test_empty_obj

时间: 2025-02-10 19:41:07 浏览: 25
### 如何测试空对象 (Empty Object) 对于空对象的单元测试，重点在于确保当输入为空或预期结果为空时，程序能够正确处理并返回期望的结果。这涉及到对函数行为的全面覆盖，特别是针对边缘情况。 #### 使用 Google Test 进行 C++ 中的空对象测试 在 C++ 中可以利用 Google Test 来编写测试用例来验证空对象的行为： ```cpp #include <gtest/gtest.h> // 假设有一个类 MyClass, 它可能返回一个空的对象 class MyClass { public: std::string getValue() const; }; TEST(MyClassTest, ReturnsEmptyStringWhenValueIsEmpty) { MyClass obj; EXPECT_EQ("", obj.getValue()); // 断言getValue应返回空字符串表示空对象[^2] } ``` 此代码片段展示了如何创建一个简单的测试用例 `MyClassTest` ，它检查 `getValue()` 方法是否会在适当情况下返回空字符串作为代表空对象的状态。 #### Java 中使用 JUnit 对空对象进行测试 同样，在Java环境中可以通过JUnit框架来进行类似的测试操作: ```java import org.junit.jupiter.api.Test; import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*; class MyObjectTest { @Test void shouldReturnNullOrEmpty_whenGetObjectIsCalledWithInvalidInput() { MyObject myObj = new MyObject(); assertNull(myObj.getObject(null)); // 如果预期null则如此断言 assertTrue(myObj.getObject("").isEmpty()); // 或者如果期待的是空集合/列表等，则这样判断 // 更多关于不同场景下的具体实现... } } ``` 上述例子说明了两种不同的方式去检验方法是否会按照预期返回 null 或者是一个空的数据结构（比如 List<String>()）。这些都属于典型的 "空对象" 测试情形之一。 为了更精确地定义什么是“空”，还需要考虑应用程序的具体逻辑以及业务规则的要求。例如某些时候，空数组、空白字符序列也可能被视为有效的 “空”。
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import cv2 from ultralytics import YOLOv10, solutions model = YOLOv10("./yolov10n.pt") VIDEO_PATH = "./video/test_007.mp4" RESULT_PATH = "./video/result_007.avi" cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_PATH) assert cap.isOpened(), "Error reading video file" w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,cv2.CAP_PROP_FPS)) out = cv2.VideoWriter(RESULT_PATH, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h)) line_pts = [(int(h/2), 0), (int(h/2),w)] speed_obj = solutions.SpeedEstimator() speed_obj.set_args(reg_pts=line_pts, names=model.names, view_img=True) while cap.isOpened(): success, im0 = cap.read() if not success: print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.") break tracks = model.track(im0, persist=True, show=False) im0 = speed_obj.estimate_speed(im0, tracks) out.write(im0) 为什么这样（line_pts = [(int(h/2), 0), (int(h/2),w)]）将线修改为竖直之后就检测不出速度？下附完整的yolo提供的speed_estimation.py代码：# Ultralytics YOLO 馃殌, AGPL-3.0 license from collections import defaultdict from time import time import cv2 import numpy as np from ultralytics.utils.checks import check_imshow from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors class SpeedEstimator: """A class to estimation speed of objects in real-time video stream based on their tracks.""" def __init__(self): """Initializes the speed-estimator class with default values for Visual, Image, track and speed parameters.""" # Visual & im0 information self.im0 = None self.annotator = None self.view_img = False # Region information self.reg_pts = [(20, 400), (1260, 400)] self.region_thickness = 3 # Predict/track information self.clss = None self.names = None self.boxes = None self.trk_ids = None

好的，我现在需要解决用户的问题：为什么将线设置为竖直方向后，无法检测出速度？用户提供的代码中，line_pts被修改为[(int(h/2), 0), (int(h/2),w)]，导致速度检测失败。我需要分析可能的原因。...

import cv2 from ultralytics import YOLOv10, solutions model = YOLOv10("./yolov10n.pt") VIDEO_PATH = "./video/test_speed.mp4" RESULT_PATH = "./video/result_speed01.avi" cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_PATH) assert cap.isOpened(), "Error reading video file" w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,cv2.CAP_PROP_FPS)) out = cv2.VideoWriter(RESULT_PATH, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h)) line_pts = [(int(w/2), 0), (int(w/2),h)] speed_obj = solutions.SpeedEstimator() speed_obj.set_args(reg_pts=line_pts, names=model.names, view_img=True) while cap.isOpened(): success, im0 = cap.read() if not success: print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.") break tracks = model.track(im0, persist=True, show=False) im0 = speed_obj.estimate_speed(im0, tracks) out.write(im0) 上面是我写的代码，下面是我要插入的代码，我应该在原代码的什么地方插入？ for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image x1 = int(xyxy[0]) #获取四个边框坐标 y1 = int(xyxy[1]) x2 = int(xyxy[2]) y2 = int(xyxy[3]) h = y2-y1 if names[int(cls)] == "person": c = int(cls) # integer class 整数类 1111111111 label = None if hide_labels else ( names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}') # 111 dis_m = person_distance(h) # 调用函数，计算行人实际高度 label += f' {dis_m}m' # 将行人距离显示写在标签后 txt = '{0}'.format(label) annotator.box_label(xyxy, txt, color=colors(c, True)) if names

好的，我需要帮助用户在现有的YOLOv10速度估计代码中正确插入检测框处理逻辑，包括保存文本文件、图像裁剪及视图更新。首先，我需要了解用户当前的代码结构，通常YOLOv10的检测流程会包括模型加载、前向推理、结果...

