OpenCV实现SfM（一）：相机模型
注意：本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译，因为很多函数是3.0以后才加入的。 目录： SfM介绍小孔相机模型坐标系内参矩阵外参矩阵相机的标定 SfM介绍 SfM的全称为Structure from Motion，即通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。它与Kinect这
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2024-05-13 10:33:07
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编译环境：ubuntu16.04 LTSOpencv版本：opencv4.0.1+opencv4.0.1 contribute下载opencv4.0.1及contribute模块https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.0.1https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.0.1更
本博文为本人学习三维重建的学习笔记，本博文的大部分内容来源于网络各类教程博客，本博文仅供本人学习记录用理论学习视觉三维重建=定位定姿+稠密重建+surface reconstruction/mesh+纹理贴图 SLAM与三维重建的区别（SLAM和三维重建有什么区别？ - 知乎）：sfm对应是无序的图像，而SLAM一般是有序的sfm不需要标定，而SLAM一般要sfm是offline，SLA
文章目录OpenCV构建SFM模型SFM的概念从一对图像估计相机运动使用丰富特征描述符的点匹配利用光流进行点匹配寻找相机矩阵场景重建从多个场景重建重构的细化使用PCL可视化3D点云使用实例代码 本文是翻译自经典书籍Mastering OPENCV第4章。 OpenCV构建SFM模型在本章中，我们将讨论运动恢复结构（SfM）的概念，或者更好地说，使用OpenCV API中的函数从通过相机运动拍摄
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2024-05-19 21:20:40
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有一个关于mnist的一个事例可以参考，我觉得写的很好：#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import struct
# from bp import *
from datetime import datetime
# 数据加载器基类
class Loader(object):
def __init__(self, path, count)
Cisco Catalystò 6500系列交换矩阵模块包括新交换矩阵模块2（WS-X6500-SFM2）和交换矩阵模块（WS-C6500-SFM），它与Supervisor Engine 2的结合，将可用的系统带宽从现有的32Gbps提高到256Gbps。这一可用带宽方面的大幅增加确保了Cisco Catalyst 6500系列不仅能持续提供同类最佳带宽，而且还具有当今最先进网络所需的性能和高级
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精选
2007-08-23 06:02:42
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前言此为学习《视觉SLAM十四讲》第1、2讲及其他相关SLAM内容的总结与整理。什么是SLAMSLAM是Simultaneous Location and Mapping，同时定位与地图构建。是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。 目的是解决自主机器人“定位”和“建图”两个问题。同时要求能够实时地，没有先验知识地进行。SLAM问题的本
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2024-05-28 19:37:20
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上一次学习了双目三维重建，这次来学习基于多目的三维重建。首先，为了简化问题，我们要做一个重要假设：用于多目重建的图像是有序的，即相邻图像的拍摄位置也是相邻的。求第三个相机的变换矩阵 由前面的文章我们知道，两个相机之间的变换矩阵可以通过findEssentialMat以及recoverPose函数来实现，设第一个相机的坐标系为世界坐标系，现在加入第三幅图像（相机），如何确定第三个相机（后面称为相
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2024-03-15 18:41:12
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环境：Win10, OpenCV4.2，VS2017, CMake 3.9.1 参考链接：https://blog.csdn.net/fanhao900322/article/details/78787712 https://blog.csdn.net/wzheng92/article/details/79504709 ① ...
原创
2021-06-10 17:17:24
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注意：本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译，因为很多函数是3.0以后才加入的。目录： SfM介绍小孔相机模型坐标系内参矩阵外参矩阵相机的标定 SfM介绍 SfM的全称为Structure from Motion，即通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。它与Kinect这种3D摄像头最大的不同在于，它只需要普通的RGB摄像头即可，因此成本更低廉
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2023-11-30 15:22:53
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分享创新知识、改变世界！更新：2022.7.25【1】–2022.7.30【2】–2022.8.24【3】–2022.9.30【4】–2022.11.15【5】–2022.12.15【6】一、 压缩感知：一种新型亚采样技术雷达成像中常见先验信息即稀疏性，利用稀疏性和少量观测数据以及正则化方法重建出目标场景，形成压缩感知理论。压缩感知成像中，CS侧重减少测量数据量，正则化强调结果质量的提高。压缩感知
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2024-10-24 07:18:19
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环境：Win10, OpenCV4.2，VS2017, CMake 3.9.1 参考链接：https://blog..net/fanhao900322/article/details/78787712 https://blog..net/wzheng92/article/details/79504709 ① ...
原创
2022-03-09 14:29:46
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网名：无名 QQ:16349023 email:mengwzy@qq.com 以前很少写教程，写的可能有点乱希望大对家有帮助 threshold 方法是通过遍历灰度图中点，将图像信息二值化，处理过后的图片只有二种色值。 其函数原型如下： 1. double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, d
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2024-03-30 21:03:10
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halcon二维测量的基本步骤
1.图片预处理，这里指的是图片的滤波等手段，使要测量的特征凸显化，有效去除噪点干扰等。
2.阈值化，通过阈值化抽取出图像的特征，通常使用灰度阈值化，但halcon中没有特意的将图片转换成灰度图，而是直接调用阈值化处理函数。同时灰度直方图能帮助开发人员快速找到阈值范围。
3.阈值化之后是求解图片的联通区域，一般阈值化之后存在很多连通区域，还
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2024-05-10 20:02:07
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简单说明SFM是Structrue From Motion(从运动恢复结构)。MVS是Multi View Stereo(多视图立体)，SFM生成的是稀疏点云，恢复相机之间的几何关系，MVS生成的是密集点云。由sfm获得的一些相机参数和相机之间的几何关系，而MVS是对上面步骤的细化从而产生所谓的密集重构。学习资料基于图像的大规模场景三维重建(上)：https://www.leiphon...
原创
2022-07-22 18:25:27
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学习笔记，TensorFlow实现源码地址：https://github.com/lsq960124/DeepLearning/blob/master/TensorFlow%20notes/TensorFlow%20basis03.ipynb1.在二分类问题中，对于每个观察样本： &nbs
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2024-01-20 05:07:01
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基于OPENCV的图像二值化代码：#include <opencv2/core/core.h
原创
2022-12-04 00:26:30
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在文章Catalyst 6000 family Architecture提到过SFM(switch fabric module)，这里具体讲述软操作方面的知识。
在一个安装了SFM的交换机上，有如下三种switch modes： 1，compact mode---这种模式用于处理仅仅安装了fabric-enabled modules的交换机（没有安装nonfabric-enabled modul
原创
2008-08-12 15:51:27
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SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法。 vSLAM所谓的mapping，vision方向叫structure；vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。但是从出发点考虑的话，SFM主要是要完成3D reconstuction，而vSLAM主要是要完成localization。
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2018-04-04 20:35:00
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SFM即运动恢复结构（Structure from Motion），这里给出实现的python代码即解释，关于SFM流程的介绍详见我的这篇博客：特征提取这里采用opencv库的SIFT角点：def extract_features(image_names):
sift = cv2.SIFT_create(0, 3, 0.04, 10) # 这些是默认值创建
key_p
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2023-12-21 13:03:47
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