在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，本节使用的项目代码可以在这里下载到。一、运行示例 在下载完整个工程以后，按照工程使用说明，下载配置Opencv，运行VS2019项目即可。正常情况下，运行结果如下图所示： 图1 图2 图3 图1显示了dos框输出的信息：计算stereo calibration以及误差。图2和图3和双目标定其实没有关系，图2显示的是rectify以后双
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2023-11-19 16:31:25
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摄像机的内参数：摄像机内参数矩阵(fx,fy,cx,cy)和畸变系数(三个径向k1,k2,k3,两个切向p1,p2）
摄像机的外参数:旋转向量（大小为1×3的矢量或旋转矩阵3×3）和平移向量（Tx,Ty,Tz）。这里我们讲解一下旋转向量：旋转向量是旋转矩阵紧凑的变现形式，旋转向量为1×3的行矢量。
上述公式中r就是旋转向量，1、旋转向量的方向是旋转轴 2、旋转向量的模为围绕旋转轴旋转的
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2021-07-12 11:22:47
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立体成像概述我们对双眼的立体成像能力非常熟悉，但是在计算机软件中，我们可以模仿这种能力到什么程度呢？实际上，计算机是通过寻找两个成像仪上的对应点来完成这个任务。其原理是：查找某个点在两张图片的对应点，通过其和摄像机基线之间的距离进行计算，可以得到这个点的三维位置。尽管两张图片的对应点的搜索计算量比较高，但我们可以利用几何知识，限定搜索的范围，降低计算量。因此，使用双目相机进行立体成像包括以下4个步
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2024-01-13 15:10:07
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1.单目摄像机标定目的单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态。单目摄像机标定最终将确定9个参数，摄像机内参数有4个，透镜畸变参数5个。2.单目摄像机标定流程制作标定板使用摄像机拍摄不同角度的标定板将照片放置于预设的文件夹中编写程序计算摄像机内参数和透镜畸变参数保存9个参数3.关键源代码说明3.1bool findChessboardCorners((InputArra
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2024-05-01 15:15:16
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1 摄像机标定 在摄像机几何模型中，我们得到了摄像机模型变换矩阵为，其中，K为摄像机内参，R,C为摄像机外参。 为了方便后续推导方便，对公式符合做出一些修改： 1）使用T代替-C表示平移参数，； 2）摄像机内参在引入像平面扭曲变换（skew）时引入了s后导致参数不再只表达y轴上的缩放信息， 因此在后
原创
2022-12-19 14:27:18
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1 摄像机标定 在摄像机几何模型中，我们得到了摄像机模型变换矩阵为，其中，K为摄像机内参，R,C为摄像机外参。 为了方便后续推导方便，对公式符合做出一些修改： 1）使用T代替-C表示平移参数，； 2）摄像机内参在引入像平面扭曲变换（skew）时引入了s后导致参数不再只表达y轴上的缩放信息， 因此在后
原创
2022-12-17 16:59:24
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/*一次完成标定：我们通过程序来完成如下功能，
1）首先寻找用户指定维数的棋盘，
2）捕捉用户需要的许多完整图像(即能找到棋盘的所有角点)，计算摄像机内参数和畸变参数。
3）进入显示模式，以显示矫正后的摄像机图像
*/
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <string>
#include <ios
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2024-03-18 22:12:05
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# Python加载双目摄像机的实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Python加载双目摄像机。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现步骤概览
首先，让我们通过下面的表格来了解整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 初始化摄像机 |
| 3 | 捕捉图像 |
| 4
原创
2024-01-04 08:37:14
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一、双目视觉智能平台概述 双目视觉智能平台以双路CMOS传感器IMX214+ XC7Z100 FPGA为基础，支持双路1080P 60fs视频输入， ZYNQ FPGA 支持FPGA预处理和双ARM计算。软件支持双目摄像头采集及QT图像显示，ARM接口管理
一、使用opencv采集双目图像1.准备标准棋盘并打印这里我们使用OpenCV提供的sample程序中的标定图片，图片位于opencv(C++版本)的安装路径：opencv\sources\samples\data下。使用打印机打印图片，注意不要选择适应边框，直接原大小打印，这样每一个小方格子的边长就是26mm（实际测量）。2.摄像头采集双目图像并且保存标定图片需要使用标定板在不同位置、不同角度、
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2023-12-15 09:28:32
