如何学习Ros？ https：// github.com/uArm-Develop er/UArmForROS http：// developer.ufactory.cc/a pi/ros/ 1，怎样学习？从学习过程来说，学习ROS最简单的方式就是看官方Tutorials（ROS/。
计算机视觉，计算机图形学和数字图像处理，三者之间的联系和区别是什么？ 导师课上讲的，觉得简洁明了地阐述了四者的区别与联系。Democratizing Visual Computing 先说区别： Computer Graphics，简称 CG。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形。
canny算法的算法的实现步骤 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声 找寻图像的强度梯度（intensity gradients）应用非最大抑制（non-maximum suppression）技术来消除边误检（本来不是但检测出来是）应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界 利用滞后技术来跟踪边界 1.图像平滑（去噪声）任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。以下为一个5X5高斯滤波器（高斯核，标准差\\delta=1.4），其中A为原始图像，B为平滑后的图像。2.寻找图像中的强度梯度Canny算法的基本思想是找寻一幅图相中灰度强度变化最强的位置。所谓变化最强，即指梯度方向。平滑后的图像中每个像素点的梯度可以由Sobel算子（一种卷积运算）来获得（opencv中有封装好的函数，可以求图像中每个像素点的n阶导数）。首先，利用如下的核来分别求得沿水平（x）和垂直（y）方向的梯度G_X和G_Y。K_{GX}=[-1 0 1；2 0 2；1 0 1]，K_{GY}={1 2 1；0 0 0；1-2-1}之后便可利用公式来求得每一个像素点的梯度。