分析代码：//RANSAC算法 int main() { Mat img_object = imread("./data/101.png", IMREAD_GRAYSCALE); Mat img_scene = imread("./data/100.png", IMREAD_GRAYSCALE); if (img_object.empty() || img_scene.empty()) { cout << "Could not open or find the image!\n" << endl; return -1; } //-- Step 1: Detect the keypoints using SURF Detector, compute the descriptors int minHessian = 800; // default: 400 Ptr<SURF> surf = SURF::create(800); std::vector<KeyPoint> keypoints_object, keypoints_scene; Mat descriptors_object, descriptors_scene; surf->detectAndCompute(img_object, noArray(), keypoints_object, descriptors_object); surf->detectAndCompute(img_scene, noArray(), keypoints_scene, descriptors_scene); //-- Step 2: Matching descriptor vectors with a FLANN based matcher // Since SURF is a floating-point descriptor NORM_L2 is used Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create(DescriptorMatcher::FLANNBASED); std::vector< std::vector<DMatch> > knn_matches; matcher->knnMatch(descriptors_object, descriptors_scene, knn_matches, 2); //-- Filter matches using the Lowe's ratio test const float ratio_thresh = 0.75f; std::vector<DMatch> good_matches; for (size_t i = 0; i < knn_matches.size(); i++) { if (knn_matches[i][0].distance < ratio_thresh * knn_matches[i][1].distance) { good_matches.push_back(knn_matches[i][0]); } } //-- Draw matches Mat img_matches; drawMatches(img_object, keypoints_object, img_scene, keypoints_scene, good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), std::vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); //-- Localize the object std::vector obj; std::vector scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); i++) { //-- Get the keypoints from the good matches obj.push_back(keypoints_object[good_matches[i].queryIdx].pt);

上述片段展示了如何借助Lowe’s Ratio Test进一步减少假阳性率的同时，调用cv2.findHomography()函数结合指定鲁棒估计技术(RANSAC模式)获取稳健可靠的单应矩阵解决方案[^3]。 --- #### 总结 综上所述，整个工作...

