文章目录一、相机模型原理1、像素坐标系(u,v)至图像坐标系(x,y)2、图像坐标系(x,y)至相机坐标系(Xc,Yc,Zc)3、相机坐标系(Xc,Yc,Zc)至世界坐标系(Xw,Yw,Zw)4、像素坐标系(u,v)与世界坐标系(Xw,Yw,Zw)的总关系式二、OpenCV 相机标定三、根据内参推导像素坐标(u, v)与图像坐标(x, y)的关系式四、根据内参和畸变系数测量外参五、根据内参和外参
# OpenCV Python单目视觉测距实现指南
## 概述
在本指南中，我将向你介绍如何使用OpenCV库和Python编程语言实现单目视觉测距。单目视觉测距是一种通过分析图像中的物体来推断物体到相机的距离的技术。我们将通过计算在两个不同位置拍摄的图像中的物体在图像上的位移，并结合一些几何和相机参数，来实现距离测量。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤概览，我们将在接下来的部分中逐
原创
2023-08-11 04:08:11
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最近师兄在做多机器人的实验，需要用到两个机器人之间的距离信息。这个当然可以通过超声测距等硬件设备来获得，但现在机器人上边有了一个kinect，所以想直接从图像中获得机器人间的距离。原理很简单，就是利用针孔模型，得到色标立柱在图像中的像素个数，然后通过相似三角形求出距离。当然，kinect本身是具有测距的功能的，但是我们准备直接用识别机器人（不外加标志）的方法来弄，而直接识别机器人另外一个同学在弄。
单目视觉测量系统误差分析摘 要随着视觉技术在工业检测和控制领域得到广泛的应用，对视觉检测系统的精度分析和误差分析得到了极大的关注，并成为高精度视觉检测系统的研究必不可少的组成部分。误差系统的分析主要方法还是通过建立视觉系统的数学模型，然后针对模型中的参数进行误差分析。国内外对视觉系统误差的研究，主要采用视觉系统标定模型分析视觉系统中的单个或几个参数引起的误差，比较单一、不全面，而且较少涉及这些因素
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2024-04-10 10:11:00
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目录1. 图像拼接的简介1.1 图像拼接的基础流程1.2 图像拼接的数学原理2. 实现方法2.1 RANSAC方法2.2 Multi-Band Blending策略3. 代码实现 1. 图像拼接的简介1.1 图像拼接的基础流程是将多个重叠的图像对齐成一个大的组合，它代表了一个3D场景的一部分。拼接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪
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2024-01-28 06:23:56
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单目视觉（1）note：学习一下单目视觉，本文只代表作者写本文时的想法和理解。限于当时的水平和学习的进展，可能有些错误，望谅解。 单目视觉（1）问题提出基本原理单帧测距多帧测距References 问题提出人眼观察世界通过两个视角来形成对空间的基本认知。模仿人眼的原理，可以使用多个摄像机同时采集同一空间中的图像，然后通过一定的算法来实现对三维空间的重建。这就是典型的双目视觉（stereo-visi
前言： 视觉测距作为机器视觉领域内基础技术之一而受到广泛的关注，其在机器人领域内占有重要的地位，广泛应用于机器视觉定位、目标跟踪、视觉避障等。机器视觉测量主要分为：单目视觉测量、双目视觉测量、结构光视觉测量等。结构光由于光源的限制，应用的场合比较固定；双目视觉难点在于特征点的匹配，影响了测量
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2024-01-05 21:05:17
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前言：本来没想写这篇博客的，毕竟我也是借鉴前辈的方案（），而且当时也没完全搞明白前辈代码中的D0参数到底指的是什么，后来个人原因没有再继续研究就搁置了。 不过因为我之前在前辈博客下有留言，所以经常收到私信问我研究的结果如何，原博客的博主似乎也没有再维护这篇博客了，很多留言都没有得到回复，我就在这里把自己的一些测试结果记录一下供参考。我想做的测距是，监控场景，计算任意两点间的距离，所以我是这样去测试
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2024-05-07 19:57:10
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标题：单目视觉标定（1）原理解析一、相机标定目的一、相机标定目的 为什么重要？ 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面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，这些几何模型参数就是相机参数。 无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做
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2024-01-30 20:42:49
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目录入门篇：图像深度估计相关总结应用篇：Learning to be a Depth Camera尺度篇：Make3D迁移篇：Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling深度篇：David Eigen无监督篇：Left-Right Consistency & Ego Motion相对深度篇：Depth in the Wi
