 了解相机标定的原因,及标定的原理,并对相机进行标定、畸变校正。

目标检测与识别

1 基于OpenCV的目标检测与识别

标题 简介
轮廓检测与识别 字母标识的检测和识别项目,基于轮廓和轮廓矩实现

2 基于yolov5的目标检测

标题 简介
yolov5环境配置 配置pytorch环境,及yolov5项目的拉取
yolov5自训练模型 将学习如何创建自己的数据集,然后训练自己的目标检测模型
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