#include <ros/ros.h> #include <image_transport/image_transport.h> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <sensor_msgs/image_encodings.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "opencv2/opencv.hpp" #include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.h> #include <tf/transform_listener.h> #include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h> #include <moveit/robot_trajectory/robot_trajectory.h> #include "myself_pkg/uart.h" #include <sys/stat.h> #include <cmath> #include <xarm_driver.h> #include <thread> // 引入线程库 #include <atomic> static const std::string OPENCV_WINDOW = "Image window"; #define M_PI 3.14159265358979323846 tf::Vector3 obj_camera_frame1, obj_robot_frame; int flag_start=1; ros::Subscriber rgb_sub; // 相机内参 double fx = 953.4568; // x轴方向的焦距 double fy = 949.837; // y轴方向的焦距 double cx = 658.66659; // x轴方向的光学中心 double cy = 366.82704; // y轴方向的光学中心 // 物体高度 double objectHeight = 0.34432666; // 假设物体的高度为1米 double k1 = 0.133507; // double k2 =-0.213178; // double p1 = 0.006242; // double p2 = 0.005494; // /* double fx = 1084.54479; // x轴方向的焦距 double fy = 950.11576; // y轴方向的焦距 double cx = 642.85519; // x轴方向的光学中心 double cy = 354.52482; // y轴方向的光学中心 // 物体高度 double objectHeight = 0.34432666; // 假设物体的高度为1米 double k1 = 0.141430; // double k2 =-0.384089; // double p1 = 0.003167; // double p2 = 0.002440; // */ cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1); // 构造畸变参数向量 cv::Mat distCoeffs = (cv::Mat_<double>(5, 1) << k1, k2, p1, p2, 0); // 待校正的像素坐标 cv::Point2d pixelPoint(640, 360); // 假设像素坐标为(320, 240) cv::Mat cameraPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 0, 0,0); /** // 定义一个结构体表示四元数，用于三维空间中的旋转表示 struct Quaternion { double w; // 四元数的实部 double x; // 四元数的虚部 x double y; // 四元数的虚部 y double z; // 四元数的虚部 z }; Quaternion eulerToQuaternion(double roll, double pitch, double yaw) { // 计算半角 double cy = cos(yaw * 0.5); double sy = sin(yaw * 0.5); double cp = cos(pitch * 0.5); double sp = sin(pitch * 0.5); double cr = cos(roll * 0.5); double sr = sin(roll * 0.5); Quaternion q; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的实部 q.w = cr * cp * cy + sr * sp * sy; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的虚部 x q.x = sr * cp * cy - cr * sp * sy; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的虚部 y q.y = cr * sp * cy + sr * cp * sy; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的虚部 z q.z = cr * cp * sy - sr * sp * cy; return q; } */ int move_lineb_test(xarm_msgs::Move srv, ros::ServiceClient client, float x_mm0, float y_mm0, float z_mm0, double roll0, double pitch0, double yaw0, float x_mm1, float y_mm1, float z_mm1, double roll1, double pitch1, double yaw1, float x_mm2, float y_mm2, float z_mm2, double roll2, double pitch2, double yaw2, float x_mm3, float y_mm3, float z_mm3, double roll3, double pitch3, double yaw3, float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4, double roll4, double pitch4, double yaw4); void control_suction_during_move(float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4); // 异步吸盘控制 auto suction_control = [](int speed){ std::thread([speed](){ for(int i=0; i<1; i++){ writeSpeed(speed); std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(800)); } }).detach(); // 分离线程 }; class XArmAPItest { ros::NodeHandle nh_; image_transport::ImageTransport it_; image_transport::Subscriber image_sub_; tf::TransformListener listener_; tf::StampedTransform camera_to_robot_; public: XArmAPItest() : it_(nh_) { moveit::planning_interface::MoveGroupInterface arm("xarm7"); sleep(0.5); moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface planning_scene_interface; sleep(0.5); //异步任务处理器，防阻塞 ros::AsyncSpinner spinner(1); spinner.start(); // 创建一个新的障碍物消息 moveit_msgs::CollisionObject collision_object; collision_object.header.frame_id = "world"; // 设置障碍物的参考坐标系，通常为世界坐标系 // 设置障碍物的 ID collision_object.id = "table"; // 定义障碍物的形状和尺寸 shape_msgs::SolidPrimitive primitive; primitive.type = primitive.BOX; primitive.dimensions.resize(3); primitive.dimensions[0] = 2.0; // 长 primitive.dimensions[1] = 2.0; // 宽 primitive.dimensions[2] = 0.1; // 高 // 定义障碍物的姿态 geometry_msgs::Pose obstacle_pose; obstacle_pose.orientation.w = 1.0; // 默认姿态为单位四元数 obstacle_pose.position.x = 0.0; // x 位置 obstacle_pose.position.y = 0.0; // y 位置 obstacle_pose.position.z = -0.06; // z 位置 // 将障碍物的形状和姿态添加到障碍物消息中 collision_object.primitives.push_back(primitive); collision_object.primitive_poses.push_back(obstacle_pose); // 设置操作类型为添加障碍物 collision_object.operation = collision_object.ADD; // 发送障碍物消息到规划场景 moveit_msgs::PlanningScene planning_scene; planning_scene.world.collision_objects.push_back(collision_object); planning_scene.is_diff = true; planning_scene_interface.applyPlanningScene(planning_scene); // 应用障碍物到规划场景 ROS_INFO("Obstacle added"); /** //回初位置 arm.setNamedTarget("home");//设置目标 arm.move();//执行 sleep(0.5); double targetPose[7] = {-0.166690,0.00000, -0.076904,1.173601, 0.015010,1.21220,-0.260379}; std::vector<double> joint_group_positions(7); joint_group_positions[0] = targetPose[0]; joint_group_positions[1] = targetPose[1]; joint_group_positions[2] = targetPose[2]; joint_group_positions[3] = targetPose[3]; joint_group_positions[4] = targetPose[4]; joint_group_positions[5] = targetPose[5]; joint_group_positions[6] = targetPose[6]; arm.setJointValueTarget(joint_group_positions); arm.move(); sleep(0.5); */ try { listener_.waitForTransform("link_base", "camera_link", ros::Time(0), ros::Duration(50.0)); } catch (tf::TransformException &ex) { ROS_ERROR("[adventure_tf]: (wait) %s", ex.what()); ros::Duration(1.0).sleep(); } try { listener_.lookupTransform("link_base", "camera_link", ros::Time(0), camera_to_robot_); tf::Vector3 translation = camera_to_robot_.getOrigin(); objectHeight=translation.getZ(); std::cout << objectHeight << std::endl; } catch (tf::TransformException &ex) { ROS_ERROR("[adventure_tf]: (lookup) %s", ex.what()); } // 订阅相机图像 image_sub_ = it_.subscribe("/camera/color/image_raw", 1, &XArmAPItest::Cam_RGB_Callback, this); sleep(1); } /** // 封装四元数转欧拉角的函数 std::tuple<double, double, double> quaternionToEuler(const geometry_msgs::Quaternion& q) { double x = q.x; double y = q.y; double z = q.z; double w = q.w; // 计算绕 x 轴旋转的弧度（roll） double sinr_cosp = 2 * (w * x + y * z); double cosr_cosp = 1 - 2 * (x * x + y * y); double roll = std::atan2(sinr_cosp, cosr_cosp); // 计算绕 y 轴旋转的弧度（pitch） double sinp = 2 * (w * y - z * x); double pitch; if (std::abs(sinp) >= 1) pitch = std::copysign(M_PI / 2, sinp); // 使用 90 度避免数值问题 else pitch = std::asin(sinp); // 计算绕 z 轴旋转的弧度（yaw） double siny_cosp = 2 * (w * z + x * y); double cosy_cosp = 1 - 2 * (y * y + z * z); double yaw = std::atan2(siny_cosp, cosy_cosp); return std::make_tuple(roll, pitch, yaw); } */ void Grasping(double a, double b, double z, double Angle) { std::cout << "Grasping" << std::endl; // 输出提示信息 moveit::planning_interface::MoveGroupInterface arm("xarm7"); ros::AsyncSpinner spinner(1); spinner.start(); std::string end_effector_link = arm.getEndEffectorLink(); std::string reference_frame = "link_base"; arm.setPoseReferenceFrame(reference_frame); // 声明一个变量用于存储机械臂当前的位姿信息 geometry_msgs::PoseStamped homePose; // 获取机械臂末端执行器当前的位姿并赋值给 homePose 变量 homePose = arm.getCurrentPose(); sleep(1); writeSpeed(1); writeSpeed(1); writeSpeed(1); sleep(0.8); /*******************第1次抓取*********************/ /*** if(flag_start==1) { //移动到抓取方块上方 flag_start=2; //将初始位姿加入路点列表 //waypoints.push_back(target_pose); geometry_msgs::Pose target_pose; target_pose.position.x = x; target_pose.position.y = y; target_pose.position.z = 0; double roll = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch = 0; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm = static_cast<float>(target_pose.position.x * 1000); float y_mm = static_cast<float>(target_pose.position.y * 1000); float z_mm = static_cast<float>(target_pose.position.z * 1000); } */ double x = a + 0.0001-0.0041; double y = b + 0.0009+0.0082+0.001; /*******************抓取*********************/ if(flag_start>=1&&flag_start<35) { //抓取物块 geometry_msgs::Pose target_pose0; target_pose0 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; target_pose0.position.z = 0+0.14+0.013; target_pose0.position.x = x; target_pose0.position.y = y; double roll0 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch0 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw0 = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm0 = static_cast<float>(target_pose0.position.x * 1000); float y_mm0 = static_cast<float>(target_pose0.position.y * 1000); float z_mm0 = static_cast<float>(target_pose0.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao0: %f, %f, %f", x_mm0, y_mm0, z_mm0); // 定位抓取物块 geometry_msgs::Pose target_pose1; target_pose1 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; target_pose1.position.x = x; target_pose1.position.y = y; target_pose1.position.z = 0.09+0.0003+0.01246-0.01; double roll1 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch1 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw1 = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm1 = static_cast<float>(target_pose1.position.x * 1000); float y_mm1 = static_cast<float>(target_pose1.position.y * 1000); float z_mm1 = static_cast<float>(target_pose1.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao1: %f, %f, %f", x_mm1, y_mm1, z_mm1); //抓取物块 geometry_msgs::Pose target_pose2; target_pose2 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; target_pose2.position.z = 0+0.14+0.013; target_pose2.position.x = x; target_pose2.position.y = y; double roll2 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch2 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw2 = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm2 = static_cast<float>(target_pose2.position.x * 1000); float y_mm2 = static_cast<float>(target_pose2.position.y * 1000); float z_mm2 = static_cast<float>(target_pose2.