转载
2024-09-25 14:04:33
343阅读
双目相机标定在OpenCV中提供了示例程序，本来是非常简单的事情，但是当标定自己的双目相机的时候却发现同样的程序最后标出的结果却很差劲，直接表现就是最后进行行对齐的时候获得图像根本不能看，所以从新梳理了双目标定的过程，并给出了对双目标定结果的应用，比如在ORB-SLAM中，双目模式是需要进行双目图像矫正和对齐的，这时就可以使用OpenCV提供的函数接口完成这个过程，其过程如图所示：1.标定过程
转载
2023-09-29 11:55:16
520阅读
垃圾硕士的第一篇博文，最近可能不太做图像处理这块了，做个总结吧。我写代码的时间不长，代码也非常的混乱，如果有想交流批评指教的同学留言就好。（害怕脸） 寒假前被老板叫去做机械臂和双目视觉（我专业是航天工程啊喂！），反正有的没的做了做，虽然也遇到了一些问题但老实说都不是大问题，总之就是参考了很多大牛们的代码和方法。结果这次汇报老
转载
2024-05-10 18:44:06
168阅读
目前来说，一般使用等焦的两个同型号摄像头组成双目，不等焦的双目应用场景以及使用方式暂时未知。 双目系统，我们一般指用左右两个摄像头来模拟人眼的一套系统，一般用来测距，避障，导航等领域。那么在展开双目栏目之前，我们先来说说如何设计自己的双目系统。分辨率（Resolution）：这里主要是考虑到计算能力和要求的匹配精度的平衡。如果不考虑计算能力的话，当然是分辨率越高越好，但是，高分辨率带来的
1. 双目相机概述双目立体视觉模型双目模型求取深度双目立体相机分别校准可参考 ROS_单目相机_分别校准
双目立体匹配算法案例 双目相机的特性1.双目相机有左右两个视野图，所以有了参数基线；基线的特性1.当系统的硬件结构固定不变，则通过外参校准的T中的位移量可对比参考基线长；且工作距离越大，测量精度越低。2.当基线增大时，FOV中水平角在增大，其对精度的影响是非线性的。双目相机的矫正相机内参标定相
转载
2024-06-13 10:19:02
593阅读
ORB-SLAM2的最大贡献就是把原来的系统扩展到了双目，rgbd上，这一篇也主要讲的是怎么使用双目或者深度相机的信息，以及他们和单目的区别。I.INTRODUCTIONPlace Recognition是SLAM中一个对回环很重要的模块，作用是：1）检测传感器是否返回已经建过图的区域。2）修正累计误差。 3）在追踪失败之后重新定位相机。单目SLAM的优缺点：优点：成本更低，传感器配置更简单缺点：
# 使用 OpenCV 进行双目相机标定的完整指南
在计算机视觉领域，双目相机标定是一个非常重要的过程，它可以帮助我们校正两台相机之间的几何关系，从而获得真实场景的深度信息。本指南将逐步带您了解如何使用 Python 和 OpenCV 来实现双目相机的标定。
## 一、双目相机标定的流程
在开始之前，我们需要明确整个标定过程的基本步骤。以下是流程的表格展示：
| 步骤 | 说明 |
|--
原创
2024-09-13 04:35:29
863阅读
一、重投影残差1.1基本概念重投影残差，按照字面意思解释就是在第二次重新投影的二维像素点与第一次投影得到的像素点之间的残差（欧式距离）大小，残差的大小反映的就是测量仪器的精度以及外界因素对测量结果的干扰，即测量误差的大小。如下图所示：假设P是世界坐标系中的一个三维点（真实物点），第一次投影指的就是双目相机C1、C2拍摄时，P点投影到二维像平面上所捕获到的图像点，即图中的P1和P2点；然后利用双目视
一、使用opencv采集双目图像1.准备标准棋盘并打印这里我们使用OpenCV提供的sample程序中的标定图片，图片位于opencv(C++版本)的安装路径：opencv\sources\samples\data下。使用打印机打印图片，注意不要选择适应边框，直接原大小打印，这样每一个小方格子的边长就是26mm(实际测量)。2.摄像头采集双目图像并且保存标定图片需要使用标定板在不同位置、不同角度、
转载
2024-05-23 04:27:35
179阅读
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》
转载
2024-04-03 08:43:41
191阅读
本篇文章用来记录近期学习双目视觉定位的收获，后续我将随着不断深入学习对文章进行补充 视觉是人类感知外界环境信息的重要途径，其中人类约有80%的环境信息是通过双眼获取的。双目视觉系统是典型的类人视觉模型，可以很好的解决物体的识别与定位问题。 双目视觉定位的实现主要分为以下几个内容: 1. 相机标定目的 确定空间某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型
