一、理论介绍当我们使用针孔相机拍摄图像时,我们会丢失一个重要的信息,即图像的深度。一个解决方案如我们的眼睛的方式使用两个相机(两只眼睛),这就是所谓的立体视觉。 PO1O2为极平面,l1和l2为极线,e1和e2为极点。原因:左边的摄像机,我们无法找到与图像中的点x相对应的3D点,因为线OX上的每个点都投影到图像平面上的相同点(没有一一对应),即图O中的一个点因为深度不确定。但是考虑右边的
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。图像坐标系:理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2),可以用矩阵形式(3)表示。相机坐标系(C)和世界坐标系(W):通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示。我们又
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环境:环境 ubantu16.04+cudnn7.0+cuda_9.0.1761、安装darknet$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet $ cd darknet2、修改MakefileGPU=1 #0或1 使用GPU为1,不使用为0。 CUDNN=1 #0或1 OPENCV=1 #0或1 OPENMP=0 DEBUG=03、编
直方图简单的说,直方图就是对数据进行统计,将统计值组织到一系列的事先定义好的的 bin 中, bin 的数据是从数据中计算出的特征统计量,这些数据可以是梯度,方向,色彩,或者其它特征。无论如何,直方图获得的是数据分布的统计图。我们最常见的是灰度直方图,也就是统计一副图片中,灰度值的分布情况。假设有如下的矩阵包含一张8位的灰度图像(0-255)我们可以对矩阵中的灰度值分布进行统计。首先,我们需要把0
 前言  相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题,且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视,或者通过表面想当然的去编程,所以调试代码时出现一些莫名其妙的问题,最后发现问题时时间已经过去了一大把。最近我在调试一个项目时就遇到过这种情况,即Mat::at(x,y)和Mat::at(Point(x, y))的区别,我在项目中把这2种看成效果一样的,结果这个问题调试时纠结了2天(因
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代码整体流程:一、main函数整体流程:通过xml分别读取左目和右目图片--->调用calibrate函数进行单目标定--->调用stereoCalibrate函数进行立体标定--->调用stereoRectify函数进行立体校正--->调用initUndistortRectifyMap函数分别得到左目和右目的映射变换矩阵--->remap函数校正图片,画出有效区域和
相机标定与姿态解算1.相关概念学习1.1相机模型确定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,必须建立相机成像的几何模型1.2四个重要坐标系:相机的几何模型,用来反映环境信息到图像信息之间的映射关系世界坐标系相机坐标系图像成像坐标系图像像素坐标系 整个成像过程分为两次映射过程1.世界坐标系->相机坐标系2.相机坐标系->像素坐标系描述第一次映射模型的参
上篇笔记中学习了学习了如何有效地利用矩阵的变换来对所有顶点进行变换,从而改变物体的静态状态,这次学习进一步的深入了解OpenGL中的坐标系统,深刻的理解变换,不懂的地方加入自己的理解。坐标系统在上一个教程中,我们学习了如何有效地利用矩阵的变换来对所有顶点进行变换。OpenGL希望在每次顶点着色器运行后,我们可见的所有顶点都为标准化设备坐标(Normalized Device Coordinate,
相机标定基本知识:对于针孔摄像机模型,一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式如下:或者这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标,(u, v)是点投影在图像平面的坐标,以像素为单位。A被称作摄像机矩阵,或者内参数矩阵。(cx, cy)是基准点(通常在图像的中心),fx, fy是以像素为单位的焦距。所以如果因为某些因素对来自于摄像机的一幅图像升采样或者降采样,所有这些参数(fx
前言常言道,工欲善其事,必先利其器。如欲明其理,必先定其义。后一句是我编的。 不过,这句话还是有道理的。如果要想明白相机的坐标系之间的转换,那么必须明白相机有哪几个坐标系,并对它们下一个明确的定义。只有这样,我们接下来的工作才好开展。正文相机的坐标系,总共有四个,有的文章里面说是三个。不管三个,还是四个,说的都是一样的意思。在本篇文章里,我们按照四个坐标系来讲。现在,我们把它们的定义摆出来:图像的