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao2: %f, %f, %f", x_mm2, y_mm2, z_mm2); geometry_msgs::Pose target_pose3; target_pose3 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; //放置物块 target_pose3.position.z= 0.14+0.013; double roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw3 = Angle*M_PI/180; // 绕 z 轴旋转的弧度 /**********************************************zi色*************************************/ if(flag_start==1){ target_pose3.position.x = 0.38578-0.023+0.002; target_pose3.position.y = 0.217467-0.052;} if(flag_start==2){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.06-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.02-0.052;} if(flag_start==3){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.08-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467-0.052;} /**********************************************橙色*************************************/ if(flag_start==4){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.01-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.052-0.055;} if(flag_start==5){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.05-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.052-0.055;} if(flag_start==6){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.09-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.052-0.055;} /*********************************************hong色 *****************************************/ if(flag_start==7){ target_pose3.position.x = 0.38578-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11-0.055+0.002;} if(flag_start==8){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.02-0.023-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11-0.055+0.002;} if(flag_start==9){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.04-0.023-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11-0.055;} /********************************************************huang色*****************************/ if(flag_start==10){ target_pose3.position.x = 0.38578-0.023+0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.18+-0.05-0.001;} if(flag_start==11){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.06-0.023-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.16-0.05;} if(flag_start==12){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.08-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.18-0.05;} if(flag_start==13){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.14-0.023-0.001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.16-0.05;} /*****************************************************hei色*********************************** */ if(flag_start==14){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.06-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.10-0.05;} if(flag_start==15){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.08-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.14-0.05-0.001;} /*****************************************************zi色*************************** */ if(flag_start==16){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.12-0.023-0.001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.08-0.0575;} /***************************************************lan色******************************* */ if(flag_start==17){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11-0.023+0.001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.12-0.05-0.001; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 + M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } if(flag_start==18){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11+0.03-0.02; target_pose3.position.y = 0.217467+0.09-0.05;} if(flag_start==19){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11+0.03+0.04-0.02-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.09-0.05+0.001;} if(flag_start==20){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11+0.03+0.04+0.02-0.02-0.02-0.07; target_pose3.position.y = 0.217467+0.09+0.02-0.05+0.002;} /***************************************************ceng色*************************** */ if(flag_start==21){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.15-0.02-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.13-0.045-0.002;} /*****************************************************lv色**************************************** */ if(flag_start==22){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.12-0.02-0.004; target_pose3.position.y = 0.217467+0.03-0.05;} if(flag_start==23){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.16-0.02-0.004-0.0005; target_pose3.position.y = 0.217467+0.03-0.05;} if(flag_start==24){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.20-0.02-0.004-0.0005; target_pose3.position.y = 0.217467+0.03-0.05;} if(flag_start==25){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.17-0.02-0.004-0.0001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11+0.06-0.05-0.005; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } /***********************************************************huang色************************************** */ if(flag_start==26){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.20-0.022; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11+0.08-0.05-0.004-0.004;} /***********************************************************hong色************************************** */ if(flag_start==27){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.17-0.021; target_pose3.position.y = 0.217467-0.05; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } if(flag_start==28){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.17-0.021; target_pose3.position.y = 0.217467+0.06-0.05; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } /***************************************************************hei色************************************* */ if(flag_start==29){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.22-0.025+0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.10+0.04-0.05;} if(flag_start==30){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.24-0.025; target_pose3.position.y = 0.217467+0.18-0.05;} /*************************************************ceng色*************************** */ if(flag_start==31){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.23-0.02-0.002-0.0002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.07-0.045-0.002-0.002;} /*************************************************lan色*************************** */ if(flag_start==32){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.23-0.024; target_pose3.position.y = 0.217467+0.02-0.051-0.0001; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 + M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } /*************************************************zi色*************************** */ if(flag_start==33){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.26-0.024; target_pose3.position.y = 0.217467-0.051+0.001;} /*************************************************lv色*************************** */ if(flag_start==34){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.25-0.024; target_pose3.position.y = 0.217467+0.10-0.051+0.001; target_pose3.position.z= 0.14+0.013+0.002; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm3 = static_cast<float>(target_pose3.position.x * 1000); float y_mm3 = static_cast<float>(target_pose3.position.y * 1000); float z_mm3 = static_cast<float>(target_pose3.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao3: %f, %f, %f", x_mm3, y_mm3, z_mm3); geometry_msgs::Pose target_pose4; target_pose4.position.z= 0.109+0.01236-0.0078+0.005; double roll4 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch4 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw4 = yaw3; // 绕 z 轴旋转的弧度 float x_mm4 = static_cast<float>(target_pose3.position.x * 1000); float y_mm4 = static_cast<float>(target_pose3.position.y * 1000); float z_mm4 = static_cast<float>(target_pose4.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao4: %f, %f, %f", x_mm4, y_mm4, z_mm4); // 调用 move_lineb_test 函数并传递坐标 ros::NodeHandle nh; ros::ServiceClient move_lineb_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::Move>("/xarm/move_lineb"); xarm_msgs::Move move_srv_; if(move_lineb_test(move_srv_, move_lineb_client_, x_mm0, y_mm0, z_mm0, roll0, pitch0, yaw0, x_mm1, y_mm1, z_mm1, roll1, pitch1, yaw1, x_mm2, y_mm2, z_mm2, roll2, pitch2, yaw2, x_mm3, y_mm3, z_mm3, roll3, pitch3, yaw3, x_mm4, y_mm4, z_mm4, roll4, pitch4, yaw4) == 1) return; control_suction_during_move(x_mm4, y_mm4, z_mm4); flag_start++; } else {ros::shutdown(); } } void Cam_RGB_Callback(const sensor_msgs::ImageConstPtr &msg)// 摄像头回调函数 { using namespace cv; image_sub_.shutdown(); // 定义一个cv_bridge指针 cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; try { // 将ROS图像转换为OpenCV图像 cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); } catch (cv_bridge::Exception &e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception:%s", e.what()); } // 获取原始图像 Mat imgOriginal = cv_ptr->image; // 定义亮度增强因子 double brightness_scale = 1.8; // 应用亮度增强 Mat brightened; imgOriginal.convertTo(brightened, -1, brightness_scale); // 图像预处理：高斯模糊 Mat blurred; GaussianBlur(brightened, blurred, Size(5, 5), 0); Mat hsv; cvtColor(blurred, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV); // 将原始图像转换为HSV图像 // 分离HSV通道 std::vector<Mat> hsv_channels; split(hsv, hsv_channels); // 增强饱和度（S 通道） double saturation_scale = 1.5; // 饱和度增强因子，可以根据实际情况调整 hsv_channels[1].convertTo(hsv_channels[1], -1, saturation_scale); // 合并通道 merge(hsv_channels, hsv); Mat mask_red, mask_green,mask_blue,mask_orange,mask_brown,mask_yellow,mask_purple; // inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 130), cv::Scalar(255, 108, 226), mask_red); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 144), cv::Scalar(252, 111, 203), mask_red); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 112, 174), cv::Scalar(159, 139, 237), mask_orange);//BGR inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 0), cv::Scalar(123, 112, 108), mask_brown); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 127, 97), cv::Scalar(157, 255, 136), mask_green); inRange(blurred, cv::Scalar(156, 119, 0), cv::Scalar(218, 146, 102), mask_blue); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 142, 152), cv::Scalar(150, 255, 255), mask_yellow); inRange(hsv, cv::Scalar(99, 33, 120), cv::Scalar(134, 146, 181), mask_purple); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));// 形态学操作的内核大小 //dilate(mask_red, mask_red, kernel); //dilate(mask_green, mask_green, kernel); erode(mask_red, mask_red, kernel);//腐蚀 erode(mask_green, mask_green, kernel); erode(mask_blue, mask_blue, kernel); erode(mask_yellow, mask_yellow, kernel); erode(mask_orange, mask_orange, kernel); erode(mask_purple, mask_purple, kernel); erode(mask_brown, mask_brown, kernel); //erode(mask_purple, mask_purple, kernel); dilate(mask_orange, mask_orange, kernel); dilate(mask_brown, mask_brown, kernel); //imshow("green", mask_green);//显示原始图像 //获取储存不同颜色的灰度图 std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_red; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_red_output; cv::findContours(mask_red,contours_red, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_orange; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_orange_output; cv::findContours(mask_orange,contours_orange, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_brown; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_brown_output; cv::findContours(mask_brown,contours_brown, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_green; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_green_output; cv::findContours(mask_green,contours_green, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_blue; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_blue_output; cv::findContours(mask_blue,contours_blue, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_yellow; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_yellow_output; cv::findContours(mask_yellow,contours_yellow, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_purple; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_purple_output; cv::findContours(mask_purple,contours_purple, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); //drawContours(blurred, contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 3);//轮廓 /********************************红色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_red.