[Mat数据类型和基本操作]®.运行环境：Linux（RedHat+OpenCV3.0）1.Mat的作用：Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组。能够用来保存实数或复数的向量、矩阵，灰度或彩色图像，立体元素，点云，张量以及直方图（高维的直方图使用SparseMat保存比较好）。简而言之，Mat就是用来保存多维的矩阵的。2.Mat的常见属性：data： &nb
findEssentialMat在计算相机位姿时，通常需要使用本质矩阵来描述两幅图像之间的关系。在OpenCV中，可以使用findEssentialMat函数来计算两幅图像之间的本质矩阵。具体来说，findEssentialMat函数接收三个输入参数：匹配点对、相机内参矩阵和可选的参数。其中，匹配点对是指两幅图像中对应的特征点，相机内参矩阵是相机的内部参数，包括相机的焦距、主点、畸变参数等。可选的
转载
2024-07-11 08:10:03
191阅读
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
//alpha融合
int main(int argc,char** argv)
{
IplImage* src = cvLoadImage("E:/opencv/1.jpg");
IplImage* src1 = cvLoadImage("E:/opencv/lena.png");
int x
使用标定助手标定过程很简单就不赘述了，可以自行查找，无非就是生成描述文件=>填写相机像元参数，镜头参数，标定板参数=>拍照=>标定即可例如标定后得到的参数为 相机内参 => CameraParameters := [0.0130131,-2255.9,2.00077e-006,2e-006,1263.13,1031.32,2592,1944] 相机外参 => Came
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
转载
2024-10-17 10:42:41
52阅读
一、 实验任务1.学习利用摄像机内参数对标定图像正畸
2.学习摄像机外参数标定
3.学习利用单应性矩阵对平面内目标进行测量二、 实验过程实验平台：MATLAB R2016a Toolbox_calib工具箱拍摄靶标图像后，进入目录下打开标定工具箱主界面：进入目录后，Load之前标定的内参：经查阅资料了解：fc中两个元素，分别为fx、fy：其中fx = f/dx，f为焦距，单位mm；dx表示x方向像
转载
2024-04-08 21:03:12
2930阅读
1、 相机参数是三种不同的参数。 相机的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。实际其fx=F*Sx，其中的F就是焦距上面的f,Sx是像素/没毫米即上面的dx，其是最后面图里的后两个矩阵进行先相乘，得出的，则把它看成整体，就相当于4个内参。其是把r等于零，实际上也是六个。dx和dy表示：x方向和y
下面是教材《深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析》78页的原话摄像机的内参数可利用OpenCV发布包中的示例程序camera_cailbration.exe来计算。该程序会使用一系列模式图像来找到内部透镜参数，例如：焦距、主点、失真系数。例如：有一组来自于不同角度用于标定的模式图像，总共有8张图像。 通过以下命令方式执行标定 imageliet_creator imagelist.yaml
转载
2024-05-01 15:08:15
344阅读
# 使用 OpenCV Java 实现相机内参矩阵和轮廓检测
在计算机视觉中，处理相机进行深度学习或物体检测时，我们需要了解相机的内参矩阵（intrinsic parameters）以及如何提取图像中的轮廓。本文将逐步指导你完成这个过程，让你能够清晰地理解每一个环节。
## 整体流程
下面是实现相机内参矩阵和轮廓检测的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-13 05:45:17
75阅读
1.为什么要相机标定？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。
【1】进行摄像机标定的目的：求出相机的内、外参数，以及畸变参数。
【2】标定相机后通常是想做两件事：一个是由于每个镜头的畸变程度各不相同，通过相机标定可以校正这种镜头畸变矫正畸变，生成矫正
转载
2024-10-20 13:02:39
1195阅读
获取3D相机内外参写在前面本人从事机器视觉细分的3D相机行业。编写此系列文章主要目的有：
1、便利他人应用3D相机，本系列文章包含公司所出售相机的SDK的使用例程及详细注释；2、促进行业发展及交流。获取相机内外参及API说明相机内外参说明知微传感Dkam系列3D相机允许用户获取镜头的畸变参数、内参和外参畸变参数、内参、外参的定义另请自主查询相关APIGetCamInternelParamet
背景介绍在上一篇cvFindExtrinsicCameraParams2解析（一）中，对cvFindExtrinsicCameraParams2函数中特征点在一个平面上时的外参估计方法进行解析，这个方法是平面标定板会执行的路线。本文对该函数中，当特征点不在同一个平面上时外参数估计的执行路线解析，使用直接线性变换DLT方法，值得注意的是，opencv这里是在有初始内参矩阵的情况下做外参数的估计，若此
转载
2024-08-23 13:39:00
209阅读
1. 相关基础知识 一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式 x ~ K[R|t]X，即如下：这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标，(x, y)是点投影在图像平面的坐标，以像素为单位。K被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵。(cx, cy)是基准点（通常在图像的中心），fx, fy是以像素为单位的焦距。所以如果因为某些因素对来自于摄像机的一幅图像升采样或者
转载
2024-04-02 07:09:18
1624阅读
LM算法在相机标定的应用共有三处。（1）单目标定或双目标定中，在内参固定的情况下，计算最佳外参。OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2。（2）单目标定中，在内外参都不固定的情况下，计算最佳内外参。OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2。（3）双目标定中，在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下，计算最佳的左右相机的内外参及最佳的
转载
2024-06-19 05:26:48
145阅读
目录【1】标定的相关介绍【2】算法流程及相关算子简介（1）算法流程主要有五部分：（2）相关算子介绍1.棋盘标定板查找角点2.亚像素角点准确化3.可视化角点4.相机标定5.误差计算【3】完整代码【1】标定的相关介绍（1）标定的目的 在进行相机标定之前一定要搞清楚相机标定的目的，简单的说，相机标定主要是根据标定板在相机下的不同位置去求解出相机的内参
转载
2024-04-18 17:09:14
895阅读
OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，在OpenCV2.0版本之前采用名为 IplImage 的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦代码开始变得越来越庞大，你需要越来越多地纠缠于这个问
相机标定系列（二）单应矩阵 文章目录相机标定系列（二）单应矩阵前言一、VSLAM中单应矩阵的推导二、单应矩阵的求解三、张正友标定中的单应性矩阵四、根据单应矩阵求解相机内参 前言单应矩阵（Homography）H 它描述了两个平面之间的映射关系。具体的讲，就是处于共同平面上的一些点，在两张图像之间的变换关系。举个例子：空间中有一个长方形盒子，长方形盒子正面中心点为O，用相机在不同的角度拍了两张图片，
继续OpenCv的图像处理对于上一节的inRange得到两幅图像等情况，可以使用addWeighted处理。（1）.然后讲形态学滤波#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace
转载
2024-04-23 15:55:05
36阅读
使用opencv实现单目标定相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现
转载
2024-05-08 22:24:28
333阅读
实验基础首先我们通过OpenCV中的随机数产生RNG，生成一些均匀分布的随机点，这些点的位置对应一副图像中的像素位置，然后使用kmeans算法对这些随机点进行分类，并计算出类簇的中心点。随机产生的簇的数量是2到5之间的值，采样点的数量范围是1～1000，一维矩阵centers存放kmeans算法结束后，各个簇的中心位置。在下面的例子程序中将用到以下的OpenCV函数： 1、RNG::fill -
转载
2024-04-07 15:07:18
66阅读
