计算机视觉与机器人操作系统_基于SIFT特征描述符与边缘跟踪算法_物体识别与姿态估计工具箱_用于在ROS环境下通过CAD模型实现物体检测追踪并提供精确位姿信息的开源工具库

共454个文件

jpg：102个

h：95个

cpp：84个

版权申诉

计算机视觉

openmv

机器学习

深度学习

17 浏览量 2025-06-15 21:39:04 上传评论收藏 21.86MB ZIP 举报

计算机视觉与机器人操作系统_基于SIFT特征描述符与边缘跟踪算法_物体识别与姿态估计工具箱_用于在ROS环境下通过CAD模型实现物体检测追踪并提供精确位姿信息的开源工具库_适用于工业自动化场景.zip 计算机视觉技术是现代机器人学和自动化领域中的核心技术之一，它赋予机器“看”的能力，使其能够解释和理解视觉信息，并基于这些信息执行相应的任务。在这一领域中，SIFT（尺度不变特征变换）是一种非常重要的特征描述符，它能够从图像中提取出具有尺度不变性的特征点，这些特征点对于旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，因此非常适合于物体识别和姿态估计等任务。边缘跟踪算法则是另一种用于图像处理和计算机视觉中的技术，它主要通过检测图像中的边缘来跟踪物体的轮廓。边缘跟踪算法可以与SIFT特征描述符相结合，进一步提高物体检测的准确性和鲁棒性。在实际应用中，物体识别与姿态估计工具箱的作用非常关键，它们通过计算机视觉技术提取物体特征，并且通过算法估计出物体的位置和方向信息。这些工具箱通常需要集成先进的算法，以适应不同的环境和场景。机器人操作系统（ROS）是一个用于机器人应用开发的灵活框架，它为机器人软件的构建提供了工具和库函数。ROS的模块化和分布式特点，使其成为进行复杂机器人应用开发的理想选择。在ROS环境中使用计算机视觉工具箱，可以实现对周围环境的感知和理解，这对于实现机器人的自主导航、避障、定位和地图构建等任务至关重要。 CAD模型是计算机辅助设计的产物，它能够以精确的数值和图形方式描述一个物体的几何形状和尺寸。将CAD模型与计算机视觉技术结合，可以在机器人操作系统中实现对现实世界物体的检测和跟踪。通过比较检测到的物体特征与CAD模型中的特征，可以进一步提升物体识别的准确度，并且能够根据识别结果进行精确的位姿估计。开源工具库提供了资源共享和共同开发的平台，有利于推动技术进步和创新。在工业自动化场景中，一个开源的、基于SIFT特征描述符与边缘跟踪算法的物体识别与姿态估计工具箱，能够帮助工程师和研究人员快速搭建起复杂的视觉系统，进行物体检测、跟踪、定位等任务，极大地提高了生产效率和安全性。一个优秀的计算机视觉与机器人操作系统结合的工具箱，需要具备高效准确的特征提取能力、灵活的边缘跟踪算法、支持复杂CAD模型的处理能力，并且易于集成ROS框架，以实现在工业自动化场景中对物体进行高效、精准的检测与追踪。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

计算机视觉与机器人操作系统_基于SIFT特征描述符与边缘跟踪算法_物体识别与姿态估计工具箱_用于在ROS环境下通过CAD模型实现物体检测追踪并提供精确位姿信息的开源工具库_适用于工业自动化场景.zip （454个子文件）

