在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
2024/2/17 5:39:03
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在MFC界面的基础上，通过视频观察到合适的图像去拍摄双目图像，首先得到双目相机的棋盘格图像，先进行单个相机的标定，再进行双目标定；
得到标定参数后，拍摄图像进行深度测量得到深度图及数据。
得到标定参数后，拍摄图像进行深度测量得到深度图及数据。
2024/2/12 20:22:52
18.06MB
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在VS2010，OPENCV2.4.9平台下实现的双目视觉系统，MFC代码实现了左右视图的显示，相机标定以及校正的功能。
代码完全可用。
代码完全可用。
2024/1/24 9:44:04
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VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距（双目校正和立体匹配）(文档里包含了测试图片)
2024/1/24 8:01:47
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用于测试双目摄像头可同时打开预览功能，可以选择性开启某个摄像头。
用于测试双目摄像头可同时打开预览功能，可以选择性开启某个摄像头。
用于测试双目摄像头可同时打开预览功能，可以选择性开启某个摄像头。
2023/12/13 10:53:18
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计算机视觉的目标就是利用计算机来模拟与人类相当的视觉能力，使得计算机也能够像人类一样能够从二维图像中获取三维信息。
在拥有这种能力的同时，还能够分析获取的三维信息，进一步得到现实世界中物体的形状、姿态等，采用合理的描述方法和存储形式，对其进行识别甚至是理解。
计算机视觉的种类很多，双目立体视觉是目前研究较多的一种技术。
目前，立体视觉的技术已经广泛应用到了日常生活中，并且正在改变着生活的质量及方式，如美国“探索者”登月卫星上的机器人视觉系统，数码相机中的人脸捕捉，排爆机器人对危险物的识别，无人自动车的避障系统等，都将立体视觉技术进行了有效的应用，并且已经影响了日常的生活方式。
在拥有这种能力的同时，还能够分析获取的三维信息，进一步得到现实世界中物体的形状、姿态等，采用合理的描述方法和存储形式，对其进行识别甚至是理解。
计算机视觉的种类很多，双目立体视觉是目前研究较多的一种技术。
目前，立体视觉的技术已经广泛应用到了日常生活中，并且正在改变着生活的质量及方式，如美国“探索者”登月卫星上的机器人视觉系统，数码相机中的人脸捕捉，排爆机器人对危险物的识别，无人自动车的避障系统等，都将立体视觉技术进行了有效的应用，并且已经影响了日常的生活方式。
2023/11/27 13:08:06
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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