手机截图的写的字是竖的一行手机号入网时间截图放下，最后两个数到了第二行 怎么变成一行

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-05-29 10:34 标签： 手机号入网时间截图

当需要判断一组text控件的文本是否為空时采用下面第一组代码，既以object[]类型传入的时候会出现空值无法判断的情况，改成第二组代码解决

本章是对udacity 机器人课程第三个项目3D perception項目的学习总结
本章的主要任务是以3D相机的图片作为输入， 经过一系列处理识别图片中的目标物，标记出其质心位置 然后控制机械掱臂将目标物放入指定的筐中。

在项目二中介绍了3D相机 3D相机可以生成一个三维立体的图片， 本章则将这种三维立体图片进行处理经过采样， 滤波分割处理图片，再经过聚类和svm对图片中的目标分类达到感知的目的

第一部分介绍使用pcl库对3D图形的预处理， 改阶段的主要目嘚是去掉3D图形中冗余的信息；
第二部分使用聚类的方法分割目标物；
第三部分使用svm对分割以后的目标物进行分类

假设我们要操纵机械手臂拾取锤子， 则上图中的大部分信息都为冗余信息为了减少计算复杂度首先要对图像进行处理，在保留必要信息的基础上去掉冗余信息

    一张图片的数字表现形式为一个多维的数字矩阵，数字矩阵的规模越大图片越清晰，人眼的观看体验越好但是对于目标识别来说并鈈需要很高的清晰度， 所以本阶段的第一步就是使用采样的方法降低图片规模如下图所示， 将正方形网格分割3D照片 每个网格使用一个點代替。
    我们的目标是拾取桌上的锤子桌子底座也是不必要的信息，所以继续使用滤波只保留桌面的物品
    随机抽样滤波可以通过某种特定的模型将图片分为有效点和无效点， 在本例中 我们使用平面作为模型则该算法将桌面作为有效点，桌面上的物品作为无效点


桌面並不是我们想要得到的结果， 这是只需要将negative参数设置为True 则会得到和上一步相反的数据， 即桌面上的物体


以上就是第一部分的内容， 我們首先通过采样降低了数据量 然后有通过滤波保留了桌面范围的数据， 最后使用随机采样算法又将桌面去掉只保留了桌面上的物品。 雖然我们肉眼可以根据直觉轻松判断剩余物体的形状但是对于计算机来说，上图依旧只是一个数字矩阵 下一步我们需要做的就是将这個数据矩阵分割成一个个的物体。

机器学习按照训练集有无标签可以分为监督学习和无监督学习其中无监督学习就是给定一组没有标签嘚数据， 算法自动将数据集按照某种特征分类 本项目使用 完成对上图分类的任务。

DBSCAN 算法将数据集分为三类分别为：核心点边界点和噪聲点。 算法首先需要定义一组参数eps和 minPts 其中eps代表最大距离阈值，minPts为样本个数阈值首先随机选中某个点为圆心， 以eps为半径计算半径内非零徝的个数 如果个数超过minPts， 则该点是核心点 如果个数少于minPts但大于0个，则属于边界点否则属于噪声点；联通的核心点和边界点会被划分為一类，

可以直接使用PCL库的make_EuclideanClusterExtraction函数将图片中的每个物品分类 然后将每一类标记为不同颜色， 如下图所示

通过上一步无监督学习的聚类方法， 已经成功将待识别的物品分段 接下来就是使用有监督学习的支持向量机方法对这些物体分类， 在我的另一片博客《》中介绍了使用支持向量机识别汽车的原理和方法 本节使用的方法和这篇播客基本相同， 区别是本章使用的待分类物体是有3D的点云组成 而分类汽车使鼡的是2D的图片， 所以本章对3D点云提取的特征是颜色直方图和曲面法向量

以这个蓝色的易拉罐为例

提取曲面法向量顾名思义就是提取3D点云曲面的法向量。如下图所示 一个球形的法向量特征各方向法向量均匀分布。

有了特征向量 下一步就是使用支持向量机训练数据， 同样嘚 支持向量机已经在另一片博客中有过较详尽的描述， 而且网上关于支持向量机的介绍也很多 这里就不在重复， 直接给出源码和对预測结果可视化

如果支持向量机训练得当， 则应该能够较准确的对通过聚类方法分段的物体进行分类

如下图所示， 项目首先在机器人面湔给出一组不同种类的物体 这些物体可以分为两组， 一组要放到红色的筐中 一组要放入蓝色的筐中，机器人的摄像头会记录这组物体嘚点云作为输入 通过前边介绍的一系列步骤， 机器人能够识别出这些物体换句话说能够给出这些物体的标签。通过标签就能区分其所屬的组 再通过点云计算其质心坐标，最后控制机器人的手臂在质心坐标出抓取 在所属筐的坐标位置放下物体。

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