标定板对相机进行标定，获取相机的内部参数矩阵及畸变系数用上步中获取的相机内部参数矩阵及畸变系数对所拍摄的图像进行校正然后将所摄图像应用从颜色空间变换至颜色空间，并进行直方图均衡化，以便于后续处理。均衡化是指对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度级进行压计算机视觉在幕墙机器人角度测量中的应用论文原稿色，或者反过来设置颜色，以便于识别出玻璃框。这里把值看成个连续数集，随着值的变化，对应的颜色也在变化，所以识别颜色，就是从中段段地取区间出来。计算机视觉在幕墙机器人角度测量中的应用论文原稿。相机准备玻璃幕墙处理和图像采集使用固定焦距的相机陶旺林，卢选民，刘李娟，单长，基于的非线性图像畸变校正研究现代电子技术，王璃平面各自对应的比例因子和，再根据式结合两平面各自对应的灭点坐标和即可求出夹角余弦值。最后利用反余弦函数求得玻璃所夹面角数值并回传给机器人控制系统。实验结果与讨论实验中，在使用电子量角器多次测量取平均值后，得到所测玻璃面角的真精确灭点坐标及夹角的求算采取最小乘法，利用上步得到的两类共个灭点坐标，在两个玻璃面板上分别拟合出个更精确的灭点坐标。这是因为段窗框对应个矩形，个矩形对应根对称轴直线，则两根对称轴直线可确定此玻璃面上的个灭点，两两相求就可得此面上的个灭点坐标。最的矩形輪廓均根据角点坐标判断出方向，从而进步筛选出长边垂直于成角两平面交线的矩形。然后求算个筛选出的最小包围矩形的与最小包围矩形长边平行的对称轴的直线方程，并按照所在的玻璃平面分成两类，各自求解出个灭点坐标。所述对称轴是指各矩形轮廓自身的对称轴均根据角点坐标判断出方向，从而进步筛选出长边垂直于成角两平面交线的矩形。然后求算个筛选出的最小包围矩形的与最小包围矩形长边平行的对称轴的直线方程，并按照所在的玻璃平面分成两类，各自求解出个灭点坐标。所述对称轴是指各矩形轮廓自身的对称轴，就是过各便灵活和稳定地测量玻璃面角的问题，为需要使用面角角度工作的相应机器人的研发提供了技术参考。参考文献相机内参矩阵，为玻璃平面的比例因子求得，和分别是此玻璃平面对应的那个较精确灭点坐标的横纵坐标值。根据式可求出两玻璃平面各自对应的比例因子和，再根据式结合两平面各自对应的灭点坐标和即可求出夹角余弦值。最后利用反余弦函数求得玻计算机视觉在幕墙机器人角度测量中的应用论文原稿就是过各矩形两短边中点的那条直线。所述对称轴对应的矩形都有质心，质心在相机成像平面上都有对应坐标，将各质心的横纵坐标分别排序，之后分别求相邻两项的差值，由于这些矩形分别处于两个玻璃平面，而在同玻璃平面的矩形质心坐标差较小，可据此分类。算幕墙机器人图像处理随着高层建筑的涌现，越来越多的幕墙工作机器人被研发和使用。这类机器人在作业时需要在平滑的玻璃上移动，也需要翻越由不同玻璃平面形成的面夹角，因此就对面角的非接触实时测量提出了较高的要求。求算成角两玻璃平面上的灭点坐标将上步中筛选值的变化，对应的颜色也在变化，所以识别颜色，就是从中段段地取区间出来。计算机视觉在幕墙机器人角度测量中的应用论文原稿。精确灭点坐标及夹角的求算采取最小乘法，利用上步得到的两类共个灭点坐标，在两个玻璃面板上分别拟合出个更精确的灭点坐标。这是因矩形两短边中点的那条直线。所述对称轴对应的矩形都有质心，质心在相机成像平面上都有对应坐标，将各质心的横纵坐标分别排序，之后分别求相邻两项的差值，由于这些矩形分别处于两个玻璃平面，而在同玻璃平面的矩形质心坐标差较小，可据此分类。关键词计算机视觉面角陶旺林，卢选民，刘李娟，单长，基于的非线性图像畸变校正研究现代电子技术，王德麾，袁中凡，樊庆文，基于计算机视觉的平面角度测量方法西南交通大学学报，。求算成角两玻璃平面上的灭点坐标将上步中筛选出的矩形輪璃所夹面角数值并回传给机器人控制系统。实验结果与讨论实验中，在使用电子量角器多次测量取平均值后，得到所测玻璃面角的真实值为。在光照均匀的条件下，按照本文提出的方法测出了多组角度值，其中误差最大的组为，最小的组仅为。可见，本方法在相当程度上解决了段窗框对应个矩形，个矩形对应根对称轴直线，则两根对称轴直线可确定此玻璃面上的个灭点，两两相求就可得此面上的个灭点坐标。最后，利用标定而得的相机内参矩阵及之前求出的各个玻璃平面上的灭点坐标计算玻璃所夹面角的余弦值，通用计算公式如下其中为标定而得计算机视觉在幕墙机器人角度测量中的应用论文原稿颜色识别及图像值化将上步所得图像进行通道分离，并根据与玻璃框颜色对应的通道的阈值将图像值化。所述阈值用于从通道划定值对应的区间，该区间以内设为白色，以外则设为黑色，或者反过来设置颜色，以便于识别出玻璃框。这里把值看成个连续数集，随着对玻璃框进行上色处理，并控制机器人上的云台用相机从任意方向对需要进行测量的夹角部位拍摄张彩色图像，要求拍摄的图像完整包含夹角部位用视觉库做初步图像处理首先利用上步中获取的相机内部参数矩阵及畸变系数对所拍摄的图像进行校正然后将所摄图像应缩，从而扩展像原取值的动态范围，增强了对比度和灰度色调的变化，有利于后面的识别。图像的滤波和形态学操作对上步已识别出玻璃框的值图像进行中值滤波及高斯滤波的图像预处理操作，以减弱由图像传输编解码和传感器结构造成的噪声。之后可对降噪后的图像进行开操作块相机参数标定板对相机进行标定，获取相机的内部参数矩阵及畸变系数对玻璃框进行上色处理，并控制机器人上的云台用相机从任意方向对需要进行测量的夹角部位拍摄张彩色图像，要求拍摄的图像完整包含夹角部位用视觉库做初步图像处理首先德麾，袁中凡，樊庆文，基于计算机视觉的平面角度测量方法西南交通大学学报，。颜色识别及图像值化将上步所得图像进行通道分离，并根据与玻璃框颜色对应的通道的阈值将图像值化。所述阈值用于从通道划定值对应的区间，该区间以内设为白色，以外则设为值为。在光照均匀的条件下，按照本文提出的方法测出了多组角度值，其中误差最大的组为，最小的组仅为。可见，本方法在相当程度上解决了方便灵活和稳定地测量玻璃面角的问题，为需要使用面角角度工作的相应机器人的研发提供了技术参考。参考文献最后，利用标定而得的相机内参矩阵及之前求出的各个玻璃平面上的灭点坐标计算玻璃所夹面角的余弦值，通用计算公式如下其中为标定而得的相机内参矩阵，为玻璃平面的比例因子求得，和分别是此玻璃平面对应的那个较精确灭点坐标的横纵坐标值。根据式可求出两