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_red = contours_red[i]; if (contour_red.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_red_output.push_back(contours_red[i]); } else { ROS_INFO("No red contours found."); } } /********************************橙色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_orange.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_orange = contours_orange[i]; if (contour_orange.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_orange_output.push_back(contours_orange[i]); } else { ROS_INFO("No orange contours found."); } } /********************************棕色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_brown.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_brown = contours_brown[i]; if (contour_brown.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_brown_output.push_back(contours_brown[i]); } else { ROS_INFO("No brown contours found."); } } /********************************绿色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_green.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_green = contours_green[i]; if (contour_green.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_green_output.push_back(contours_green[i]); } else { ROS_INFO("No green contours found."); } } /********************************蓝色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_blue.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_blue = contours_blue[i]; if (contour_blue.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_blue_output.push_back(contours_blue[i]); } else { ROS_INFO("No blue contours found."); } } /********************************黄色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_yellow.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_yellow = contours_yellow[i]; if (contour_yellow.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_yellow_output.push_back(contours_yellow[i]); } else { ROS_INFO("No yellow contours found."); } } /********************************紫色********************/ // 存储每个轮廓的面积及其索引 std::vector<std::pair<double, size_t>> area_index_pairs; for (size_t i = 0; i < contours_purple.size(); ++i) { double area = cv::contourArea(contours_purple[i]); area_index_pairs.emplace_back(area, i); } // 按面积从大到小排序 std::sort(area_index_pairs.begin(), area_index_pairs.end(), [](const std::pair<double, size_t>& a, const std::pair<double, size_t>& b) { return a.first > b.first; }); // 处理面积最大的5个轮廓 size_t count = std::min<size_t>(5, area_index_pairs.size()); if (count == 0) { ROS_INFO("No contours found."); } for (size_t i = 0; i < count; ++i) { size_t index = area_index_pairs[i].second; contours_purple_output.push_back(contours_purple[index]); } //传递颜色灰度图像 Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_purple_output,0,3); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_orange_output,0,3); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_red_output,0,3); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_yellow_output,0,4); Camera_TO_Robot_Process_brown(contours_brown_output,0,2); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_purple_output,3,4); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_blue_output,0,4); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_orange_output,3,4); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_green_output,0,4); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_yellow_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_red_output,3,5); Camera_TO_Robot_Process_brown(contours_brown_output,2,4); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_orange_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_blue_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_purple_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_green_output,4,5); // imshow("imgOriginal", imgOriginal); std::cout << "success!" << std::endl; ros::shutdown(); } //红色和橙色 void Camera_TO_Robot_Process_RO(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "Red or Orange" << std::endl; cv::Point2f center; for (start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) // 检查轮廓是否为空 { // 获取最小外接圆 // float radius; // cv::minEnclosingCircle(contours[i], center, radius); // 获取最小外接矩形 cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); center = minRect.center; if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-91.0, center.y*1.275-74.5,1); std::cout << pixelPointMat << std::endl; // pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 640, 360, 1); cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; // std::cout << "相机坐标系下的三维坐标：" << std::endl; // std::cout << cameraPointMat << std::endl; obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0,0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1,0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2,0)); obj_robot_frame = camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; // ros::shutdown(); //std::cout << "11111" << std::endl; /**************** 获取矩形的角度*******************/ double angle = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; //放平角度 if (width < height) { angle += 90; } // 输出角度 // std::cout << "Contour #" << start_number << " angle: " << angle << std::endl; /**************** 获取矩形的角度*******************/ Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<100) { std::cout << "没有红橙像素坐标：" << std::endl; } } } //棕色 void Camera_TO_Robot_Process_brown(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "Brown start" << std::endl; cv::Point2f center; for (start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) // 检查轮廓是否为空 { // 获取最小外接圆 float radius; cv::minEnclosingCircle(contours[start_number], center, radius); /**************** 获取矩形的角度*******************/ // 获取最小外接矩形 cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); double angle2 = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; /**************** 获取矩形的角度*******************/ double epsilon = 0.1 * cv::arcLength(contours[start_number], true); std::cout << "1111" << std::endl; std::vector<int> lenth(8); std::vector<cv::Point2f> approx; cv::Point2f pt; cv::Point2f pt1; cv::Point2f pt0; cv::approxPolyDP(contours[start_number], approx, epsilon, true); pt0 = approx[0]; if (approx.size() == 3) { for (size_t j = 0; j < approx.size(); j++) { pt= approx[j]; pt1= approx[j+1]; lenth[j]=(pt.x-pt1.x)*(pt.x-pt1.x)+(pt.y-pt1.y)*(pt.y-pt1.y); if(j==2) { lenth[j]=(pt.x-pt0.x)*(pt.x-pt0.x)+(pt.y-pt0.y)*(pt.y-pt0.y); } } if ( lenth[0]>lenth[1]&&lenth[0]>lenth[2]) { if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 = angle2; break; case 1: angle2 -= 90; break; case 2: angle2 = angle2; break; case 3: angle2 -= 90; break; } } else if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 180; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 180; break; } } } else if ( lenth[2]>lenth[1]&&lenth[2]>lenth[0]) { if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 += 90; break; } } else if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 90; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 90; break; case 3: angle2 = angle2; break; } } } } // center = minRect.center; if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-91.5, center.y*1.275-74.5,1); //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-92, center.y*1.285-76.5,1); cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); std::cout << pixelPointMat << std::endl; // pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 640, 360, 1); cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; // std::cout << "相机坐标系下的三维坐标：" << std::endl; // std::cout << cameraPointMat << std::endl; obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0,0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1,0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2,0)); obj_robot_frame = camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; if(angle2>176) angle2=176; if(angle2<-176) angle2=-176; std::cout << " angle2 :" << angle2 << std::endl; Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle2); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<100) { std::cout << "没有棕色像素坐标：" << std::endl; }} } //紫色和黄色 void Camera_TO_Robot_Process_YP(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "Yellow or Purple start" << std::endl; double angle2=0; for (start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) // 检查轮廓是否为空 { /**************** 获取矩形的角度*******************/ cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); angle2 = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; /**************** 获取矩形的角度*******************/ cv::Point2f center; cv::Point2f center2; double epsilon = 0.04 * cv::arcLength(contours[start_number], true); // 多边形逼近 std::vector<int> lenth(6); std::vector<cv::Point2f> approx; cv::Point2f pt; cv::Point2f pt1; cv::Point2f pt0; cv::approxPolyDP(contours[start_number], approx, epsilon, true); // std::cout <<" lenth[i] "<< approx.size() << std::endl; pt0 = approx[0]; if (approx.size() == 6) { for (size_t i = 0; i < approx.size(); i++) { pt= approx[i]; pt1= approx[i+1]; lenth[i]=(pt.x-pt1.x)*(pt.x-pt1.x)+(pt.y-pt1.y)*(pt.y-pt1.y); if(i==5) lenth[i]=(pt.x-pt0.x)*(pt.x-pt0.x)+(pt.y-pt0.y)*(pt.y-pt0.y); } /********************************purple***************************************/ if ( lenth[5]>lenth[1]&&lenth[5]>lenth[0]&&lenth[5]>lenth[2]&&lenth[5]>lenth[3]&&lenth[5]>lenth[4]) { // center2 = (approx[1]+approx[2])/2; // center = (approx[5]+center2)/2; center = (approx[5]+approx[2])/2; if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 90; break; case 4: angle2 = angle2; break; }} else if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 = angle2; break; case 4: angle2 -= 90; break; }} std::cout << "555555" << std::endl; } /********************************purple***************************************/ else if ( lenth[1]>lenth[2]&&lenth[1]>lenth[0]&&lenth[1]>lenth[5]&&lenth[1]>lenth[3]&&lenth[1]>lenth[4]) { //center2 = (approx[3]+approx[4])/2; //center = (approx[1]+center2)/2; center = (approx[1]+approx[4])/2; if(width > height){ if(approx[1].y<approx[0].y&&approx[1].y<approx[2].y&&approx[1].y<approx[3].y&&approx[1].y<approx[4].y&&approx[1].y<approx[5].y){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 90; break; case 1: angle2 -= 90; break; case 2: angle2 += 90; break; case 3: angle2 -= 90; break; case 4: angle2 += 180; break; }} else{ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 90; break; case 4: angle2 = angle2; break; } } } else if(width < height) { switch (start_number) { case 0: angle2 = angle2; break; case 1: angle2 += 180; break; case 2: angle2 = angle2; break; case 3: angle2 += 180; break; case 4: angle2 += 90; break; }} std::cout << "11111111" << std::endl; } /********************************purple***************************************/ /********************************yellow***************************************/ else if ( lenth[0]>lenth[1]&&lenth[0]>lenth[2]&&lenth[0]>lenth[5]&&lenth[0]>lenth[3]&&lenth[0]>lenth[4]) { //center2 = (approx[4]+approx[5])/2; //center = (center2+approx[1])/2; center = (approx[4]+approx[1])/2; if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 = angle2; break; case 4: angle2 += 90; break; } } else{ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 90; break; case 4: angle2 += 180; break; } } std::cout << "000000" << std::endl; } /********************************yellow***************************************/ else if ( lenth[4]>lenth[1]&&lenth[4]>lenth[0]&&lenth[4]>lenth[5]&&lenth[4]>lenth[3]&&lenth[4]>lenth[2])/////yellow { //center2 = (approx[2]+approx[3])/2; // center = (center2+approx[5])/2; center = (approx[2]+approx[5])/2; if(width < height){ if(approx[5].y<approx[0].y&&approx[5].y<approx[1].y&&approx[5].y<approx[2].y&&approx[5].y<approx[3].y&&approx[5].y<approx[4].y){ switch (start_number) { case 0: angle2 = angle2; break; case 1: angle2 += 180; break; case 2: angle2 = angle2; break; case 3: angle2 += 180; break; case 4: angle2 -= 90; break; } } else { switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 = angle2; break; case 4: angle2 += 90; break; } } } else if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 90; break; case 1: angle2 -= 90; break; case 2: angle2 += 90; break; case 3: angle2 -= 90; break; case 4: angle2 = angle2; break; } } std::cout << "444444" << std::endl; } /********************************yellow***************************************/ } if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-92, center.y*1.285-76.5,1); cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); // std::cout << pixelPointMat << std::endl; // pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 640, 360, 1); cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; // std::cout << "相机坐标系下的三维坐标：" << std::endl; // std::cout << cameraPointMat << std::endl; obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0,0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1,0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2,0)); obj_robot_frame = camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; std::cout<< " X :" << obj_robot_frame.getX() << std::endl; std::cout<< " Y :" << obj_robot_frame.getY() << std::endl; std::cout<< " Z :" << obj_robot_frame.getZ() << std::endl; if(angle2>176) angle2=176; if(angle2<-176) angle2=-176; std::cout << " angle2 :" << angle2 << std::endl; Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle2); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<280) { std::cout << "没有黄紫像素坐标：" << std::endl; }} } //绿色和蓝色 void Camera_TO_Robot_Process_GB(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "green or blue" << std::endl; // 输出提示信息 cv::Point2f center; for(start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) { // 检查轮廓是否为空 // 获取最小外接矩形 cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); center = minRect.center; double angleInRadians = minRect.angle * M_PI / 180.0; if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); std::cout << pixelPointMat << std::endl; cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; //平面下的坐标转为相机三维坐标 //相机坐标转为基座标 obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0, 0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1, 0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2, 0)); obj_robot_frame= camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; std::cout << "坐标为: " << obj_robot_frame << std::endl; /**************** 获取矩形的角度*******************/ double angle = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; //放平角度 if (width > height) { angle += 90; } Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<100) { std::cout << "没有蓝绿像素坐标：" << std::endl; } } } }; /**********调用服务运行机械臂*********************/ int move_lineb_test(xarm_msgs::Move srv, ros::ServiceClient client, float x_mm0, float y_mm0, float z_mm0, double roll0, double pitch0, double yaw0, float x_mm1, float y_mm1, float z_mm1, double roll1, double pitch1, double yaw1, float x_mm2, float y_mm2, float z_mm2, double roll2, double pitch2, double yaw2, float x_mm3, float y_mm3, float z_mm3, double roll3, double pitch3, double yaw3, float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4, double roll4, double pitch4, double yaw4) { // 设置机械臂的运动速度 srv.request.mvvelo = 160; // 设置机械臂的运动加速度 srv.request.mvacc = 1000; // 设置机械臂的运动时间 srv.request.mvtime = 0; // 设置机械臂运动路径的圆角半径 srv.request.mvradii = 20; ROS_INFO("ZUOBIAOR: %f, %f,%f", x_mm1, y_mm1, z_mm1); std::vector<float> pose[5] = { {x_mm0, y_mm0, z_mm0, static_cast<float>(roll0), static_cast<float>(pitch0), static_cast<float>(yaw0)}, {x_mm1, y_mm1, z_mm1, static_cast<float>(roll1), static_cast<float>(pitch1), static_cast<float>(yaw1)}, {x_mm2, y_mm2, z_mm2, static_cast<float>(roll2), static_cast<float>(pitch2), static_cast<float>(yaw2)}, {x_mm3, y_mm3, z_mm3, static_cast<float>(roll3), static_cast<float>(pitch3), static_cast<float>(yaw3)}, {x_mm4, y_mm4, z_mm4, static_cast<float>(roll4), static_cast<float>(pitch4), static_cast<float>(yaw4)} }; for(int i = 0; i < 5; i++) { srv.request.pose = pose[i]; if(client.call(srv)) { ROS_INFO("%s\n", srv.response.message.c_str()); std::cout << "success111" << std::endl; } else { ROS_ERROR("Failed to call service move_lineb"); } } return 0; } bool is_at_pose(const geometry_msgs::Pose& current_pose, const geometry_msgs::Pose& target_pose, double tolerance = 0.005) { return std::abs(current_pose.position.x - target_pose.position.x) < tolerance && std::abs(current_pose.position.y - target_pose.position.y) < tolerance && std::abs(current_pose.position.z - target_pose.position.z) < tolerance; } //阻塞服务，检测是否到达目标位置 void control_suction_during_move(float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4) { // 定义目标位 moveit::planning_interface::MoveGroupInterface arm("xarm7"); ros::AsyncSpinner spinner(1); spinner.start(); geometry_msgs::Pose target_pose4; target_pose4.position.x = x_mm4 / 1000.0; target_pose4.position.y = y_mm4 / 1000.0; target_pose4.position.z = (z_mm4-76.7398-13.9+8.5) / 1000.0; bool suction_off_triggered = false; // 循环检查当前位姿 ros::Rate rate(10); // 10 Hz 检查频率 while (ros::ok()) { geometry_msgs::Pose current_pose = arm.getCurrentPose().pose; // ROS_INFO("ZUOBIAO_SHISHI: %f, %f, %f", current_pose.position.x, current_pose.position.y, current_pose.position.z); // 检查是否到达关闭吸盘的位置 if (!suction_off_triggered && is_at_pose(current_pose, target_pose4)) { ROS_INFO("Reached suction off position, trying to turn off suction."); sleep(0.8); writeSpeed(0); writeSpeed(0); writeSpeed(0); sleep(0.5); ROS_INFO("Suction off commands sent."); suction_off_triggered = true; } // 如果两个条件都满足，退出循环 if (suction_off_triggered) { break; } rate.sleep(); } } int main(int argc, char** argv) { // 初始化ROS节点 ros::init(argc, argv, "xarm_api"); ros::NodeHandle nh; XArmAPItest ic; nh.setParam("/xarm/wait_for_finish", true); ros::Publisher sleep_pub_ = nh.advertise<std_msgs::Float32>("/xarm/sleep_sec", 1); ros::ServiceClient motion_ctrl_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::SetAxis>("/xarm/motion_ctrl"); ros::ServiceClient set_mode_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::SetInt16>("/xarm/set_mode"); ros::ServiceClient set_state_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::SetInt16>("/xarm/set_state"); ros::ServiceClient move_lineb_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::Move>("/xarm/move_lineb"); xarm_msgs::SetAxis set_axis_srv_; xarm_msgs::SetInt16 set_int16_srv_; xarm_msgs::Move move_srv_; float x_mm0, y_mm0, z_mm0; double roll0, pitch0, yaw0; float x_mm1, y_mm1, z_mm1; double roll1, pitch1, yaw1; float x_mm2, y_mm2, z_mm2; double roll2, pitch2, yaw2; float x_mm3, y_mm3, z_mm3; double roll3, pitch3, yaw3; float x_mm4, y_mm4, z_mm4; double roll4, pitch4, yaw4; set_axis_srv_.request.id = 8; set_axis_srv_.request.data = 1; if(motion_ctrl_client_.call(set_axis_srv_)) { ROS_INFO("%s\n", set_axis_srv_.response.message.c_str()); } else { ROS_ERROR("Failed to call service motion_ctrl"); return 1; } set_int16_srv_.request.data = 0; if(set_mode_client_.call(set_int16_srv_)) { ROS_INFO("%s\n", set_int16_srv_.response.message.c_str()); } else { ROS_ERROR("Failed to call service set_mode"); return 1; } set_int16_srv_.request.data = 0; if(set_state_client_.call(set_int16_srv_)) { ROS_INFO("%s\n", set_int16_srv_.response.message.c_str()); } else { ROS_ERROR("Failed to call service set_state"); return 1; } nh.setParam("/xarm/wait_for_finish", false); std_msgs::Float32 sleep_msg; sleep_msg.data = 1.0; sleep_pub_.publish(sleep_msg); if(move_lineb_test(move_srv_, move_lineb_client_, x_mm0, y_mm0, z_mm0, roll0, pitch0, yaw0, x_mm1, y_mm1, z_mm1, roll1, pitch1, yaw1, x_mm2, y_mm2, z_mm2, roll2, pitch2, yaw2, x_mm3, y_mm3, z_mm3, roll3, pitch3, yaw3, x_mm4, y_mm4, z_mm4, roll4, pitch4, yaw4) == 1) return 1; // 调用 control_suction_during_move 函数 control_suction_during_move(x_mm4, y_mm4, z_mm4); sleep(0.8); nh.setParam("/xarm/wait_for_finish", true); while(ros::ok()) { ros::spinOnce(); } return 0; }解释一下

