OpenCV学习笔记(15)使用OpenGL显示双目视觉三维重构效果
2010年06月24日
上一篇笔记中使用Matlab初步显示了双目视觉重构出的环境三维效果图，不过并没有加上纹理信息。在OpenCV中文论坛里，大象的帖子（http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f
目录 目录前言跟踪算法OpenCV30提供的跟踪APIopencv32vs2013opencv_contrib32opencv32和opencv_contrib32源码下载cmake编译opencv320总结参考链接下载地址 前言前面一直使用camshift做跟踪，但是camshift实际使用的效果并不怎么好。随着对OpenCV稍微了解了一点点之后，看到这篇博客[同时看到这篇博客自适应三特征融合之
Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法关键点就是一小块图像，而描述符是一种数学结构，通常为一组浮点数。而如何更好地将图像信息抽象为描述符将是一个主要的问题。同时，对于描述符，它应该能够针对不同的场景，给出一定的旋转不变性。关键点和描述符的是三个主要的应用场
关键点和跟踪基础//文章内的所有内容均是本人学习笔记和个人理解，不构成教程，若有错误，欢迎指出//本章分为两部分，一是角点的介绍，二是Lucas-Kanade稀疏光流算法介绍。角点检测 角点是图像中一小块具有丰富局部信息的图像块，数学含义则是局部导数最大的点。关键点则是在这一基础上的拓展，可以理解为是在众多角点中选择一些具有很高辨识度的角点当做特征点，以便在多幅图像中建立联系，因此关键点的选择越是
文章目录定义和输出常见的点点的表示颜色表示：Scalar 类尺寸表示矩形的表示：Rect 类颜色空间转化：cvtColor() 函数 定义和输出常见的点#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main()
{
// 定义和输出二维点
cv::Point2f p2f(6, 2); // 定
特征检测与匹配 这个技术在物体检测，视觉跟踪和三维重建等领域都有应用。 “FAST”—FastFeatureDetector “STAR”—StarFeatureDetector “SIFT”—SIFT(nonfree module) “SURF”—SURF(nonfree module) “ORB”—ORB “MSER”—MSER “GFTT”—GoodFeaturesToTrackDetect
OpenCv图像处理之常用工具Point、Scalar、Size、Rect和cvtColor介绍cv::Point操作cv::Scalar操作cv::Size操作cv::Rect操作cv::cvtColor操作BGR灰度空间HSV cv::Point操作Opencv中的数据类型大多由模板类进行创建，为了描述图像中的点（点的坐标等信息），提供了二维点模板类Point_和三维点模板类Point3_。
一、opencv宽高对应关系：Mat.rows = Mat.size().height = 高
Mat.cols = Mat.size().width = 宽
int sz_1[2] = { 200, 400 }; // {高，宽} {Mat.rows,Mat.cols}
Mat m = cv::Mat(2, sz_1, CV_8UC1,Scalar::all(255));
or
摄像头定标一般都需要一个放在摄像头前的特制的标定参照物(棋盘纸)，摄像头获取该物体的图像，并由此计算摄像头的内外参数。标定参照物上的每一个特征点相对于世界坐标系的位置在制作时应精确测定，世界坐标系可选为参照物的物体坐标系。在得到这些已知点在图像上的投影位置后，可计算出摄像头的内外参数。如上图所示，摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变，可由三个参数k1,k2,k3确定；由于装配方面的误差，
标签： 说明：以下涉及到的一些公式以及图片来自于Learning OpenCV。 做了快2个月的立体相机标定，遇到了一些问题，也有了一些体会，在这里记下来。1.在做立体相机标定的时候，标定板的规范与否直接影响到最后标定的结果，进而会影响目标3D坐标重建。 这里说的规范指的是，打印的棋盘格(或者圆点)需要保证每个square都是严格大小一致的，即打印出来后每个棋盘格大小应一样；打印出来的棋盘格要尽