1. 前言随着自动驾驶的发展，现代汽车的智能化程度逐步提高，基于视觉系统的自动驾驶也逐步趋于稳定——特斯拉、Mobileye、CommaAI等机构起着推波助澜的作用。自动驾驶场景或者Adas场景中，当检测出前方车辆后通常需要进行距离估计，为车辆控制提供距离参考信息；而基于视觉的移动机器人也存在该需求。单目摄像头光学图像测距具有低成本和计算快的优点，主要有两种常用的测距方式1。使用目标物体大小和摄像
双目视觉测距原理及应用作者：凌启科技1 双目视觉测距原理双目视觉测距原理可分为相似三角形原理和像素尺度原理，前者是目前主流的解释，后者是凌启科技命名的一种原理，具体如下。1.1 相似三角形原理目前对双目视觉测距原理的解释是三角形相似原理，如下图1（图片来源链接https://cloud.tencent.com/developer/article/2054308），Or和Ot分别为两个平行放置的相机
原创
2024-06-10 23:11:25
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在OpenCV3中，StereoBM算法发生了比较大的变化，StereoBM被定义为纯虚类，因此不能直接实例化，只能用智能指针的形式实例化，也不用StereoBMState类来设置了，而是改成用bm->set...的形式。（转载请注明出处）详细参数代码请查看链接另外，双目标定，立体匹配和测距的原理网上的已经很全啦，就不多啰嗦啦。使用的matlab自带的标定工具箱进行的标定。下面就
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2023-10-19 12:29:27
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图片&视频的加载和显示
机器视觉基础
1.1 机器视觉的应用
物体识别: 人脸识别, 车辆检测
识别图像中的文字(OCR)
图像拼接, 修复, 背景替换
图像视频的加载和显示
2.1 创建和显示窗口
namedWindow() 创建命名窗口
imshow() 显示窗口
destroyAllwindws() 摧毁窗口
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2024-04-05 00:02:14
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标定结果Halcon标定过程获取左右相机图像中标定板的区域;find_caltab(Image : CalPlate : CalPlateDescr, SizeGauss, MarkThresh, MinDiamMarks :)参数含义:Image :  
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2024-06-27 15:50:02
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在计算机视觉中，通过相机标定能够获取一定的参数，其原理是基于三大坐标系之间的转换和摄像机的畸变参数矩阵。在实验中经常用张正友标定发，进行摄像机标定，获取到内参数矩阵和外参数矩阵以及畸变参数矩阵。在应用中要区分三者作用。这也是在程序中函数输入量。一、三大坐标系在计算机视觉中，利用图像中目标的二维信息获取目标的三维信息，肯定需要相机模型的之间转化。 1、图像坐标系在计算机系统中，描述图像的大小是像素
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2024-01-18 20:51:56
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双目立体视觉的数学原理双目立体视觉技术的实现一般可分为：图像获取、摄像机标定、特征提取、图像匹配和三维重建几个步骤。双目立体视觉是基于视差原理，由三角法原理进行三维信息的获取，即由两个摄像机的图像平面和北侧物体之间构成一个三角形。已知两个摄像机之间的位置关系，便可以获得两摄像机公共视场内物体的三维尺寸及空间物体特征点的三维坐标。所以，双目视觉系统一般由两个摄像机构成。1、双目立体视觉三维测量原理
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2024-04-19 13:59:59
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中心投影模型（针孔相机模型） 在之前的笔记中，有讨论过针孔相机的模型和世界坐标系统的点如何投影到图像坐标系中。参考如下两篇笔记：在本笔记中，我们首先来搞清楚一件事情，为什么单目相机无法测得深度（这句话不太严谨，限定为单目相机位置不变的情况下，所拍摄的一张图，从这张图无法得到深度信息）？ 来看
双目视觉的原理：由于视差原理，左右两个ccd的位置固定，若能测量空间中同一个点P在左右两个ccd中图像的位置，则根据三角原理，可以求得P点在空间中的坐标位置。可用于摄像头实现空间点的距离测量。
原创
2021-11-25 17:28:11
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作者：CV_Community 本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距，深度学习直接估计深度图不属于这个议题，主要通过mobileye的论文管中窥豹，相信离实际工程应用还有很远。 以前提过单目测距的问题，检测的障碍物2-D框加上摄像头的姿态和路面假设。以下根据公开发布的论文讨论具体的算法：注：深度学习直接估计深度图不属于这个议题。1、Vis
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2022-10-04 18:32:07
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