转载
2024-04-11 13:32:58
445阅读
因为怕忘记，所以就转过来了！（原文：） 三种匹配算法比较 BM算法： 该算法代码： 1. CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();
2. int SADWindowSize=15;
3. BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;
双目相机图像矫正python opencv是计算机视觉中的一个重要问题，尤其在三维重建、立体视觉和机器人导航等领域。通过对双目相机捕获的图像进行矫正，可以提高图像的配准精度，为后续的图像处理和分析奠定基础。
### 问题背景
随着AR/VR技术及无人驾驶等应用的发展，双目相机的使用变得越来越广泛。然而，在实际应用中，双目相机的图像矫正问题影响了显示效果和后续分析，具体影响如下所述：
- **2
双目测距、重构楼主之前用的SFM来进行重构，但是得到的是视差图，点云和实物存在比例关系，单目的还是不能解决scale这个问题的。所以今天用双目的来进行重构，期间遇到了很多坑，实属难受。楼主自己版本的代码：Github的代码双目测距过程大致可以分为，标定，图像校正，计算视差，测距，知道这个流程，目标就很明确了标定opencv和matlab都有标定的代码，但是老师说还是matlab的标定更加准确，自己
转载
2024-05-24 16:21:46
32阅读
关于使用 Python 和 OpenCV 进行双目相机测距的技术解析
在很多应用场景中，如自动驾驶、机器人视觉和三维重建等，双目相机的距离测量显得尤为重要。双目相机通过捕捉同一场景的两个不同角度的图像，计算出视差，从而实现深度计算。本文将会详细记录解决“Python OpenCV官方双目相机测距”过程中的关键步骤和技术细节。
> **用户原始反馈：**
> > “我们需要一个能精确测量距离的双
#include <string>
#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;
int main()
{
本文是读高翔大佬的<视觉SLAM14讲>的笔记，准备开始入坑了。。。 针孔相机模型 大部分常见的相机都可以抽象为针孔模型： 其中P点是三维空间中的一点，P’点是P在图片上的投影点，O是相机坐标系的原点，O’是物理成像平面的原点。可得Z/f=X/X’=Y/Y’，即：X’=f*X/Z，Y’
单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参，内参（1/dx,1/dy,Cx,Cy,f）表征了相机的内部结构参数，外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t。内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度，是一个物理尺寸，有时候会有dx=dy，这时候感光单元是一个正方形。Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移，因为芯片在安装到相机模组上的时候，由于制造精度和组装工艺的影响，很难
转载
2023-11-13 13:49:09
447阅读
在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，本节使用的项目代码可以在这里下载到。一、运行示例 在下载完整个工程以后，按照工程使用说明，下载配置Opencv，运行VS2019项目即可。正常情况下，运行结果如下图所示： 图1 图2 图3 图1显示了dos框输出的信息：计算stereo calibration以及误差。图2和图3和双目标定其实没有关系，图2显示的是rectify以后双
转载
2023-11-19 16:31:25
123阅读
一、安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备之前的这篇文章： Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定！dlonng.com
记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程，虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具，但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool
转载
2024-06-15 22:50:02
152阅读