contours.empty()) { auto& contour = contours[0]; double area = cv::contourArea(contour); if (area > 100) { cv::Moments m = cv::moments(contour); int cx = static_cast(m.m10 / m.m00); int cy = ...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythpnlocation\TestModel\test\Image.py", line 6, in <module> pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythpnlocation\TestModel\.venv\Lib\site-packages\modelscope\pipelines\builder.py", line 218, in pipeline return build_pipeline(cfg, task_name=task) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythpnlocation\TestModel\.venv\Lib\site-packages\modelscope\pipelines\builder.py", line 68, in build_pipeline return build_from_cfg( ^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythpnlocation\TestModel\.venv\Lib\site-packages\modelscope\utils\registry.py", line 214, in build_from_cfg raise type(e)(f'{obj_cls.__name__}: {e}') from e MemoryError: StableDiffusionPipeline:

在使用 ModelScope 的 ... torch.cuda.empty_cache() # 每个批次结束后释放内存 #### 7. 升级硬件配置 若条件允许，可升级更高容量的 GPU 显存或使用分布式推理框架（如 DeepSpeed）来扩展内存能力。 ---

2 root error(s) found. (0) Invalid argument: ValueError: attempt to get argmin of an empty sequence Traceback (most recent call last): File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/ops/script_ops.py", line 235, in __call__ ret = func(*args) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/data/ops/dataset_ops.py", line 638, in generator_py_func values = next(generator_state.get_iterator(iterator_id)) File "main_S3DIS.py", line 114, in spatially_regular_gen cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) File "<__array_function__ internals>", line 6, in argmin File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 1269, in argmin return _wrapfunc(a, 'argmin', axis=axis, out=out) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 55, in _wrapfunc return _wrapit(obj, method, *args, **kwds) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 44, in _wrapit result = getattr(asarray(obj), method)(*args, **kwds) 这个报错是哪里有问题？

