《1》首先应该阅读张正友大神的文章，对单目标定，都求解的是哪些参数，如何求的初始值，然后是如何带入到后面的L-M 优化中对参数refine的。Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration[J]. Tpami, 2000, 22(11):1330-1334.Zhang Z. Flexible Camera Calibration b
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2024-04-28 19:13:39
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1 双目视觉 何为双目视觉？ 双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视觉下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离。目前也有很多研究机构进行3维物体识别，来解决2D算法无法处理遮挡，
双目深度算法——SGM中的动态规划双目深度算法——SGM中的动态规划 双目深度算法——SGM中的动态规划由于工作上的需要，需要学习下双目立体匹配邻域中的一个经典算法SGBM，这里我的主要学习流程是先阅读了下原paper 《Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》
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2024-04-03 08:43:41
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简单的理解思路：（世界坐标系固定到左目）空间中一点P，在左目像素坐标（u1，v1），转成mm为单位的坐标（x1，y1），在左目坐标系下建立过（x，y）的直线lineL；同样的思路，空间中同一点P，在右目坐标系下建立，过（x2，y2）的直线lineR，LineR上的点要经过（R，T）变换到左目坐标系下； 求直线lineL与lineR的交点 就是P的坐标。摄像机矩阵由内参矩阵和外参矩阵组成，对摄像机矩
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2024-07-08 20:17:46
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最近是多么的崩溃，昨天中了最新的cerber病毒，把我的电脑资料一扫而空，虽然有备份，但是已经是一周前的了。不得不加班加点补回来。这篇博客，这是我第二次写，我凭着记忆，重新写一遍之前写的，因为之前写好了，却不小心被删掉，然而CSDN又特别默契的在那一刻保存了一下，满满的都是伤心；摄像机矩阵由内参矩阵和外参矩阵组成，对摄像机矩阵进行QR分解可以得到内参矩阵和外参矩阵。内参包括焦距、主点、倾斜系数、畸
目录：前言IMU标定1、编译标定工具2、准备数据集3、标定Camera-IMU标定1、安装依赖2、编译Kaibr3、制作标定板下载标定板生成标定板target.yaml文件4、数据采集5、相机标定标定中遇到的问题问题1：问题2标定结果查看6、相机-IMU外参标定收集数据标定标定结果 前言最近团队买了一个ZED 2i双目相机，之前也做过一些其他一些相机的标定比如 realsence d435i，但
操作流程如下：（文末附上最近用opencv4.5.3重新写过的源码）1.请配置好vs环境（此版本是vs2010+opencv2.4.3所写，具体配置自己查吧。）2.运行界面如下图（很简陋）：
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2024-03-15 11:31:56
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目录 目录说明双目测距原理opencv实现双目测距的原理双目测距代码说明双目测距的代码和实现接下来 1 说明怕以后忘了，现在总结一下前一段时间一直在弄的，有关双目视觉的东西。 双目视觉的原理网上有很多，我只简单记录一下我对于这个的理解。 运行环境： 1.windows10 2.opencv 2.4.9 3.visual studio 2013 4.两颗微软HD-3000摄像头2 双
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2023-10-31 18:46:34
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# OpenCV双目深度估计的Python实现
双目深度估计是计算机视觉中的一个重要领域，它通过两台相机拍摄的图像来计算物体的深度信息。相比于单目视觉，双目视觉能够获得更为丰富的三维信息。本文将介绍如何使用OpenCV库在Python中实现双目深度估计，并提供相关的代码示例。
## 基础原理
双目深度估计的核心在于通过左右两幅图像之间的视差来计算深度。首先，通过相机标定得到相机的内参和外参，
1、匹配算法的原理2、匹配算法的评估3、稀疏视差和稠密视差图的对比
上一章讲到一些射影几何和单摄像机参数标定的内容，主要还是为了这一章的内容来服务。我们会用到18章的一些概念，比如说内参数矩阵M，畸变参数，旋转矩阵等内容。目前来说，还没有可靠的方法能够在单幅图像的情况下进行标定和提取三维信息。在立体视觉中，通过把从不同摄像机同时获取的两个或更多的图像的特征，与其他图像中的相关特征进行匹配，分析视差，产生深度信息。
双目摄像
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2024-03-09 23:23:46
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单目视觉是Mobileye的看家法宝，其实当年它也考虑过双目，最终选择放弃。单目的测距和3-D估计靠什么？是检测目标的BoundingBox，如果无法检测的障碍物，该系统就无法估计其距离和3-D姿态/朝向。没有深度学习的时候，ME主要是基于BB，摄像头标定得到的姿态和高度以及路面平直的假设估算距离。有了深度学习，可以根据3-D的groundtruth来训练NN模型，得到3D大小和姿态估计，距离是基
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
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2023-06-12 21:25:00
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双目深度算法——双目深度算法总结双目深度算法——双目深度算法总结 双目深度算法——双目深度算法总结之前在工作上有接触过一些双目深度算法，但是当时限于精力有限没有对这类算法进行一个总结，于是今年年初给自己列了个计划要将整理下这方面的工作，于是从《A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation》这篇Surv
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2023-09-25 10:36:22
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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
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2023-11-06 11:01:24
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双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）1. GC-Net1.1 网络结构及损失函数2. PSM-Net2.1 网络结构及损失函数3. GA-Net3.1 网络结构及损失函数 双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-N
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2023-10-26 15:41:47
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双目深度估计——视差到深度的两种推导方法 文章目录双目深度估计——视差到深度的两种推导方法0. 基本假设1. 几何法（直观）2. 相机参数推导法3. 总结 0. 基本假设假设双目系统是标准形式，即：两相机内参数相同，即焦距、分辨率等参数一致；两相机光轴平行；成像平面处于同一水平线；假设以左相机坐标系为主坐标系，也就是说两相机只存在X轴方向上的平移变换。1. 几何法（直观）设上面的所有长度的单位为m
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2024-08-18 09:20:29
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1. 项目背景双目深度估计重要性 ： 双目深度估计是一个基本的视觉任务。其标准流程的流程，是需要我们提供了两个帧——一个左帧和一个右帧作为输入，任务是估计输入图像之间的像素位移图，即视差图。根据以下公式可以从已知的相机参数和和估计出的视差图恢复深度，得到点云等。双目深度估计可以直接应用于机器人、增强现实、摄影测量和视频理解等领域RAFT-Stereo优势 ：早期的双目深度估计研究集中在特征匹配和正
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2024-01-25 16:43:15
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不小心删掉的文章，要求补上了。其实双目视觉主要问题是立体匹配和视差计算，最新的讨论见： 黄浴：基于深度学习的双目匹配和视差估计zhuanlan.zhihu.com
另外，目标检测的双目视觉技术讨论如下： 黄浴：深度学习基于立体视觉的3-D目标检测zhuanlan.zhihu.com 单目视觉是Mobileye（ME）的看家法宝，其实当年它也考虑过
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2024-03-01 13:37:05
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