在计算机视觉和3D重建领域，双目点云（Stereo Point Cloud）技术越来越受到关注。双目点云是通过双目视觉系统利用两个相机获取的深度信息生成的三维点云。这种技术在各种应用中都显示出了巨大的潜力，比如自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等。
> 1970年代，双目视觉的基本理论被提出。2000年代，随着计算能力的提升以及深度学习的发展，双目点云技术开始逐步成熟并应用广泛。
## 技术原理
原本这个文章是打算转载别人的，在经历过各个教程都失败后（1.要不然是前后不对应，估计是随便复制一下，2.要么是讲解很不清楚，没有讲解怎么使用参数），决定自己写一下。记录一下，尽量会非常详细0.前期准备准备棋盘格必须实际打印出来哦，你用别人的标定图片怎么可能反映你自己的摄像头特征呢。准备标定图片 利用opencv读取你自己的摄像头，按下s键进行截图，分别保存在left文件夹和right文件夹有可能需
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2023-11-07 12:07:09
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第五章 双目立体视觉系统一、平行视图1. 基础矩阵的另一种形式 之前定义了基础矩阵\(F={{{K}'}^{-T}}[{{T}_{\times }}]R{{K}^{-1}}\) 极几何
 
双目生成点云技术是计算机视觉和深度学习领域的一项重要技术，其主要应用包括三维重建、自动驾驶、机器人导航等。通过双目摄像头获取的图像可以计算深度信息，生成点云分布。值得注意的是，在实现这一目标的过程中，许多技术难点需要克服。此文将系统性地介绍如何使用Python实现双目生成点云的过程，其中涉及技术架构、性能优化及可能出现的故障等方面。
### 初始技术痛点
在开展双目生成点云项目之初，技术团队面
一、双目测距原理双目测距的原理可以简单归结为相似三角形测距法，如下图所示： 根据上面的公式，要获得距离Z，需要首先得到焦距f，两相机中心距B以及视差d。f和B可通过相机标定获得，而后面要做的大量的工作就是为了获得视差d。关于原理想要详细了解的童鞋建议去读 学习OpenCV3 中文版.pdf 中的第18、19章，里面对相机标定、三维视觉的内容作了详细讲解，此处就不再赘述。二、基本流程双目测
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2023-11-06 15:50:53
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原理图示原理很简单，利用了相似三角形计算距离，所以双目测距的主要任务在于前期摄像头的定标、双目图像点的特征匹配上。常用做法具体步骤1.双目定标和校正，获得摄像头的参数矩阵摄像头定标一般都需要一个放在摄像头前的特制的标定参照物(棋盘纸)，摄像头获取该物体的图像，并由此计算摄像头的内外参数。标定参照物上的每一个特征点相对于世界坐标系的位置在制作时应精确测定，世界坐标系可选为参照物的物体坐标系。在得到这
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2023-08-31 07:43:16
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摘要在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制，如低分辨率和特殊的传感器的位置（如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动，roll,pitch旋转）。为了证明算法的可行性，作者分别在仿真和真实环
SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文“同时定位于地图构建”。双目SLAM的距离估计是比较左右眼的图像获得的，非常消耗计算资源，需要使用GPU和FPGA设备加速。所以计算量是双目的主要问题之一。基线：两个相机之间的距离，基线越大，能够测量到的物体越远。回环检测：又称闭环检测，主要解决位置估计随时间漂移的问题，需要让机器人具有识别到过的场景的
点云目标识别系列文章目录第一章 点云目标识别系列文章目录 文章目录点云目标识别系列文章目录前言一、点云目标识别二、激光slam总结 前言近些年来自动驾驶越来越受到资本和大众的青睐，相关技术手段也不断发展。作为自动驾驶核心之一的感知的重要性也不断凸显，现有感知传感器包括：摄像头、GPS、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等等。基于摄像头的感知方案以特斯拉为代表，成本较低，但是目前也做不到可信赖的辅助驾
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2024-02-19 14:50:40
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写在最前面之前曾经尝试过将一些笔记放出来，然后发现有错。有一次被一个暴躁的网友直接开喷，导致不开心了好久、、、想想也确实要审核一下自己分享的东西，毕竟很容易误导别人。 这里要说明的是，这只是一篇笔记，知识有限，肯定还存在错误，也希望各位能够直接提出来，且一切以OpenCV源码为准，特别是源码是直接操作指针的，兜兜转转有点晕，很可能导致理解的地址重叠了。且这里仅仅是源代码解读，因为如何调用Stere
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2024-08-29 16:00:26
