之所以把SLAM初始化和三角测量放在一起是因为它们之间有一定的关系，理解了三角测量之后才能理解初始化。三角测量三角测量（三角化）的方法来估计地图点的深度。先来看一些什么是三角测量？三角测量是指通过在两处观察同一个点的夹角，来确定该点的距离。以下图为例：考虑图像，相机的光心为，以左图为参考，右图的变换矩阵为。假设在中有特征点，对应到中的特征点，理论上讲和会相交于某一点，该点即是两个特征点所对应的地图
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2024-09-02 17:45:59
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目录前言一、测距原理二、代码1.引入库2.读入数据总结 前言去年暑假参加了一个比赛，比赛内容中需要确定目标的位置 本来想全用图像完成的，最后发现不是很符合要求。比完赛之后，就忙别的事了。直到现在突然想试试摄像头测距。就来了一、测距原理摄像头单目测距原理及实现空间的深度或距离等数据的摄像头。人的眼睛长在头部的前方，两只眼的视野范围重叠，两眼同时看某一物体时，产生的视觉称为双眼视觉。双眼视觉的优点是
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2024-03-08 19:33:47
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在任何领域中，选择适合工作的正确工具是最大化效率、最小化成本并最终确保成功的最佳方法。该原理对于以纳米级分辨率进行的精密测量一样有效。但是，需要一种更加精确的方法来满足电子产品生产、医疗技术、精密光学和其他行业的严格要求。 激光传感器的精确性使其成为工业测量任务的首选工具。关键原理是三角剖分，它利用配备有激光二极管、接收器元件和滤波多透镜光学系统的传感器。激光束从二极管发射到物体表面，
目录前言原理实现步骤效果演示实现代码边缘检测算法测试效果演示前言闲来无事，用C++做了一个简易的单目测距。算法用的cv自带的，改改参数就行。实现了读取照片测距，读取笔记本摄像头测距，读取视频测距三个功能。原理原理：相似三角形原理，已知焦距的情况下检测被测物在图片中所占的像素宽度来判断被测物与摄像头的距离，同时也可以得出被测物的大概长宽。注意：摄像头要和被测物体平行，如果不平行在侧面看来摄像头和物体
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2024-06-27 21:16:23
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# 使用 OpenCV 进行三角测量的原理与应用
三角测量是一种古老而有效的技术，它利用三角形的几何特性来计算物体的位置或尺寸。随着现代计算机视觉技术的发展，特别是 OpenCV 库的普及，这种技术在图像处理与计算机视觉中得到了广泛应用。
## 三角测量的基本原理
三角测量的基本思想是，利用三角形的边和角的关系来确定未知点的位置。例如，假设我们有两个已知的点 \( A \) 和 \( B \
原创
2024-09-26 03:40:15
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前面通过对极约束估计了相机的 R，t，这一节通过三角测量可以恢复深度值，得到特征点的空间位置（估计值）利用opencv进行三角测量的步骤：1、定义旋转矩阵和平移向量组成的增广矩阵2、计算特征点在两个坐标系下的归一化坐标（取前两维）3、调用triangulatePoints，得到空间点的齐次坐标4、归一化处理，取前三维作为空间点的非齐次坐标 需要注意的是：三角测量是由平移得到的，纯旋转是无
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2024-03-19 23:32:57
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1.前言：之前在实验室参加了2020电赛，我选的是G题，测量平面物体的形状，尺寸，距离，便想分享一下自己的一些经验和总结一下教训。
G题我只会用OPENMV来做，要测2-3米所以买了个新的openmv和变焦镜头。2.OPENMV采集数据在openmv中有识别矩形和圆的例程，关于三角形虽没有现成的例程，但是也有相关的资料。先提供相关资料和星瞳的教程 https://book.openmv.cc/刚
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2024-06-14 11:34:01
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识别三角形Canny算子和霍夫变换检测思路求两直线交点具体实现思路 Canny算子和霍夫变换Canny算子主要用于边缘检测，霍夫变化则用于获取边缘直线。故我们先进行Canny边缘检测，后用霍夫变化。在opencv和openmv都有相关集成的函数，直接调用即可。检测思路霍夫变换之后会得到直线的两个点，我们可以运用这两个点求得直线的斜率（k）和截距（b）。再运用高中的知识便轻而易举的得到直线相交的点
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2023-09-16 15:20:15
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想来想去还是先介绍下原理吧，虽然没人看QAQ。可以直接点击右侧目录跳转到代码区。本文可以完成：角点检测 和 图像特征提取(就几行代码)以及进行图像拼接代码，来完成如下操作：一、图像特征-harris1.1 harris角点检测上图我们可以清楚地看到楼房地形状，这是由于它的边边角角在画面上将其勾勒了出来，就像我们小时候玩拼图一样，边边角角有线条或者拐弯的地方最容易选择，对于上
