自从17年MonoDepth系列论文问世, 单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现, 在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。但是单目深度估计方法的可解释性比较弱，从单张图片推测出深度的原因可能有：Perspective projection带来的近大远小关系（下图1）；景深变化带来的模糊感（下图2）；遮挡效应，被遮挡物应该距离更远（下图3）；以上种种原因很难
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2024-03-18 09:20:11
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上个教程已经谈到，为了校准摄像头，我们至少需要10种测试模式。现在我们使用示例图片：用同一相机从不同的位置，不同的角度，拍摄标定板的多张照片（10-20张最佳），将照片放到文件夹中：设想一张棋盘的图像，需要用于校准摄像头最重要的输入数据是3D真实世界点的集合以及图像中这些点的相应2D坐标。2D图像点我们得能够轻易从图像中找出来。(这些图像点是棋盘中两个黑色方块相互接触的位置)那现实世界空间的3D点
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2024-04-16 13:32:34
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本教程介绍使用的cameracalibrator.py节点在 ROS 上使用原始图像校准单目相机。1. 在开始之前具有已知尺寸的大型本教程使用 108 毫米正方形的 8x6 棋盘。
原创
2023-05-22 15:19:34
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摄像头是机器人、监控、太空探索、社交媒体、工业自动化甚至娱乐业等多个领域不可或缺的一部分。 对于许多应用，必须了解相机的参数才能有效地将其用作视觉传感器。在这篇文章中，您将了解相机校准所涉及的步骤及其意义。 我们还共享 C++ 和 Python 代码以及棋盘图案的示例图像。1.什么是相机标定估计相机参数的过程称为相机标定。这意味着我们拥有确定现实世界中的 3D 点与其在该校准相机捕获的图像中对应的
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2023-11-06 20:16:35
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这篇文章的作者是华为加拿大诺亚方舟实验室，是一篇将双向注意力机制用于弹幕深度估计的工作。主要的创新点在视觉注意力机制的基础上引入了前向和后向注意力模块，这些模块可以有效地整合局部和全局信息，以此来消除歧义。这篇文章又扩展了视觉注意力机制的应用范围，值得学习。论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.00743在本文中，提出了双向注意力网络（BANet），这是一种用于单目相机深
简介无人驾驶车辆在路上行驶时，通常需要配置激光雷达获得高精度点云数据，从点云数据中获取主车与周围各个障碍物的距离。但是，激光雷达的成本高，因此，很多学者尝试用相机来估计主车与周围各个障碍物的距离，从而尽可能地降低成本。用专业术语来说，深度估计就是通过图像采集装置采集物体的图像，利用物体的图像估计物体各点到图像采集装置的成像平面的垂直距离，该垂直距离即为该物体上对应点的深度信息。目前有很多深度估计方
相机标定基本知识
对于摄像机模型，一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式如下：
或者
这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标，(u, v)是点投影在图像平面的坐标，以像素为单位。A被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵。(cx, cy)是基准点（通常在图像的中心），fx, fy是以像素为单位的焦距。所以如果因为某些因素对来自于摄像机的一幅图像升采样或者降采样，所有这
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2020-03-17 13:25:00
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一、三目运算符: 单目运算符: not 双目运算符:+、-、*、//、…<、>、…and、or、… 三目运算夫:if - else python中的三目运算符: 语法:表达式2 if 表达式1 else 表达式3 **注意:**判断表达式是否为True,如果为True,整个运算结果为表达式2的值;否则整个运 算结果就是表达式3的值。age = 18
result = '未成年' if
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2024-07-09 01:41:23
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参考： 六轴机械手与相机的手眼标定 最详细、最完整的相机标定讲解 毛剑飞，工业机器人视觉定位系统高精度标定研究机器人视觉标定的目的是求出摄像机坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵Hcb,，它是一个4*4的变换矩阵机器人视觉标定分两步第一步：
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2023-12-19 21:04:03
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文章目录摘要1. 论文主要贡献：2. 从视频中学习预测深度2.1 尺度模糊2.2 建模姿态估计预测器3. 可微分直接视觉测距法3.1 直接视觉测距法（DVO）3.2 可微分的实现4 训练损失5 实验5.1 训练设置5.2 KITTI数据集上的结果5.3 Make3D数据集上的结果6.讨论深度估计系列文章： Learning Depth from Monocular Videos using D
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2024-01-17 10:45:28