Recognize.action 305B

pringles_single_stereo_image.bag 1.89MB

ply.c 67KB

cam.cal 3KB

pose.cal 676B

ODetect3D.cc 21KB

Homography.cc 15KB

KeypointDescriptor.cc 15KB

Geometry.cc 8KB

SPolygon.cc 6KB

SDraw.cc 5KB

ModelObject3D.cc 4KB

DetectGPUSIFT.cc 3KB

DetectSIFT.cc 2KB

ConfigFile.cc 2KB

Vector2.cc 2KB

PoseCv.cc 2KB

Math.cc 2KB

Keypoint.cc 1KB

Definitions.cc 737B

Except.cc 730B

CodebookEntry.cc 666B

Config.cc 650B

Object3D.cc 643B

Vector3.cc 79B

Tracker.cfg 1KB

Detector.cfg 357B

ProgramCG.cpp 93KB

ProgramGLSL.cpp 84KB

PyramidGL.cpp 69KB

ProgramCL.cpp 63KB

SiftGPU.cpp 39KB

GLTexImage.cpp 35KB

Tracker.cpp 35KB

PyramidCU.cpp 30KB

PyramidCL.cpp 30KB

TextureTracker.cpp 28KB

TrackerModel.cpp 25KB

ModelLoader.cpp 22KB

tracker_node.cpp 22KB

SiftMatch.cpp 21KB

CDataFile.cpp 19KB

tgShapeCreator.cpp 17KB

GlobalUtil.cpp 16KB

learnsifts.cpp 15KB

gltracker.cpp 15KB

ImageProcessor.cpp 15KB

Thread.cpp 13KB

Recognizer3D.cpp 13KB

tgEngine.cpp 12KB

Distribution.cpp 12KB

tgImageProcessor.cpp 11KB

tgCamera.cpp 11KB

SiftPyramid.cpp 11KB

tgShader.cpp 10KB

Shader.cpp 10KB

GLXWindow.cpp 10KB

tgModel.cpp 8KB

ShaderMan.cpp 7KB

pal_util.cpp 7KB

tgFrustum.cpp 7KB

tgModelLoader.cpp 7KB

Noise.cpp 7KB

CLTexImage.cpp 7KB

CuTexImage.cpp 6KB

gldetector.cpp 6KB

tgPlot2D.cpp 6KB

Resources.cpp 6KB

main.cpp 5KB

tgQuaternion.cpp 5KB

main.cpp 5KB

EdgeTracker.cpp 5KB

SiftMatchCU.cpp 5KB

TomGineThread.cpp 5KB

Predictor.cpp 5KB

tgError.cpp 4KB

ModelEntry.cpp 4KB

RecognizerThread.cpp 4KB

detector_node.cpp 4KB

tgCollission.cpp 3KB

tgLabel.cpp 3KB

tgErrorMetric.cpp 3KB

testImageProcessor.cpp 3KB

pose2Tf_repeat.cpp 3KB

pose2Tf.cpp 3KB

FrameBufferObject.cpp 3KB

tgVector3.cpp 3KB

TrackerThread.cpp 3KB

Texture.cpp 3KB

tgTexture.cpp 2KB

osmesacontext.cpp 2KB

tgPose.cpp 2KB

tgMatrix3.cpp 2KB

tgRenderModel.cpp 2KB

MutexClass.cpp 2KB

tgGUI.cpp 2KB

EventClass.cpp 2KB

Particle.cpp 2KB

ObjectEntry.cpp 2KB

共 454 条

perception_blort ================ BLORT - "The Blocks World Robotic Vision Toolbox" implementation running on ROS. The library provides object recognition and pose estimation based on detection and tracking nodes. The system works with a CAD model of the object provided. The current implementation of the BLORT detector module uses SIFT feature descriptors to provide an approximate estimation of the object's pose for the tracker module which will track the object using edge-based methods. Check it's official ROS wiki page: http://wiki.ros.org/perception_blort You can get further info on how to use it following the tutorials: http://wiki.ros.org/blort_ros/Tutorials Be aware that perception_blort is a work in progress and may change it's behaviour. ## Videos ### Summary <a href="http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=TN9WguYpXTE " target="_blank"><img src="http://img.youtube.com/vi/TN9WguYpXTE/0.jpg" alt="summary" width="240" height="180" border="10" style="float" /></a> ### Training <a href="http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=pp6RwxbUwrI " target="_blank"><img src="http://img.youtube.com/vi/pp6RwxbUwrI/0.jpg" alt="summary" width="240" height="180" border="10" style="float" /></a> ### Detecting & tracking <a href="http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=HoMSHIzhERI " target="_blank"><img src="http://img.youtube.com/vi/HoMSHIzhERI/0.jpg" alt="summary" width="240" height="180" border="10" style="float" /></a>

评论收藏

内容反馈

版权申诉