Linux系统中有很多著名的发行版，其中最为知名的当属红帽（Red Hat）了。作为一家领先的开源软件公司，红帽公司以其稳定、可靠的操作系统产品和优质的技术支持服务而闻名于世。而在红帽Linux中，有一个备受关注的项目，那就是Bumblebee。
Bumblebee是一个为Linux系统开发的开源项目，旨在为用户提供一个简单、易用的图形驱动程序管理工具。在Linux系统上使用显卡时，通常需要安装
原创
2024-05-08 10:07:13
109阅读
Linux系统中的“bumblebee”效果一直以来都备受关注和讨论。作为一种开源的图形加速方案，bumblebee为Linux用户在使用图形处理器时提供了更好的性能和稳定性。
对于使用Linux系统的用户来说，图形处理器是一个至关重要的组件。它可以帮助用户进行图形绘制、视频播放、游戏运行等操作。然而，由于Linux系统的开放性和多样性，图形处理器的驱动在Linux上的支持并不像在Windows
原创
2024-05-17 11:18:50
26阅读
# Python 双目视觉的基本概念与实现
双目视觉是模拟人类双眼视觉的一种计算机视觉技术，主要用于深度感知和三维重建。其核心理念是通过两个摄像头获取不同视角的图像，然后利用这些图像之间的差异来计算物体距离和三维坐标。本文将通过Python为大家展示如何实现基本的双目视觉。
## 基本原理
在双目视觉中，每个摄像头捕获的图像会产生视差。视差是指同一物体在两幅图像中的位置差。根据视差，我们可以
起因：1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分，而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现。同时考虑了性能和效率。因此，学习使用opencv接口是非常重要的。2. 但对一个工具使用到一定程度后，有时候需要进行内置算法的改进，此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译。 双目深度估计传统算法流程：A. 固定相机对（严格固定！），制作高精度棋盘格，挑选合
转载
2023-06-12 21:25:00
188阅读
基于双目深度估计的深度学习技术研究英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation
论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.025350.摘要从彩色图像中估计深度是一个长期存在的不适定问题(ill-posed problem)，其已经在计算机视觉、图形学和机器学习领域中
转载
2023-11-06 11:01:24
184阅读
引言同样Opencv+Python实现双目相机的标定，单目标定详见1 cv2.stereoCalibrate 函数介绍调用方法
stereoCalibrate(objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R=None, T=N
转载
2023-12-14 19:11:52
725阅读
最近对双目视觉的应用挺感兴趣的，之前又完成了双目的标定，刚好可以把数据拿过来使用，继续做相关实验，实验里的代码很多都是参考大神的，这里也分享下这些链接：由于opencv用的版本是2.4.13，使用上跟3.0以上版本还是有所区别的，2.4.13可参考3.0以上版本StereoBM等定义为纯虚类，不能直接实例化，可参考下面简单说下视觉差的原理：其中，Tx为两相机光心间的距离，P(Xc,Yc,Zc)为左
转载
2023-12-04 15:11:35
74阅读
一. 整体思路和问题转化. 图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理，书中Z的公式如下： 在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般总是设成毫米，当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级，d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去，z的量纲与T相同 图2, 双摄像头模型立体视图 图2解释了双摄像头获取空间中某点三维坐标的
转载
2023-10-17 21:56:30
32阅读
作者：白杨
Date：2020-06-14 线扫相机精度高、速度快、抗干扰能力强，适用于连续性产品的在线检测。针对产品的测量，要获得产品边界的精确坐标，需对检测目标进行图像坐标系u-v到世界坐标系x-y-z的转化，如下图所示： 图 1 相机成像分布示意图 目前相机的标定主要有Tsai标定法和张氏标定法，这两种方法需要拍摄
转载
2024-06-28 07:34:04
119阅读
通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.pyimport numpy as np
import cv2
#双目相机参数
class stereoCameral(object):
def __init__(self):
#左相机内参数
