硬件平台：rk3288核心板，底层驱动是已经调好的，这边主要是用qt做上层应用开发buildroot版本：2018.02-rc3qt版本：qt creator 4.11.1 based on qt 5.14.1opencv版本：opencv31、buildroot添加opencv库1> 进入PET_RK3288_P01_Linux/buildroot/output/r
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2024-09-25 12:24:27
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这教程的目标是学习怎样通过一系列棋盘图片进行相机标定。1.打开【opencv\sources\samples\cpp】文件夹并将用到imagelist_creator.cpp和calibration.cpp文件 2.使用imagelist_creator 来创建一个包含你的目标标定照片列表的 XML/YAML 文件 3.运行 calibration 例程来进行摄像机标定. OpenCV sa
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2024-05-07 14:16:49
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这篇文章对我有很大启发，非常好！ 经常碰到朋友，尤其是计算机视觉初学者朋友问到我关于OpenCV怎么获取图片，怎么把OpenCV跟相机结合起来这一类的问题。本人不才，不过，在平时的工作中，都接触到这方面，今天特意发文章给有些朋友们解惑一下。 我们做视频分析或者说监控行业用的相机，一般来说，有
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2024-05-24 17:52:56
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相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、
1内参内参：在小孔成像模型中有一个光点P，其将光以直线的方式穿过纸板的小孔(光心），射到显示纸板（物理成像平面）上，其坐标系结构如下图所示。而内参的作用即是在知道P的x、y、z后可以求出x`,y`。具体计算过程见：这里讲的很细，我直接就看懂了。 2外参第一步，假象你的头部就是三维世界的中心，相机、篮球都有一个坐标，但是现在要知道的是相机中照片中的篮球的一个点的位置，因此应该将
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2024-08-15 16:27:35
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本文结合OpenCV官方样例，对官方样例中的代码进行修改，使其能够正常运行，并对自己采集的数据进行实验和讲解。一、准备OpenCV使用棋盘格板进行标定，如下图所示。为了标定相机，我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行
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2023-10-06 16:09:26
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相机和距离传感器的标定是机器人和计算机视觉领域中非常重要的基础问题之一。虽然MATLAB和OpenCV里都有对应的工具箱或者库函数，可以直接用来做相机标定，但如果需要同时标定多个相机（比如多目机器人、阵列相机），那这些传统的标定法将消耗掉研究者和开发者的大量时间和精力。有没有一种省心的、全自动化的标定方法呢？这里介绍一种可以实现全自动化对相机-相机、相机-距离传感器之间进行标定的方法，并且有论文和
所有期刊、会议文章下载链接均不贴出arxiv都有，只做标记 这里有一个大家必看的PPT：Mattoccia - 2012 - Stereo Vision Algorithms and Applications University of Bologna；很多人都有分享。如果没有C币可以直接从我网盘拿去。 链接：https://pan.baidu.com/s/1XQqvuqp9xYzz_grlr
双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao ：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级），d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去，Z的
流程：1. 拍摄棋盘格各个角度十几二十张图像；
2. openCV函数findChessboardCorners(image,patternSize,corners,flags = None)提取角点，其 中参数image表示输入图，pattenSize为棋盘格内角点每行每列个数，corners检测到的角点输 出保存数组。
3. 步骤2提取的整数坐标角点是不精
# Python与OpenCV中的相机内参和外参设置
在计算机视觉中，相机内参和外参是理解和处理图像数据的基础。它们帮助我们将三维世界中的点映射到二维图像中。本篇文章将通过Python与OpenCV，引导你了解如何设置相机的内参和外参。
## 一、内参与外参的概念
- **内参**：表示相机本身的参数，如焦距、光学中心和畸变系数。它们主要由相机的物理属性决定。
- **外参**：表示相机在三
原创
2024-09-20 15:41:44
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在计算机视觉中，平面的单应性被定义为一个平面到另外一个平面的投影映射。因此一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。如果点Q到成像仪上的点q的映射使用齐次坐标，这种映射可以用矩阵相乘的方式表示。若有一下定义： 则可以将单应性简单的表示为： 这里引入参数s，它是任意尺度的比例（目的是使得单应性定义到该尺度比例）。通常根据习惯放在H的外面。 H有两部分组成：用于定
两幅图像叠加的代码如下：#include <vector>
#include <stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
#define WINDOW_NAME "图像叠加"
const int g_nMaxAlphaValue = 100;
原创
2023-05-29 01:40:49
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随着20世纪后期引入便宜的针孔相机，它们在日常生活中成为常见的事件。不幸的是，这种廉价的价格是：显著的扭曲。幸运的是，这些是常数，校准和一些重新映射，我们可以纠正这一点。此外，通过校准，您还可以确定相机的自然单位（像素）与实际单位之间的关系（例如毫米）。理论对于失真，OpenCV考虑到径向和切向因素。对于径向因子，使用以下公式：因此，对于坐标处的未失真像素
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2024-03-27 12:17:40
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先看一下名词； 在矩阵数学中，也有一个名词叫投影矩阵，其定义为： 若矩阵A既是对称矩阵，又是幂等矩阵，则称A为投影矩阵。这里说的是3D世界中的投影矩阵；其作用是帮助把3D物体显示在2维计算机平面。什么是投影 计算机显示器是一个二维表面，所以如果你想显示三维图像，你需要一种方法把3D几何体转换成一种可作为二维图像渲染的形式。这就是投影做的。 &
调参数是深度学习工作中，必不可少的一步。“得参数者，得天下“那么，调参的方法常见的有哪些？小编为您总结一番~01寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数在面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集时，学习率的最合适的值都是不确定的，所以，我们无法光凭经验来准确地确定学习率的值。策略：在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。下图利用fast
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2024-03-18 20:15:06
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一、learning rate 简述lr全称learning rate（一下简称lr），是机器学习和深度学习中最为重要的超参数之一，会影响模型训练结果的好坏，有时候甚至会直接导致整个模型无法使用。lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是los
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2024-03-26 23:39:53
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注：以下相机内参与外参介绍除来自网络整理外全部来自于《视觉SLAM十四讲从理论到实践 第2版》中的第5讲：相机与图像，为了方便查看，我将每节合并到了一幅图像中 相机与摄像机区别：相机着重于拍摄静态图像，光学变焦不大；摄像机着重于拍摄动态视频，光学变焦比较大。 相
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2024-05-30 22:14:38
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调参
原创
2021-07-12 14:39:54
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做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎 深度学习调参有哪些技巧？一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户 杨军）1.Visualize L
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2024-04-07 08:42:23
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