相机标定——单目标定和双目标定1.标定目的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。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。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
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2024-01-17 08:55:43
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首先使用拍照工具拍摄一些JPG格式的标定图片。然后放到特定的文件夹下，我这里是image文件夹。在标定前，首先读取该文件夹下的图片文件，获取这些图片文件的文件名，以备将来opencv读取图片使用。这样做的好处是不用特意给拍摄的图片按照特定格式重新命名，大大减小了工作量。标定时，程序会检查这些图片是否能正常提取格点，如果不能，程序自动舍去，在标定时该幅图片不参与计算。标定完成后，程序会把标定结果显示
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2024-04-14 22:39:25
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单目测距与双目测距一样需要完成的第一步是相机的标定推荐用matlab进行标定，标定的方法可以参看这个博客和在添加工具箱时注意选择第二个add withsubfolders（和子文件夹一起添加），否则容易导致用calib命令时打不开工具箱标定相机需要注意的第二个问题是，由于使用的是外接usb摄像头其传输的像素大小由于usb带宽限制为640*480，所以标定使用的图片大小也需要缩放至640*480否则
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2024-05-28 10:25:46
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一、代码效果：
相关的内容包括28张图片，1个xml和stereo_calib.cpp的代码
直接引入的代码不能给正常运行，我们需要进行一些修改。
报了4个错误，主要是定义和引入问题，都可以解决。
包括定义：
#define INTER_LINEAR_EXACT 以及
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2024-10-17 10:42:41
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单目标定源代码 OpenCV版本4.0.0 Visual studio2017版本 如果遇到任何问题，或者有错误的地方，欢迎评论留言指正 本段代码亲测可用，直接复制即可注意：有些路径是需要更改的，注释中已有说明 很多文章中的源码，不是收费，就是运行不成功，且注释较少，较难理解。我在这份代码中加了足够多的注释，希望这份代码能对和我一样刚学习标定的同学有所帮助！#include <opencv2
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2024-01-27 20:07:33
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计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only l
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2024-04-28 00:49:38
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<span style="font-family:SimHei;font-size:18px;">0 前言
最近一直在看关于目标跟踪方面的算法实现，也是时候整理下思路看看怎么实现了。 这次我将带领大家看看基于
OpenCV的目标跟踪算法及其基本实现。由于目标跟踪方法众多，我将分为几次讲解逐个讲解。当然只是起个索引的
效果，要好的跟踪实现有待自己去深化。
概述
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2024-04-07 14:30:59
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OpenCV 第八章 目标跟踪 8.1 检测移动的目标 利用帧差异1.将第一帧设置为输入的背景，对每帧进行灰度转换和平滑滤波操作 2.将后续读取的帧计算与背景的差异，得到差分图 3.对差分图进行二值化和膨胀，然后在差分图中找轮廓cv2.getStructuringElement( ) 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。 矩形：MORPH_RECT; 交叉形：MORPH_CRO
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2024-03-27 07:56:35
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双目视觉是建立在几何数学的基础上，数学推导是枯燥乏味的。因此这里不去过多的介绍数学原理，只是简要的叙述一下双目视觉的流程。双目视觉主要包括相机标定、图片畸变矫正、摄像机校正、图片匹配、3D恢复五个部分。 下面我们从相机标定开始说起。相机标定的目的有两个。第一，要还原摄像头成像的物体在真实世界的位置就需要知道世界中的物体到计算机图像平面是如何变换的，相机标定的目的之一就是为了搞清楚这种变换
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2024-02-14 10:26:43
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但它的主要功能应该是边缘提取，并且参数param1主要是用来控制边缘的类型和粗细的 cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method CV_DEFAULT(CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C),
在现阶段的自动驾驶中，定位一直是很重要的话题；最近特斯拉的开放道路自动驾驶一定程度上降低了定位的重要性，采用实时图像分析生成概率地图，这项技术还有待市场去打磨的更加成熟。在我看来作为一个自动驾驶工程师，成长的线路很清晰：Apollo系统作为基础，特斯拉的技术才是你追求的方向。每篇博客之前，喜欢加一些感悟，一者话题引入；二者抒自己所想，让技术不再
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2024-06-16 08:12:11
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双目标定工业上经常需要对双目相机进行标定，双目标定是进行机械臂手眼标定和末端标定的基础，准确的双目相机参数对机械臂的精准控制至关重要。 双目标定不仅需要标定出两个相机的内参和畸变参数，关键还要获得两个相机之间的相对位置。 假设标定板上某个点在世界系下的坐标，对应相机系的坐标为，右相机相对于左相机旋转平移矩阵为，该点相对于左相机的旋转平移矩阵为，相对于右相机的旋转平移矩阵为，对于左右相机显然有 消去
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2024-03-18 19:19:56
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因为最近公司需要做多种双摄像头，客户有提供摄像头标定算法库，但是计算时间需要10s，我们需要开发自己的算法库做双摄像头的AA算法。将自己做的一些开发验证记录下来。现在使用的是opencv2 。方案就是先使用calibrateCamera（），计算出内参矩阵,flages = CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT 。然后再讲计算出来的两个内参矩阵带入到stereoCalibrat
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2023-07-06 10:35:44
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# Python OpenCV 双目标定技术介绍
在计算机视觉领域，标定是一个关键步骤，尤其在多摄像头系统中。双目标定（Stereo Calibration）是指通过对两个摄像头进行标定，从而获取它们的相对位置和朝向，以实现三维重建和立体视觉。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行双目标定，并提供相关代码示例。
## 什么是双目标定？
双目标定的基本目标是确定两个相机之间的
原创
2024-08-14 06:26:17
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编者按：目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、
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2024-01-09 15:30:57
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使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesear
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2023-07-02 13:58:08
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（图）效果图【1】写这边博客主要是为了总结一下以前做的双目标定，方便以后找工作嘛，太惨我自己之前写的代码都搞乱 了，没办法用两天时间重新搞了一遍，大部分是转的别人代码，有一个是我自己以前调试的。顺带给需要的童鞋们做个参考。下面代码如没有特殊说明，都是在OPENCV320 能跑通的，有一个是249版本。【2】双目截取图片代码 参考#include <opencv2/o
Opencv自带的sample code有关于camera calibration的示例代码，但是在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，在其代码基础上上稍微做了一点改动。之所以不用opencv自带的例子，是因为Learning OpenCV3的代码更加简单，可以更容易的抓住代码的核心。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，
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2024-04-02 11:45:58
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学习OpenCV快3个月了，主要是根据课题需要实现双目视觉测距、景深重建和目标（障碍物）检测。目前已经能实现摄像头定标和校正、双目匹配、获取视差图和环境景深图像，但是在测距方面还没有精确实现，主要是还没彻底弄清楚摄像头定标，有几个问题希望能和大家探讨下：1、进行摄像头定标时，棋盘方格的实际大小 square_size （默认为 1.0f ）的设置对定标参数是否有影响？ 具体地，假如棋盘方格大小
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2024-08-01 21:17:32
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目录传统手眼标定感性认识：传统手眼标定原理图： Eye in hand Eye to hand传统手眼标定代码：SVD手眼标定法原理：SVD求解数学原理：SVD手眼标定法代码：九点标定法感性认识：九点标定法代码：九点标定法流程：总结：传统手眼
