1.镜头的种类(根据应用场合分类)
· 广角镜头：视角90度以上，观察范围较大，近处图像有变形。
· 标准镜头：视角30度左右，使用范围较广。
· 长焦镜头：视角20度以内，焦距可达几十毫米或上百毫米。
· 变焦镜头：镜头焦距连续可变，焦距可以从广角变到长焦，焦距越长成像越大。
· 针孔镜头：用于隐蔽观
在开始阅读前，我们首先要知道我们为什么要进行相机标定？开始需要输入什么？最后需要得到什么？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机
ROI (Region of Interest) 是计算机视觉中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。通俗的讲就是原图中的一个区域检测块，ROI提取出来之后会被用来后续的目标检测。现如今已经有很多成熟的方法可以用来提取ROI，比如传统的是用一些离线的计算机视觉的方法（如selective search）来获取。在faster R-CNN后更主流的是用R
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2023-07-05 23:41:53
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文章目录立体图像一、计算视差图二、双目立体匹配三、NCC算法实验3.1实验要求3.2实验准备3.3实验代码3.4实验结果及分析四、实验总结 立体图像一个多视图成像的特殊例子是立体视觉（或者立体成像），即使用两台只有水平（向 一侧）偏移的照相机观测同一场景。当照相机的位置如上设置，两幅图像具有相同 的图像平面，图像的行是垂直对齐的，那么称图像对是经过矫正的。该设置在机器 人学中很常见，常被称为立体
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2023-08-09 05:45:52
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相机成像模型 1. 小孔成像 大部分相机成像原理都可以简化为小孔成像，如下图所示： 和以前课本上学习的一样，上图中蜡烛透过相机的针孔，在感光器上成倒立的像，这一个简单的模型即为针孔相机的成像模型。基于这个模型，我们最希望解决的问题是：蜡烛在现实世界中的位置和图片中蜡烛像素点之间有着怎样的关系呢？ 2 ...
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2021-07-17 16:18:00
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图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作1、图像的算术运算图像的普通加运算图像的加运算可以使用“+”或者OpenCV自带函数cv.add()来实现对图像的加运算。进行算术运算与逻辑运算的图像的分辨率和通道数需要一样。那么“+”和cv.add(
一、背景 本次实验的目标，主要是理解相机标定，而说到相机标定，还得从立体视觉的三维重建了解起。关于三维重建，简单点说，就是根据多张图片，从二维像素空间中还原出三维的场景。根据双目视差原理，建立双目立体视觉系统 ，即由一个或两个摄像头在不同位置拍摄某个物体的若干幅图像，通过特定的算法求取待测点在两幅图 ...
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2021-05-22 23:32:00
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文章目录一、模型可视化分析1. 结构可视化1.1 Netron工具1.2 Graphviz工具2. 权重可视化3. 反卷积篇3.1 反卷积可视化原理3.2 反卷积可视化使用4. 激活热图4.1 CAM模型4.2 GradCAM模型二、模型复杂度分析1. 理论复杂度分析1.1 FLOPs计算1.2 MAC计算2. 复杂度分析工具2.1 trochsummary工具2.2 torchstat工具三、
2016年,一款名为《Pokémon GO》的游戏出现在大众视野,怒刷各大游戏排行榜。极具趣味性和科技感的AR技术效果瞬间火爆全球。接着AR技术被广泛用在各大互联网公司APP的营销场景中，其中最多的便是AR识别和追踪。但一段时间内，真正掌握核心技术的国内厂家并不多，对应出现了提供AR识别SDK小公司的创业机会。那么，这些技术背后的原理是什么？本文会从图像处理、特征检测、特征点匹配、图像变换匹配和追
文章目录一、 IOU概述二、IOU计算三、IOU代码实现 一、 IOU概述IOU的全称为交并比（Intersection over Union），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率-，即它们的交集和并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。二、IOU计算IoU等于“预测的边框”和“真实的边框”之间交集和并集的比值。IoU计算如下图，B1为真实边框
[31] Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers 标题 |堆叠式变压器的多模态运动预测 链接 | https://arxiv.org/abs/2103.11624[32] Progressive and Aligned Pose Attention Transfer for Person Image Generation 标题
计算机视觉模型的研究与发展第 26 卷第 2 期 信 息 与 控 制 V o l. 26,N o. 21997 年 4 月 In fo rm at ion an d Con t ro l A p r. , 1997计算机视觉模型的研究与发展龙甫荟 郑南宁( 西安交通大学人工智能与机器人研究所 西安 7 10049)摘 要 按照什么模型发展计算机视觉是当前急待明确又极富争议的问题. 本文介绍了
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2023-10-25 23:04:47
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背景建模帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应
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2023-10-16 13:45:28
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前言 DPM(Deformable Part Model)模型，又称为可变型部件模型，是Felzenszwalb于2008年提出的一个模型。这可以说是传统目标识别算法中最为经典的算法之一，我认为对计算机视觉有一些深入了解的同学应该对DPM模型都有所耳闻。首先说一下D
视觉的图像知识首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜色模型和HSV颜色模型，这两种模型之间是可以通过数学公式进行相互转换的。RGB颜色模型(也叫红、绿、蓝三原色模型或者加色混色模型)：将红、绿、蓝3种不同颜色，根据亮度配比的不同进
目录1.使用OpenCV库读取图像并实现可视化 · 图片处理：读入图像·图片处理：显示图像 2.使用PIL库读取图片，并可视化显示 3.使用OpenCV与PIL读取图片的比较 4.使用thumbnail()方法和resize()方法缩略图像5. 绘制图像的轮廓与直方图 6.绘制灰度直方图以及直方图均衡化 7.实现图像的灰度变换8
在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。 我认为，计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用，所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候，不得不自己设计前面4个部分。 但对任何人来说这都是一个比较难的任务。传统的计算机识别方法把特征
目录一、相机模型1、相机与图像2、坐标系3、世界坐标系到摄像机坐标系4、摄像机坐标系到图像物理坐标系5、图像物理坐标系到图像像素坐标系6、摄像机坐标系到图像像素坐标系7、世界坐标系到图像像素坐标系二、 镜头畸变1、相机成像原理2、镜头畸变径向畸变：沿半径方向的畸变切向畸变：沿切线方向形成的畸变3、畸变矫正三、透视变换1、定义及算法流程2、示例代码 一、相机模型1、相机与图像 下图中如何从P到P
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2023-11-06 15:45:17
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深度学习计算机视觉发展简述 1995年诞生的LeNet5网络是最早的卷积神经网络之一，也是现在很多深度神经网络架构的起点。LeNet5利用卷积、参数共享、池化等操作提取图像特征，再利用全连接神经网络进行分类。受限于当时计算机算力不足的问题，卷积神经网络无法发挥出其强大的威力。 2012年Alex等人提出AlexNet网络在ImageNet大赛上以15.3%的错误率绝对优势夺得当年的冠军。利用
计算机视觉是最强大和引人注目的AI之一，你几乎肯定会以各种方式体验过它，当时却不知道。今天我们来好好研究一下它，包括它的工作原理以及它如此出色的原因（而且只会变得越来越好）。计算机视觉属于计算机科学领域，其重点是复制一部分人类视觉系统的复杂性，并使计算机能够以与人类相同的方式识别和处理图像和视频中的对象。 直到目前，计算机视觉仍然以有限的能力发挥着作用。得益于人工智能的进步以及深度学习和
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2023-10-13 10:52:56
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