openGL使用右手坐标 从左到右,x递增 从下到上,y递增 从远到近,z递增 -------------------------------------------------------------------------------- OPENGL坐标系可分为:世界坐标系和当前绘图坐标系。 世界坐标系以屏幕中心为原点(0, 0, 0)。你面对屏幕,你的右边是x正轴,上面是y正
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【草稿】详解OpenCV实现图像直角坐标系转极坐标系的函数warpPolar(),并附自己写的实现直角坐标系转极坐标系的MATLAB代码有些时候我们需要把图像或矩阵从直角坐标系(笛卡尔坐标系)转换到极坐标,这个过程通常称为图像的极坐标变换。图像的极坐标变换一个常见的作用是可以将将一圆形图像变换成一个矩形图像,类似于把圆剪开铺平。这样可以方便我们处理钟表、圆盘等图像。图形上的圆形排列文字经过及坐标
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 直方图反向投影:反向投影可以用来做图像分割,寻找感兴趣区间。它会输出与输入图像大小相同的图像,每一个像素值代表了输入图像上对应点属于目标对象的概率,简言之,输出图像中像素值越高的点越可能代表想要查找的目标。直方图投影经常与camshift(追踪算法)一起使用。  算法实现的方法:首先要为包含我们感兴趣区域的图像建立直方图(一个硬币)。被查找的对象最好是占据整个图像(
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1. 概述1.1. 需求在局部空间(无GPS定位)视频监控过程中,把视频识别到物体位置,投射到空间平面坐标系中,获取物体在局部空间的平面坐标。1.2. 解决方案使用图像透视变换技术。1.3. 透视变换概念透视变换是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件,按透视旋转定律使承影面(透视面)绕迹线(透视轴)旋转某一角度,破坏原有的投影光线束,仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。简而言之,就是将一
 当你把摄像机放在一个特定的位置,在它的后面放一个目标图像,或者是把摄像机放到某个物体上,摄像机周围的物体是什么形状,你需要知道这些信息。 当你在计算机上处理图像时,会使用以下三个参数: 1.像素坐标(pixel):像素坐标是相机中每个点的世界坐标(x,y,z)。相机的每个镜头都有自己的世界坐标。 2.内参数(image property):摄像机内部的几何形状。 在这些参数中,您可以使
一、相机标定的四个坐标系1、世界坐标系(Xw,Yw,Zw):也称真实或现实世界坐标系,或全局坐标系。它是客观世界的绝对坐标,由用户任意定义的三维空间坐标系。一般的3D场景都用这个坐标系来表示。世界坐标系的作用:标定时确定标定物的位置;作为双目视觉参考,给出两个相机相对世界坐标系的关系,从而求出两个相机之间的关系;作为重建得到三维坐标的容器,盛放重建后的物体的三维坐标。2、摄像机坐标系(Zc,Xc
像素是图像的基本组成单位,熟悉了如何操作像素,就能更好的理解对图像的各种处理变换的实现方式了。.at方法 第一种操作像素的方法是使用“at”,如一幅3通道的彩色图像image的第i行j列的B、G、R分量分别表示为: image.at<Vec3b>(i,j)[0]; image.at<Vec3b>(i,j)[1]; image.at<Vec3b>(i,j)[
一、成像坐标(1)、图像坐标系(Pixel coordinate system)(象素,pixel)的值即是图像点的亮度(灰度)。如图4.1所示,在图像上定义直角坐标系u-v,每一象素的坐标(u,v)分别是该象素在数组中的列数和行数。故(u,v)是以象素为单位的图像坐标系坐标。          &
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一、OpenCV重映射   1.1 重映射的概念简析   重映射,就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。 为了完成映射过程, 我们需要获得一些插值为非整数像素的坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。 一般情况下,我们通过重映射来表达每个像素的位置 (x,y),像这样 : g(x,y) = f ( h(x,y)
# 在 Java 中实现 OpenCV 坐标系转换 坐标系转换是计算机视觉中一个重要的概念,它通常用于图像处理、对象检测等应用中。对于刚入行的小白来说,理解如何在 Java 中使用 OpenCV 实现坐标系转换是非常有帮助的。本文将详细讲解实现过程,并给出具体的代码示例。 ## 工作流程 在实现坐标系转换之前,我们需要先了解整个流程。下面是整个任务的步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
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