摄像机矩阵由内参矩阵和外参矩阵组成,对摄像机矩阵进行QR分解可以得到内参矩阵和外参矩阵。内参包括焦距、主点、倾斜系数、畸变系数(1) 其中,fx,fy为焦距,一般情况下,二者相等,x0、y0为主点坐标(相对于成像平面),s为坐标轴倾斜参数,理想情况下为0       外参包括旋转矩阵R3×3、平移向量T3×1,它们共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系,旋  转矩阵描述了世界坐            
                
         
            
            
            
            一、 标定    首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论、算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候可以去看看。   Q1:为什么要做摄像头标定? 标定的目的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵,内参数矩阵可以理解为焦距相关,它是一个从平面到像素            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #coding:utf-8
#生成黑白标定图及定标代码
import cv2 
import numpy as np
import os
import time
import sys
#单目校正后的npy文件保存路径
Leftmtx_path='/home/nvidia/AI_Robot/twilight/usb_camera/output/LeftcameraMatrix.npy'    #            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言系统:ubuntu18.04(windows系统也适用),语言:c++ 利用opencv(sgbm、bm函数)实现对多组双目图片输出深度估计图(三角视差测距法)。1.文件结构 本来用的cmake,但是不知什么原因一直出错,链接不到opencv库,无奈只好改用命令行参数编译方法,文件结构因此也较为简单(一般结构需要包含lib、src、include、bin、build、data、CMakeLis            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            《1》首先应该阅读张正友大神的文章,对单目标定,都求解的是哪些参数,如何求的初始值,然后是如何带入到后面的L-M 优化中对参数refine的。Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration[J]. Tpami, 2000, 22(11):1330-1334.Zhang Z. Flexible Camera Calibration b            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                垃圾硕士的第一篇博文,最近可能不太做图像处理这块了,做个总结吧。我写代码的时间不长,代码也非常的混乱,如果有想交流批评指教的同学留言就好。(害怕脸)    寒假前被老板叫去做机械臂和双目视觉(我专业是航天工程啊喂!),反正有的没的做了做,虽然也遇到了一些问题但老实说都不是大问题,总之就是参考了很多大牛们的代码和方法。结果这次汇报老            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 双目视觉 何为双目视觉?  双目视觉是模拟人类视觉原理,使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体,获取在不同视觉下的图像,根据图像之间像素的匹配关系,通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息,就可以计算出物体与相机之间的实际距离,物体3维大小,两点之间实际距离。目前也有很多研究机构进行3维物体识别,来解决2D算法无法处理遮挡,            
                
         
            
            
            
            重载双目运算符双目运算符(或称 二元运算符)是C++中最常用的运算符。双目运算符有两个操作数,通常在运算符的左右两侧,如 3 + 5,a = b, x < 10 等。在重载双目运算符时,不言而喻在函数中应该有两个参数。下面再举一个例子说明重载双目运算符的应用。定义一个字符串类 String,用来存放不定长的字符串,重载运算符“==”,“<”和“>”,用于两个字符串的等于,小于和大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1,打开两个单目,拼成双目#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/opencv_modules.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;//int main17051000()int main(){	Vi...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼。 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来。一、 标定    首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提            
                
         
            
            
            
            # 双目视觉与OpenCV Python应用
双目视觉是一种通过两个摄像头获取图像,然后通过计算两个图像之间的差异来获取深度信息的技术。在计算机视觉领域,双目视觉被广泛应用于三维重建、深度检测、物体跟踪等领域。本文将介绍如何使用OpenCV和Python实现双目视觉。
## 1. 安装OpenCV
在使用OpenCV之前,需要先安装OpenCV库。可以通过以下命令来安装OpenCV:
``            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            有两种方法:(1)采用重载双目运算符方式
          (2)1.类型转换函数(将类的对象转换为其他数据类型)
2.转换构造函数(将其他类型转换为类的对象)(仍然要配合重载双目运算符的方式,因为最终实现的是类的两个对象相加)(注意:类型转换函数和转换构造函数不可同时使用,会出现二义性!)/*以下程序均以‘+’为例!*/
一:采用重载运算符方式(需要考虑重载符号的左右值顺序,左值为本类对象,则            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换,形式如图3-26所示,它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像,常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘,便于对文字的识别和检测。图3-26 极坐标变换示意图OpenCV 4中提供了warpPolar()函数用于实现图像的极坐标变换,该函数的函数原型在代码清单3-38中给出。代码清单3-38 wa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                     本文用QT调用OpenCV4.5.1进行相机标定。 头文件如下#include <QMainWindow>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>
#includ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 使用Python和OpenCV实现双目视觉
## 什么是双目视觉?
双目视觉是模拟人类视觉的一种计算机视觉技术,它使用两个相机来捕捉同一场景的图像,从而实现深度感知。这种技术广泛应用于机器人导航、3D重建和虚拟现实等领域。通过比较两个镜头的视差,可以计算出物体到相机的距离。
## 双目相机标定
在进行双目视觉处理之前,首先需要对相机进行标定。相机标定的目的是为了获得相机内参和外参,以便            
                
         
            
            
            
            目录 目录说明双目测距原理opencv实现双目测距的原理双目测距代码说明双目测距的代码和实现接下来 1 说明怕以后忘了,现在总结一下前一段时间一直在弄的,有关双目视觉的东西。  双目视觉的原理网上有很多,我只简单记录一下我对于这个的理解。    运行环境:  1.windows10  2.opencv 2.4.9  3.visual studio 2013  4.两颗微软HD-3000摄像头2 双            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              操作流程如下:(文末附上最近用opencv4.5.3重新写过的源码)1.请配置好vs环境(此版本是vs2010+opencv2.4.3所写,具体配置自己查吧。)2.运行界面如下图(很简陋):                                       
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录 目录说明之前文章中的双目测距代码效果更好的双目视觉代码效果更好的双目视觉代码的实现1 标定过程2 测距过程一些问题以及解决方法要说的 1 说明我之前写过一篇文章《完全基于opencv的双目景深与测距的实现》:  但是之前文章中的双目视觉代码并不完善,所以就想再找找看有没有更好的实现方法。然后就在youtube上找到一个视频:https://www.youtube.com/watch?v=PR