选自arXiv，作者：Wenxuan Wu、Zhongang Qi、Li Fuxin，机器之心编译。
3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。如将 CIFAR
摘要（Abstract） 通过笔记一的学习，我们已经能够下载、安装OpenCV并新建VS2010项目进行相关的配置，笔记一也已完成第一个程序HelloCV的演示。本文首先通过详细介绍OpenCV中如何从硬盘加载/读取一幅图像，并在窗口中进行显示来对笔记一中的演示程序做详解。其次，本文实现了简单的图像变换，将一幅RGB颜色的图片lena.jpg转化成灰度图像，以达到修改的目的，另外，在此变
一段时间以来一直对三维重建中的分层重建概念理解的比较模糊，这两天特地梳理了一下，用博文记录下来，也希望给各位观众朋友们带来帮助，如果发现文中有任何错误，请直接留言或者cveric@foxmail.com给我^_^。NO0.两视图重建基于图片序列的三维重建不管在科研还是实际应用中都有了比较成功的实现，Bundler就是一个很不错的例子，随后的VisualSFM也已经得到了很好的应用，近两年发展较快的
手头有三个prime sensor摄像头，分别固定在不同角度，打算根据RGBD信息，将三个摄像头的点云数据拼接起来。设备限制+能力不足，一直没有把point cloud library 1.8环境搭建起来，因此无法实时读取点云信息。此外，笔记本电脑USB芯片总线中断协议限制，亦无法同时使用三个摄像头。在如此坑爹的境地，分享下我是怎么搞三维重建的。。。。本文环境win7+vs2012+opencv2
如果读者留意 OpenCV 2.3 之后的版本，那么会发现 cv::ogl namespace，ogl 自然是 OpenGL了。一个三维计算机图形库为何出现在计算机视觉中，传统的 CV 开发者是否需要学习它，这些问题待我一一来回答。问题一：为何引入 OpenGL？在 2.3 之前 OpenCV 的渲染部分都是由 CPU 来实现的，不论是画线还是把图片显示到屏幕上。这有两个问题，速度
记得3年前，也是在这个秋天，第一次接触到了c++,作为了本人入坑c++的第一个辅助学习工具opencv2.4.9,还是伴随我走过一段时间，相对于三维，二维的世界实在是太幸福了，本身不需要太复杂的算法，对于有理论基础的的人，图像算法相对易于实现，所以造就了opencv的日益强大，同时也感谢老外造福人类的这
什么是3D点云？点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。相比于2D图像来说，3D点云数据具有很大优势，它可以提供丰富的几何、形状和尺度信息；并且不易受光照强度变化和其它物体遮挡等影响。因此，3D点云能够很好地了解机器的周围环境。3D点云语义分割3D点云语义分割被用在自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经
点云数据结构 点云数据结构非常简单，只有点的三维坐标信息和法线信息。下面是一个点云表示的抽象类：class GPP_EXPORT IPointCloud
{
public:
IPointCloud(){}
virtual Int GetPointCount() const = 0;
virtual Vector3 GetPoint
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2023-09-06 08:22:43
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外极几何多视图几何是利用在不同视点所拍摄图像间的关系，来研究照相机之间或者特征之 间关系的一门科学。图像的特征通常是兴趣点，本章使用的也是兴趣点特征。多视 图几何中最重要的内容是双视图几何。如果有一个场景的两个视图以及视图中的对应图像点，那么根据照相机间的空间相 对位置关系、照相机的性质以及三维场景点的位置，可以得到对这些图像点的一些 几何关系约束。我们通过外极几何来描述这些几何关系。本节简要介绍
写这篇文章的目的：Opencv已经支持3.0了，这个与python3.4结合绝对是天生的搭配。Opencv主要可以用于图像和视频处理，由于在实际的一些项目需求中也可能会涉及到图像和视频的处理，因此即使抛开项目不谈，做为一个程序员，对自己比较感兴趣的地方做一些探索也是可以的。 具体如何在Win7 或 Ub
