摄像机的内参数：摄像机内参数矩阵(fx,fy,cx,cy)和畸变系数(三个径向k1,k2,k3,两个切向p1,p2）
摄像机的外参数:旋转向量（大小为1×3的矢量或旋转矩阵3×3）和平移向量（Tx,Ty,Tz）。这里我们讲解一下旋转向量：旋转向量是旋转矩阵紧凑的变现形式，旋转向量为1×3的行矢量。
上述公式中r就是旋转向量，1、旋转向量的方向是旋转轴 2、旋转向量的模为围绕旋转轴旋转的
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2021-07-12 11:22:47
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1.单目摄像机标定目的单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态。单目摄像机标定最终将确定9个参数，摄像机内参数有4个，透镜畸变参数5个。2.单目摄像机标定流程制作标定板使用摄像机拍摄不同角度的标定板将照片放置于预设的文件夹中编写程序计算摄像机内参数和透镜畸变参数保存9个参数3.关键源代码说明3.1bool findChessboardCorners((InputArra
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2024-05-01 15:15:16
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1 摄像机标定 在摄像机几何模型中，我们得到了摄像机模型变换矩阵为，其中，K为摄像机内参，R,C为摄像机外参。 为了方便后续推导方便，对公式符合做出一些修改： 1）使用T代替-C表示平移参数，； 2）摄像机内参在引入像平面扭曲变换（skew）时引入了s后导致参数不再只表达y轴上的缩放信息， 因此在后
原创
2022-12-19 14:27:18
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1 摄像机标定 在摄像机几何模型中，我们得到了摄像机模型变换矩阵为，其中，K为摄像机内参，R,C为摄像机外参。 为了方便后续推导方便，对公式符合做出一些修改： 1）使用T代替-C表示平移参数，； 2）摄像机内参在引入像平面扭曲变换（skew）时引入了s后导致参数不再只表达y轴上的缩放信息， 因此在后
原创
2022-12-17 16:59:24
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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
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2023-11-19 16:31:25
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# 单目摄像机测距的基本原理与实现
在计算机视觉和机器人领域，单目摄像机（monocular camera）是一种常见的视觉传感器。利用单个相机进行距离测量，不仅具有成本低、结构简单等优点，而且对许多应用（如无人驾驶、增强现实等）至关重要。本文将介绍单目摄像机测距的基本原理，并提供一个简单的 Python 代码示例来实现这一功能。
## 单目摄像机测距的原理
单目摄像机通过获取一个场景的二维
单目测距和双目测距比较单/双目方案的优势与难点单目测距双目测距双目测距实现步骤实现过程 单/双目方案的优势与难点单目测距**优点：**单目的优势在于成本较低，对计算资源的要求不高，系统结构相对简单。缺点：在于必须不断更新和维护一个庞大的样本数据库，才能保证系统达到较高的识别率；无法对非标准障碍物进行判断；距离并非真正意义上的测量，准确度较低。单目摄像头的大致测距原理，是先通过图像匹配进行目标识别
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2023-11-30 14:00:59
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/*一次完成标定：我们通过程序来完成如下功能，
1）首先寻找用户指定维数的棋盘，
2）捕捉用户需要的许多完整图像(即能找到棋盘的所有角点)，计算摄像机内参数和畸变参数。
3）进入显示模式，以显示矫正后的摄像机图像
*/
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <string>
#include <ios
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2024-03-18 22:12:05
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在计算机视觉中，平面的单应性被定义为一个平面到另外一个平面的投影映射。因此一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。如果点Q到成像仪上的点q的映射使用齐次坐标，这种映射可以用矩阵相乘的方式表示。若有一下定义：
这里引入参数s，它是任意尺度的比例（目的是使得单应性定义到该尺度比例）。通常根据习惯放在H的外面。H有两部分组成：用于定位观察的物体平面的物理变换和使用摄像机
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2021-07-12 11:22:57
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本篇文章为单目相机测距的姊妹篇，上一篇文章只考虑了摄像头平行于地面的情况，而本篇文章讨论了摄像头存在角度即悬挂的情况。 其实本来不打算更新这篇文章，因为里面有些地方在我看来存在争议，但是刚巧我做报告要讲这一部分，因此顺便更新一下。存在争议的地方我会在文章中指出。正文：  
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2023-10-26 15:45:07
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一、 概述 计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物 体的几何信息，并由此重建和识别物体，而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是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型 参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到， 这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学 参数，摄像机相对于
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2024-08-25 21:55:18
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Halcon标定流程
摄像机分两种，一种是面扫描摄像机（Area Scan Camera），一种是线扫描摄像机（Line Scan Camera）。准确来说，叫摄像机系统比较正确。两者的区别我也提一提吧，有些同学可能不知道，所谓的面扫描摄像系统是指可以通过单纯曝光取得面积影像，而线扫描摄像机，必须利用运动速度才能取得影像。
两种不同的摄像系统由于成像的过程有区别，所以标定的过程也有区别，这里仅讨论面扫描摄像系统。流程如下：
原创
2009-01-02 16:03:30
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摄像机内参数，能够让我们将3D坐标转换为2D图像坐标。
说明：要理解下面的函数中参数的真实用法还需要阅读一下相机标定程序。摄像机标定函数：
void cvCalibrateCamera2( CvMat* object_points, CvMat* image_points, int* point_counts, CvSize image_size, CvMat* intrinsic
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2021-07-12 11:22:35
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摄像机的追踪标定本文是我第一次写的博客，有不详之处，望大家见谅，也希望大家多多支持。废话不多说，直接进入正题。对于摄像机标定，是学习图像处理和机器视觉不可回避的话题，这方面的现有理论已相对成熟，国内外学者所发的相关文章不少。摄像机标定主要分为传统相机标定，摄像机自标定，主动视觉标定。在这三类标定中，高精度标定用传统摄像机标定，但标定算法复杂，需知道高精度标
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2024-04-23 15:29:20
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一.摄像机内参矩阵摄像机内参矩阵描述的是物体的点与图像点之间的关系。可以将内参矩阵K表示为3*3的矩阵：内参矩阵K包括5个未知参数。一般情况下，摄像机倾斜因子s=0。因此K就只有4个未知参数了，表示焦距在图像坐标系u轴方向的位置，表示焦距在图像坐标系v轴方向的位置，表示光心在图像坐标系u轴方向的位置，表示光心在图像坐标系v轴方向的位置。二.基础矩阵基础矩阵是一个3*3矩阵，表示的是对立图像中对立像
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2024-01-01 12:34:08
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1、摄像机外参：决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系。其中Pw为世界坐标，Pc是摄像机坐标，他们之间关系为
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2015-04-13 16:26:53
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一 作用建立3D到2D的映射关系，一旦标定后，对于一个摄像机内部参数K(光心焦距变形参数等，简化的情况是只有f错切=0,变比=1，光心位置简单假设为图像中心)，参数已知，那么根据2D投影，就可以估计出R t；空间3D点所在的线就确定了，根据多视图（多视图可以是运动图像）可以重建3D。如果场景已知，则可以把场景中的虚拟物体投影到2D图像平面（DLT，只要知道M即可）。或者根据世界坐标与摄像机坐标的相
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2012-03-31 08:50:00
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_b5aa3e0f0101a4tx.html 1、摄像机外参：决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系。其中Pw为世界坐标，Pc是摄像机坐标，他们之间关系为 &
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2015-04-13 16:24:25
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