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项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂抓取（单目标定） 请各位读者朋友注意，这里面很多东西涉及到我的毕设，写作辛苦，请勿滥用，转载请务必注明出处！ 单目标定主要分为两个部分，一是确定摄像机的内在参数，
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2023-11-29 10:16:38
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用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离我们将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。相似三角形就是这么一回事：假设我们有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后我们将这个目标放在距离我们的相机为 D 的位置。我们用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P 。这样我们就得出了相机焦距的公式：F = (P x D) / W举个例子，假设我在离相机距离 D = 24 英寸的地方放一张标
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2024-01-30 22:35:18
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目录场景背景介绍项目需求相机选型其它硬件相机布局Q&A实战标定测量 场景背景介绍3C、面板、汽车、新能源等行业的视觉测量应用中，经常会遇到大尺寸物料。受实际场景限制，例如相机架设高度有限，此时单个相机不能拍全物料，必须采用多相机阵列拍物料的方式实现尺寸检测。项目需求测量一种矩形产品长宽，产品尺寸约32*30mm，公差为±0.025mm。相机选型真实稳定测量过程，一般要求像素精度到达公差带
前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是
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2024-05-09 15:43:28
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1. 坐标系变换回顾首先世界坐标系通过旋转、平移矩阵变换为相机坐标系相机坐标系通过相似三角形（小孔成像原理），将相机坐标系转换为图像坐标系，这里利用的其实就是相机的焦距。最好利用相机内参，将图像坐标系转换为像素坐标系。相机标定相机标定的目的是为了获得相机的内外参以及畸变参数。相机标定的流程 标定的过程
1.打印标定板2.从不同角度对标定板进行拍摄3.用opencv接口检测标定板中的特征点（
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2024-04-10 18:57:20
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摄像机标定技术及其应用——单目摄像机 一、为什么要进行摄像机标定随着机器视觉的迅猛发展，我们已经不满足于使用摄像机进行监控、抓拍这种较为简单的功能。更多的用户青睐于它在非接触三维尺寸测量上的应用。我们所谓的三维测量是广义的三维测量，它不仅包括三维物体的重构与测量，还包括在三维空间中识别任意二维平面上的尺寸以及位置。这种技术目前已被应用在高精度的工业模具以及装配测量中，其中任意二维平面上
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2024-06-04 19:37:40
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要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：def convert_2D_to_3D(point2D,
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2024-07-06 10:33:32
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使用双视场测量工件长度尺寸 很多二次元测量仪进行工件尺寸测量的时候，只能在视场里面测量尺寸比较小的尺寸，如果测量比较大的尺寸的时候，往往需要移动测量仪上面的镜头，改变视场的位置，这样测量非常费时(毕竟视场可见面积小嘛)。这次，我们将使用实例介绍在机器视觉大师系统里面使用双视场（相机）对较长尺寸进行测量。 准备工作直尺一把（没有高精度的标定尺，只能凑合着用，能说明问题
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2024-08-07 16:51:00
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标定程序//
// Created by gavyn on 20-4-27.
//
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
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2024-01-05 22:25:03
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MATLAB自带相机标定应用程序，有camera calibrator和stereo camera calibrator两类相机标定应用程序。其操作简单、直观，能够获得相机的内、外参数以及畸变参数等。其中，camera calibrator用于单目相机标定；stereo camera calibrator用于双目相机标定。两者操作方式相同，唯一区别在于stereo camera calibrato
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2023-07-05 15:02:17
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