self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 1
转载
2023-07-03 17:47:56
338阅读
原本这个文章是打算转载别人的，在经历过各个教程都失败后（1.要不然是前后不对应，估计是随便复制一下，2.要么是讲解很不清楚，没有讲解怎么使用参数），决定自己写一下。记录一下，尽量会非常详细0.前期准备准备棋盘格必须实际打印出来哦，你用别人的标定图片怎么可能反映你自己的摄像头特征呢。准备标定图片 利用opencv读取你自己的摄像头，按下s键进行截图，分别保存在left文件夹和right文件夹有可能需
转载
2023-11-07 12:07:09
624阅读
双目深度学习是计算机视觉中的一个重要领域，利用两个摄像头拍摄的图像数据来计算场景的深度信息。本文将详细介绍如何使用 Python 实现双目深度处理，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等模块。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的环境配置是正确的。以下是所需的软件和库安装清单：
- **Python版本**：3.7及以上
- **依赖库**：
- Op
# 使用 Python 实现双目测距
双目测距是计算物体距离的一种常用方法，尤其在计算机视觉和机器人技术中应用广泛。通过两台相机（即双目）获取物体在不同视角下的图像，借助几何原理，能够计算出物体与相机之间的距离。本文将介绍如何使用 Python 实现这一过程，并通过代码示例帮助理解。
## 基础知识
双目测距的原理基于立体视觉。通过同时拍摄物体的两幅图像，确定相应的匹配点，根据相机的基线（两
# Python 双目景深科普
## 引言
双目视觉是人类及许多动物获取深度信息的一种神经机制。通过比较双眼视角的不同，我们能够感知物体的距离。随着计算机视觉技术的发展，利用双目视觉技术在计算机中实现景深感知变得可能，本文将探讨如何使用Python实现双目景深，并提供代码示例。
## 基本概念
在双目视觉系统中，景深（Depth Map）是描述场景中每个像素与观察者之间距离的图像。双目相机
# 使用Python和OpenCV实现双目视觉
## 什么是双目视觉？
双目视觉是模拟人类视觉的一种计算机视觉技术，它使用两个相机来捕捉同一场景的图像，从而实现深度感知。这种技术广泛应用于机器人导航、3D重建和虚拟现实等领域。通过比较两个镜头的视差，可以计算出物体到相机的距离。
## 双目相机标定
在进行双目视觉处理之前，首先需要对相机进行标定。相机标定的目的是为了获得相机内参和外参，以便
# 双目视觉与OpenCV Python应用
双目视觉是一种通过两个摄像头获取图像，然后通过计算两个图像之间的差异来获取深度信息的技术。在计算机视觉领域，双目视觉被广泛应用于三维重建、深度检测、物体跟踪等领域。本文将介绍如何使用OpenCV和Python实现双目视觉。
## 1. 安装OpenCV
在使用OpenCV之前，需要先安装OpenCV库。可以通过以下命令来安装OpenCV：
``
原创
2024-06-03 04:12:39
120阅读
# 学习 Python 双目运算的指南
在编程的世界中，运算符的使用是非常基础而又重要的知识点之一。今天，我们将学习如何在 Python 中进行双目运算。双目运算，即在运算时需要两个操作数，比如加法、减法、乘法和除法等运算。我们将通过步骤清晰地引导你完成这个过程，并附上注释说明，以帮助你更好地理解每一步。
## 操作流程
下面是实现 Python 双目运算的步骤表格：
| 步骤 | 动作
目录一、双目测距基本流程二、相机畸变三、双目标定四、立体校正五、立体匹配与视差图计算六、深度图计算七、双目测距的精度八、构建点云九、代码实现十、效果图一、双目测距基本流程 Stereo Vision， 也叫双目立体视觉，它的研究可以帮助我们更好的理解人类的双眼是如何进行深度感知的。双目视觉在许多领域得到了应用，例如城市三维重建、3D模型构建(如
转载
2024-05-20 08:43:03
151阅读
原理我就不说了，就是各种公式推导和坐标转换再加上一些计算方法。要使用这个代码首先你得有自己采集的双目图片，或者可以用cv自带的来运行代码。其次该代码也是自己综合了许多人的代码略微调整修改了，可以说是缝合怪。其中如何匹配左右图像的点（貌似可以极线校正后利用极线匹配来做，但我好像不知道怎样做）我是自己想的，可能很粗糙，也不知道对不对。思路就是：通过给左右图片的内角点标上序号，然后左右相机的相同序号的内
转载
2023-12-21 12:32:18
74阅读
说到双摄像头测距，首先要复习一下测距原理，把Learning OpenCV翻到416和418页，可以看到下面两幅图 在OpenCV中，f的量纲是像素点，Tx的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般总是设成毫米，当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级，d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去，z的量纲与Tx相同 图2解释了双摄像头获取空