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双目摄像机标定最主要的目的：是要得求出每个摄像机的相机内参数矩阵K和畸变系数矩阵D，左右两个摄像机的相对位置关系（即右摄像头相对于左摄像头的平移向量 t和旋转矩阵R）。由于OpenCV中StereoCalibrate标定的结果极其不稳定，甚至会得到很夸张的结果，所以决定Matlab标定工具箱立体标定，再将标定的结果读入OpenCV，来进行后续图像校准和匹配。[1]首先对左右摄像头分别进行标定，得到
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2024-03-11 13:39:14
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三种匹配算法比较BM算法： 该算法代码：1. CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();
2. int SADWindowSize=15;
3. BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;
4. BMState->mi
Keywords双目相机 orbslam2 orbslam orb_slam2 双目广角相机 双目广角相机参数 orbslam用相机跑 双目相机slam 立体相机slam stereo camera slam orbslam配置 orbslam参数 orb_slam2参数为什么写这篇文章？ 纯slam小白跑用自己的双目也可以轻轻松松跑起来！ 大多数博文要么是针对小觅相机等高级货的，还不甚明了，要么
单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参，内参（1/dx,1/dy,Cx,Cy,f）表征了相机的内部结构参数，外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t。内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度，是一个物理尺寸，有时候会有dx=dy，这时候感光单元是一个正方形。Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移，因为芯片在安装到相机模组上的时候，由于制造精度和组装工艺的影响，很难
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2024-05-30 10:36:42
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在上一节我们已经介绍了如何对相机进行标定。然后获取相机的内部参数，外部参数。内参包括焦距、主点、倾斜系数、畸变系数：$$M=\begin{bmatrix} f_x & γ & u_0 \\ 0 & f_y & v_0 \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$$其中$\gamma$为坐标轴倾斜参数
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2024-05-20 21:45:40
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文章目录内容概要1 三维数据的获取方式及原理1.1 被动测量单目立体视觉双目立体视觉多目立体视觉1.2 主动测量结构光3D成像TOF 3D成像脉冲法TOF相位法2 三维数据的获取原理RGBD立体视觉测量法相机成像模型小孔成像模型（相机成像模型的理想情况）单目立体视觉聚焦法离焦法单目棱镜法（变向实现多目）双目立体视觉理想情况非理想情况案例如何评价双目视觉？主动双目视觉结构光3D成像法点结构光线结构
从本文开始，我将近一年的课题学习与研究，已分片的形式来记录和展示。将通过这几篇博文的介绍，展示自己的学习和研究过程中采用的方法及其相关结果显示。 下图所示为基于位置的机器人视觉伺服反馈控制方法，本课题侧重于视觉伺服反馈部分中的场景超长杆件的目标识别及杆件的位姿估计。本篇博文将介绍数据的采集以及数据的预处理等相关内容。一、场景数据采集 点云数据通常由深度图生成，本文基于双目视觉成像原理获取深度图，红
# 双目相机深度图像转点云的应用与实践
在计算机视觉领域，深度信息的获取对于3D重建、目标识别等任务至关重要。双目相机系统通过两台相机捕获图像，可以从中计算出深度信息，进而生成点云。本文将通过示例代码介绍如何将双目相机获取的深度图像转换成点云，并对整个过程进行简单的说明。
## 双目相机原理
双目相机的工作原理基于立体视觉。两台相机拍摄同一场景，通过计算两个图像之间的视差，得出每个像素到相机
原创
2024-10-20 06:30:56
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、主要研究内容二、摄像机的标定三、摄像机标定四、图像的立体校正五、图像的立体匹配与三维点云重建代码部分实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为
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2024-07-23 13:19:11
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本次主要讲解ORBSLAM2中的双目稀疏立体匹配函数ComputeStereoMatches()，这个函数主要是用于在左右目图像中寻找对应的匹配点对，并根据匹配点对来恢复特征点的深度，函数主要分为以下几步预分配内存// 为匹配结果预先分配内存，数据类型为float型
// mvuRight存储右图匹配点索引
// mvDepth存储特征点的深度信息
mvuRight = vector<flo
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2024-02-23 21:00:05
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