我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络(CNN)为这个项目创建分类算法,并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来,同时输出棋盘的2D图像以查看结果。01. 数据 我们对该项目的数据集有很高的要求,因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的,这导致我们创建了自己的数据集。我使用国际象棋和摄像机(GoPr
在vio系统中,camera-imu间内外精确与否对整个定位精度起着重要的作用。所以良好的标定结果是定位系统的前提工作。目前标定算法主要分为离线和在线标定,离线标定以kalibr为代表,能够标定camera内参、camera-imu之间位移旋转、时间延时以及imu自身的刻度系数、非正交性等。本文基于kalibr[2]整体框架,介绍标定算法原理。相机投影模型这里以常用的针孔相机投影为例,而畸变模型
C# OpenCvSharp Demo - 棋盘相机标定目录效果项目代码下载效果项目代码using OpenCvSharp; using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; usin
题目描述 小A站在一个巨大的棋盘上。这个棋盘可以看成是一个网格图。这个网格图的大小为n*m。左上角坐标为(1,1),右下角坐标为(n,m)。这个棋盘很特别,他每行每列都是一个环。具体来说,当小A站在第一行,他往上走的时候,他会走到第n行,站在第n行往下走会走到第一行。对于第一列和第m列类似。小A在棋盘上可以上下左右走,假设他站在位置(i,j),向上走,会走到(i-1,j),向下回到(i+1,j
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1. 棋盘图片采集        Single Camera Calibrator App支持棋盘、圆圈和自定义检测器图案。有关这些图案的细节和包含可打印图案的PDF文件,请参见校准图案。分享一个可以生成各种标定板的网站:https://calib.io/pages/camera-calibration-patt
摘要1. 需求2. 算法的步骤3. 实现的效果4. 部分代码5. 非常感谢您的阅读!6 期待您加入 1. 需求我目前在做自动驾驶车辆上的各类传感器的标定问题。很容易理解,各类传感器就相当于自动驾驶汽车的眼睛,眼睛近视了,我们还能指望他安全吗?所以各类传感器的标定也是一个非常重要的方面。最近组里有一个我认为有点奇葩的需求,利用棋盘进行广角相机的内参标定,相机模型用的是之前我们介绍过的OCAM模型
http://blog.sina.com.cn/s/blog_b5aa3e0f0101a4tx.html 1、摄像机: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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1、摄像机: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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1、摄像机: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                       &nbsp
本文结合OpenCV官方样例,对官方样例中的代码进行修改,使其能够正常运行,并对自己采集的数据进行实验和讲解。一、准备OpenCV使用棋盘板进行标定,如下图所示。为了标定相机,我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘上,二维图像点很容易通过角点检测找到。而对于真实世界中的三维点呢?由于我们采集中,是将相机放在一个地方,而将棋盘定标板进行移动变换不同的位置,然后对其进行
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OpenGL红宝书中在内存中生成图像时,多次提到了一个生成黑白棋盘的例子。相关代码如下:#define checkImageWidth 64 #define checkImageHeight 64 GLubyte checkImage[checkImageWidth][checkImageHeight][3]; ...... void makeCheckImage(void) { in
CogCalibNPointToNPoint工具CogCalibNPointToNPoint工具计算将图像坐标映射到“真实情况”坐标的二维转换;将其计算的坐标空间附加到坐标空间树上。校准校准视觉系统:创建一个固定的坐标系统,表示真实情况的测量和位置。校准图像通常,校准在待检查的元件以外的元件上进行;一些校准板校准:在已知位置上包含特征:所需的特征数量取决于计算的自由度数量即平移、旋转、比例、纵横和
相机标定系列(三)利用matlab进行相机标定 文章目录相机标定系列(三)利用matlab进行相机标定前言一、棋盘图像的采集二、单目相机标定三、双目相机标定 前言matlab的应用程序中含有对双目相机和单目相机的标定工具箱,能够获得相机的内、参数以及畸变参数等。在理解了相机成像和单应矩阵的原理后,使用matlab应用程序对相机进行标定时理解起来会很轻松。一、棋盘图像的采集1、棋盘的来源:可
程序流程准备好一系列用来相机标定的图片;对每张图片提取角点信息;由于角点信息不够精确,进一步提取亚像素角点信息;在图片中画出提取出的角点;相机标定;对标定结果评价,计算误差;使用标定结果对原图片进行矫正;opencv实现代码:#include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #include &lt
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# Python OpenCV 内参棋盘坐标系实现指南 在计算机视觉领域,棋盘模式被广泛用于相机标定。本文将教会你如何使用Python和OpenCV来实现棋盘坐标系并获取相机的内参。整个流程可以简单地总结为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 准备棋盘图案并采集棋盘图像 | | 2 | 检测棋盘角点 | | 3 |
原创 10月前
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目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我们将了解什么是极点,极线,极线约束等。基础概念当我们使用针孔相机拍摄图像时,我们失去了重要信息,即图像深度。 或者图像中的每个点距相机多远,因为它是3D到2D转换。 因此,是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题。 答案是使用不止一台摄像机。 在使用两台摄像机(两只眼睛)的情况下,我们的眼睛工作方式相似,这称为立体视觉。 因此,让我们看看Ope
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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参数的估计,若此
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使用opencv实现单目标定相机标定的目的:获取摄像机的内参矩阵(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:摄像机的内参系数。这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现
这教程的目标是学习怎样通过一系列棋盘图片进行相机标定。1.打开【opencv\sources\samples\cpp】文件夹并将用到imagelist_creator.cpp和calibration.cpp文件 2.使用imagelist_creator 来创建一个包含你的目标标定照片列表的 XML/YAML 文件 3.运行 calibration 例程来进行摄像机标定. OpenCV sa
张正友标定相机内参拍摄棋盘图像,并按照形式如下命名,放置在工程的images目录下编写代码,首先读取图像,然后提取棋盘角点,然后利用opencv计算重投影误差做标定,最后做相机内参的评价,代码注释完整,简单易懂// // Created by gj on 2021/11/15. // #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgpr
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