OpenCV学习笔记(15)使用OpenGL显示双目视觉三维重构效果
2010年06月24日
上一篇笔记中使用Matlab初步显示了双目视觉重构出的环境三维效果图，不过并没有加上纹理信息。在OpenCV中文论坛里，大象的帖子（http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f
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2024-03-13 15:37:08
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标签： 说明：以下涉及到的一些公式以及图片来自于Learning OpenCV。 做了快2个月的立体相机标定，遇到了一些问题，也有了一些体会，在这里记下来。1.在做立体相机标定的时候，标定板的规范与否直接影响到最后标定的结果，进而会影响目标3D坐标重建。 这里说的规范指的是，打印的棋盘格(或者圆点)需要保证每个square都是严格大小一致的，即打印出来后每个棋盘格大小应一样；打印出来的棋盘格要尽
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2024-04-23 10:57:16
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Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法关键点就是一小块图像，而描述符是一种数学结构，通常为一组浮点数。而如何更好地将图像信息抽象为描述符将是一个主要的问题。同时，对于描述符，它应该能够针对不同的场景，给出一定的旋转不变性。关键点和描述符的是三个主要的应用场
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2024-04-26 13:50:23
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摘要（Abstract） 通过笔记一的学习，我们已经能够下载、安装OpenCV并新建VS2010项目进行相关的配置，笔记一也已完成第一个程序HelloCV的演示。本文首先通过详细介绍OpenCV中如何从硬盘加载/读取一幅图像，并在窗口中进行显示来对笔记一中的演示程序做详解。其次，本文实现了简单的图像变换，将一幅RGB颜色的图片lena.jpg转化成灰度图像，以达到修改的目的，另外，在此变
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2024-03-14 21:49:07
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目录 目录前言跟踪算法OpenCV30提供的跟踪APIopencv32vs2013opencv_contrib32opencv32和opencv_contrib32源码下载cmake编译opencv320总结参考链接下载地址 前言前面一直使用camshift做跟踪，但是camshift实际使用的效果并不怎么好。随着对OpenCV稍微了解了一点点之后，看到这篇博客[同时看到这篇博客自适应三特征融合之
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2024-05-11 08:55:12
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通过本套课程,可以学到: 1.opencv的基本操作 2.两个案例,目标追踪&人脸识别 对重点内容,我会提示,包括我再准备这套课程过程中遇到的坑点! 最后代码我会放到git上,章节顺序一致:https://github.com/justinge/opencv_tutorial.git系列文章目录第1章 Opencv 图像基础 和 argparse模块 第2章 Opencv 读取、保存图片和
关键点和跟踪基础//文章内的所有内容均是本人学习笔记和个人理解，不构成教程，若有错误，欢迎指出//本章分为两部分，一是角点的介绍，二是Lucas-Kanade稀疏光流算法介绍。角点检测 角点是图像中一小块具有丰富局部信息的图像块，数学含义则是局部导数最大的点。关键点则是在这一基础上的拓展，可以理解为是在众多角点中选择一些具有很高辨识度的角点当做特征点，以便在多幅图像中建立联系，因此关键点的选择越是
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2024-04-02 08:38:27
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文章目录定义和输出常见的点点的表示颜色表示：Scalar 类尺寸表示矩形的表示：Rect 类颜色空间转化：cvtColor() 函数 定义和输出常见的点#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main()
{
// 定义和输出二维点
cv::Point2f p2f(6, 2); // 定
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2024-02-17 17:19:06
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OpenCv图像处理之常用工具Point、Scalar、Size、Rect和cvtColor介绍cv::Point操作cv::Scalar操作cv::Size操作cv::Rect操作cv::cvtColor操作BGR灰度空间HSV cv::Point操作Opencv中的数据类型大多由模板类进行创建，为了描述图像中的点（点的坐标等信息），提供了二维点模板类Point_和三维点模板类Point3_。
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2024-04-03 20:35:08
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1，不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV(Hue，Saturation，Value)。色彩空间详情灰度通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个
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2024-07-08 15:19:12
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特征检测与匹配 这个技术在物体检测，视觉跟踪和三维重建等领域都有应用。 “FAST”—FastFeatureDetector “STAR”—StarFeatureDetector “SIFT”—SIFT(nonfree module) “SURF”—SURF(nonfree module) “ORB”—ORB “MSER”—MSER “GFTT”—GoodFeaturesToTrackDetect
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2024-05-08 17:00:44
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一、opencv宽高对应关系：Mat.rows = Mat.size().height = 高
Mat.cols = Mat.size().width = 宽
int sz_1[2] = { 200, 400 }; // {高，宽} {Mat.rows,Mat.cols}
Mat m = cv::Mat(2, sz_1, CV_8UC1,Scalar::all(255));
or
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2024-04-10 13:06:58
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部分 VII摄像机标定和 3D 重构42 摄像机标定目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数，对畸变图像进行修复42.1 基础 今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种：径向畸变和切想畸变。如下图所示，用红色直线将棋盘的两个边标注出来，但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。你可以通过访问Dis
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2024-05-28 17:55:05
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重磅干货，第一时间送达Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具，主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化，实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。工具背后的算法逻辑非常复杂，由于小编是非专业的，不敢造次 。本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具，工具都有大量de
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2023-09-06 20:45:15
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Opencv中3D显示模块viz安装 文章目录前言安装cmake编译viz编译opencv3.4.44.0.0VS2015测试 前言 最近工作需要在VS2105中调用opencv的3D显示模块viz，默认情况下，opencv点安装是不会自动安装viz模块的 关于viz模块，首先要取决于opencv的版本；在opencv4.0之前的版本，对应的opencv_contrib中是没有viz模块
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2024-03-05 08:36:16
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推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D开发工具链。1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的**开源三维重建软件。https://github.com/alicevision/meshroom2、Openmvg ⭐2,829Openmvg库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建，它由图像框架组成，
Mat T1 = (Mat_<float>(3, 4) <<
1, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0);
Mat T2 = (Mat_<float>(3, 4) <<
R.at<double>(0, 0), R.at<double&
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2024-06-11 10:40:18
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选自arXiv，作者：Wenxuan Wu、Zhongang Qi、Li Fuxin，机器之心编译。
3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。如将 CIFAR
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2024-03-29 12:39:43
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在使用OpenCV一段时间，但一直没认真搞过这个开源库各个文件夹中所含代表的是什么。今天通过查阅资料，了解到各个组件功能，本来用Mindmanager做了个思维导图，但可惜图片生成后扩展太大，无法显示，就弄成大纲形式吧，给自己提个醒。OpenCV组件结构 （2.3.1版本）
3rdparty
包含第三方库的实现代码， 如zlib
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2024-04-25 18:50:40
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理论在计算机视觉估计中，从n个3D到2D点对应的相机姿势是基本且易于理解的问题。 该问题的最一般版本需要估计姿势的六个自由度和五个校准参数：焦距，主点，纵横比和歪斜。 使用众所周知的直接线性变换（DLT）算法，可以建立至少6个对应关系。 但是，对问题进行了若干简化，这些简化成为提高DLT准确性的不同算法的广泛列表。最常见的简化是假设已知的校准参数，即所谓的Perspective- * n * -P