self.min_possibility = {split: [1.0] * len(data_dict[split]) for split in ['train', 'val', 'test']} 2. 使用try-except捕获异常： python try: cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split...

D:\Q\python\pythonProject10\.venv\Scripts\python.exe D:\Q\python\pythonProject10\.venv\test.py Traceback (most recent call last): File "D:\Q\python\pythonProject10\.venv\test.py", line 6, in <module> data=json.loads(return_data)#对HTTP响应的数据JSON化 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Q\python\Lib\json\__init__.py", line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Q\python\Lib\json\decoder.py", line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Q\python\Lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 2 column 1 (char 2)

raise ValueError("Input must be a non-empty string") try: return json.loads(json_string) except json.JSONDecodeError as err: print(f"Parsing failed with error: {err}") return None example_data...

Transferred 102/344 items from weights/yolov7_training.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 58 .bias, 58 conv.weight, 61 other train: Scanning 'datasets\PlantLeaf\train\labels' images and labels... 2002 found, 0 missing, 9 empty, 0 corrupted: 100%|██████████| 2002/2002 [00:03<00:00, 505.46it/s] train: New cache created: datasets\PlantLeaf\train\labels.cache QtFusion 0.5.4 Python-3.10.16 (Windows 10) val: Scanning 'datasets\PlantLeaf\valid\labels' images and labels... 311 found, 0 missing, 1 empty, 0 corrupted: 100%|██████████| 311/311 [00:00<00:00, 447.13it/s] val: New cache created: datasets\PlantLeaf\valid\labels.cache QtFusion 0.5.4 Python-3.10.16 (Windows 10) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.55, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 1 dataloader workers Logging results to runs\detect\train_v7_PlantLeaf19 Starting training for 9 epochs...

$$ L = \lambda_{\text{class}}L_{\text{class}} + \lambda_{\text{box}}L_{\text{box}} + \lambda_{\text{obj}}L_{\text{obj}} $$ - 使用EMA（指数滑动平均）稳定训练过程。 5. **验证与测试** - 训练中定期...

编写opengl代码读取obj模型

#include <tiny_obj_loader.h> void display(void) { glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 1.0); glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glBegin(GL_TRIANGLES); for (size_t i = 0; i [0].mesh.indices.size(); i++) { ...

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 详细信息 错误 LNK1104 无法打开文件“opencv_world455.obj” opencv2 C:\Users\14375\source\repos\w1\w1\LINK 1

### 关于Visual Studio链接器错误LNK1104的解决方案 在开发过程中遇到fatal error ... if (image.empty()) { std::cerr !" ; return -1; } cv::imshow("Test Image", image); cv::waitKey(); return 0; }

import cv2 import cjson import calib camera=cjson.fromJsonFile2Obj('debug/checkerboard_6x8/camera.json') original=cv2.imread('debug/checkerboard_6x8/1.jpg') dst=calib.undistort(original,camera['mtx'],camera['dist']) cv2.imwrite('debug/checkerboard_6x8/dst.jpg',dst) 执行该段代码为什么报错

好的，我现在需要解决用户...undistorted = undistort_image("test.jpg", "calibration.json") cv2.imwrite("undistorted.jpg", undistorted) 关于摄像机标定的更多原理，可参考OpenCV的相机矩阵唯一性说明[^3]。

empty()的知识点与事例

var_dump(empty($obj->test)); // 根据__isset()返回结果判断 --- ### 六、推荐使用场景 - 表单字段是否填写 - API参数存在性检查 - 数组元素初始化验证 - 避免未定义变量报错 --- ### 七、替代方案 当...

BaseUtil.empty(value).matches("^-?(0|([1-9][0-9]*))(\\.[\\d]+)?$")

// Test cases System.out.println(isValidNumericString("")); // Output: false System.out.println(isValidNumericString(null)); // Output: false System.out.println(isValidNumericString("123456789"));...

def__len__()

obj = EmptyClass() len(obj) # ❌ 报错：TypeError: object of type 'EmptyClass' has no len() --- ### **总结** - __len__() 让对象支持 len() 函数，**统一操作接口**（比如列表、字典、字符串都...

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