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单目相机标定与双目相机标定是进行视觉测量，视觉定位的关键步骤之一，对于其具体的理论部分的理解可以参考：这些文章都写的非常好了，因此就不在进行阐述。下面贴出自己在测试过程中使用的代码（代码中涉及到保存结果的路径需要自己设定一下，还没有改成参数传递的方式）：１、单目相机标定单目相机标定类的头文件monocular.h#ifndef MONOCULAR_H
#define MONOCULAR_H
#i
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2024-04-16 14:01:43
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一、使用opencv采集双目图像1.准备标准棋盘并打印这里我们使用OpenCV提供的sample程序中的标定图片，图片位于opencv(C++版本)的安装路径：opencv\sources\samples\data下。使用打印机打印图片，注意不要选择适应边框，直接原大小打印，这样每一个小方格子的边长就是26mm(实际测量)。2.摄像头采集双目图像并且保存标定图片需要使用标定板在不同位置、不同角度、
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2024-05-23 04:27:35
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一、 概述 计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物 体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其 在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型 参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到， 这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学 参数，摄像机相对于
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2024-08-25 21:55:18
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Halcon标定流程
摄像机分两种，一种是面扫描摄像机（Area Scan Camera），一种是线扫描摄像机（Line Scan Camera）。准确来说，叫摄像机系统比较正确。两者的区别我也提一提吧，有些同学可能不知道，所谓的面扫描摄像系统是指可以通过单纯曝光取得面积影像，而线扫描摄像机，必须利用运动速度才能取得影像。
两种不同的摄像系统由于成像的过程有区别，所以标定的过程也有区别，这里仅讨论面扫描摄像系统。流程如下：
原创
2009-01-02 16:03:30
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摄像机内参数，能够让我们将3D坐标转换为2D图像坐标。
说明：要理解下面的函数中参数的真实用法还需要阅读一下相机标定程序。摄像机标定函数：
void cvCalibrateCamera2( CvMat* object_points, CvMat* image_points, int* point_counts, CvSize image_size, CvMat* intrinsic
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2021-07-12 11:22:35
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摄像机的追踪标定本文是我第一次写的博客，有不详之处，望大家见谅，也希望大家多多支持。废话不多说，直接进入正题。对于摄像机标定，是学习图像处理和机器视觉不可回避的话题，这方面的现有理论已相对成熟，国内外学者所发的相关文章不少。摄像机标定主要分为传统相机标定，摄像机自标定，主动视觉标定。在这三类标定中，高精度标定用传统摄像机标定，但标定算法复杂，需知道高精度标
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2024-04-23 15:29:20
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我用的是opencv官方的例程，花了一天把代码大致注释了下,但是双目感觉好难，很多地方都不懂下面是对例程使用的说明 双目摄像头矫正就是为了极点在无穷远处对应的极线水平对齐旋转左右相机使得他们看起来是在一个平面上面的，并且使得他们对应的极线是水平对其的，最后进行scale缩放使得水平的畸变最小可以自己拍摄13张左相机，13张右相机图片进行代替（ps：图片名称需要和.xml文件中的对应）OpenCV的
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2024-03-01 10:40:32
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_b5aa3e0f0101a4tx.html 1、摄像机外参：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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2015-04-13 16:24:25
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之前做过摄像机标定的研究，不过现在忘了好多，昨天下午又捡起来，好好复习一下（主要是学习opencv一书内容）。摄像机标定基本知识：摄像机标定误差包括内参（4个）、畸变参数（径向和切向共5个）、外参（平移和旋转共6个）。误差参数分析：摄像机模型采用针孔模型成像模型
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2021-07-12 11:30:53
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1、摄像机外参：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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2015-04-13 16:26:53
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