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2024-05-01 09:57:19
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三角测量和极线校正·三角测量假设两个相机像平面精准位于同一平面上，且行对齐，两个光轴严格平行。 利用三角形关系，我们不难推出Z值： 如果主点，坐标相同则可简化为： 因为视差，且为我们的深度值，故：·视差与深度图关系（1）视差与深度成反比，视差接近0时，微小的视差变化会产生较大的深度变化。 （2）当视差较大时，微小的视差变化几乎不会引起深度多大的变化。 （3）因此，立体视觉系统仅物体距离相机较近时具
三角测量是SLAM中，利用相机运动估计特征点空间位置的过程。本节旨在解决以下问题：三角测量的概念三角测量的过程及代码实现；三角测量有哪些不确定性如何提高三角测量的精度1. 概念在SLAM中，利用对极几何约束估计相机运动之后，我们还需要通过三角测量来估计地图点的深度。三角测量（三角化）指的是，通过在两处观测同一个点的夹角，从而确定该点的距离。SLAM中主要用三角化来估计像素点的距离。2. 过程按照对
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2024-01-12 10:45:43
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opencv源代码注释 附上opencv三角测量函数的主要代码和注释 cvTriangulatePoints(CvMat* projMatr1, CvMat* projMatr2, CvMat* projPoints1, CvMat* projPoints2, CvMat* points4D) {
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2022-09-18 00:13:53
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7.5 三角测量使用对极几何约束估计了相机运动之后，下一步需要用相机的运动估计特征点的空间位置。在单目SLAM中，仅通过单张图像无法获得像素的深度信息，需要通过三角测量（Triangulation）（或三角化）的方法来估计地图点的深度。三角测量是指，通过在两处观察同一个点的夹角，确定该点的距离。三角测量最早由高斯提出并应用于测量学中，它在天文学、地理学的测量中都有应用。例如可以通过不同季节观察到星
作者：dulingwen@）编辑：3D视觉开发者社区一、简介ELAS是由Andreas Geiger于2010年提出的一种比较新颖的立体匹配算法，全称为《Efficient Large Scale Stereo Matching》。这种算法的优点是对于高分辨率的图像，能够兼顾较高的匹配速度和匹配精度，在许多公开的数据集中ELAS的平均匹配精度十分接近SGM，但是速度却比SGM更快。ELAS算法并没
【计算机视觉中的相似性度量学习问题】两个样本之间的相似度计算是计算机视觉以及机器学习中的一个重要问题，并在许多方法和应用研究中发挥着至关重要的作用。模式识别和机器学习中的许多方法，如K近邻、K均值、RBF-SVM等，均涉及到了相似度或距离的计算，而相似度（距离度量）的好坏对这些方法的性能产生重要影响。同样，计算机视觉的很多应用，如人脸验证[1]、行人重识别[2]、图像检索[3]等，都可以直接
小白学视觉团队成员“小绿”从零开始读程序。
原创
2021-07-30 09:29:17
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三角测量的目的是用来确定图片中某一个点的深度。为什么会有这样的需
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2022-07-22 18:28:59
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在三维重建过程中，如果使用了IMU-惯导系统，一般可以得到一个大致可信的相机位姿转换。基于IMU短时间可信的原则，重建问题着重在地图的构建问题，即根据图像来获取点集的空间位置（六自由度），重要的一点的是获取深度信息。后记： 三角测量的基础条件是相机产生平移，一个三维点可以与二维投影形成三角关系，进而进行测量。相机纯旋转或者较小的平移，视线角度变化较小，深度测量
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2017-06-14 16:23:00
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激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示，基本组成结构有：1） 2D/3D相机 2）线激光 3）镜头 4）固定
原创
2022-10-04 19:58:29
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这篇博客是在学习高翔《...
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2023-02-06 15:46:18
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