说明：文中所举例的产品比较早，读者把重点放在学习原理上就好。目前的深度相机根据其工作原理可以分为三种：TOF、RGB双目、结构光。1. TOF简介飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称TOF。其基本原理是通过连续发射光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过
realsense D455深度相机+YOLO V5结合实现目标检测（一）1.代码来源2.环境配置3.代码分析：3.1如何用realsense在python下面调用的问题：3.2 对main_debug.py文件的分析：4. 结束语 realsense D455深度相机+YOLO V5结合实现目标检测（二）第二篇链接可以实现将D435,D455深度相机和yolo v5结合到一起，在识别物体的同时
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2024-03-31 08:24:27
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Azure Kinect 3深度相机开发--人体姿态估计并输出各个关节点坐标前言一、VS配置Azure Kinect 3开发环境(C++)1.下载并安装Azure Kinect3 SDK2.配置VS-Azure Kinect3开发环境2.1 新建C++空项目文件2.2 新建Azure Kinect3 props文件2.3 配置VC++目录2.4 配置链接器2.5 新建test文件：3 拷贝Azur
双目深度算法——SGM中的动态规划双目深度算法——SGM中的动态规划 双目深度算法——SGM中的动态规划由于工作上的需要，需要学习下双目立体匹配邻域中的一个经典算法SGBM，这里我的主要学习流程是先阅读了下原paper 《Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》
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2024-04-03 08:43:41
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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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1.引言 3D相机 ，区别于传统的只能获取平面图像的2D相机，最大的特点在于而已获得景深数据。通过平面坐标(x,y)和摄像头距离该点的深度数据z的组合。可以获取图像中每个点的三维坐标，可以完成真实场景的还原，场景重建等工作。 目前，3D相机景深数据的测量方法主要有三个：结构光：苹果（prime sence ）,微软kinect-1 ,英特尔real sence双目视觉法: Leap Motion
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2024-02-04 02:00:18
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随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景 建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？ 深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所
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2023-10-28 13:28:23
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简介无人驾驶车辆在路上行驶时，通常需要配置激光雷达获得高精度点云数据，从点云数据中获取主车与周围各个障碍物的距离。但是，激光雷达的成本高，因此，很多学者尝试用相机来估计主车与周围各个障碍物的距离，从而尽可能地降低成本。用专业术语来说，深度估计就是通过图像采集装置采集物体的图像，利用物体的图像估计物体各点到图像采集装置的成像平面的垂直距离，该垂直距离即为该物体上对应点的深度信息。目前有很多深度估计方
argc,argv参数main(int argc,char** argv):int argc 表示命令行字串的个数char ** argv[]表示命令行参数的字符串 这两个形参是存在于Linux和OS上的写法，是命令行编译程序时使用的。如果遇到报错，可以【项目属性】-> 【配置属性】-> 【调试】-> 【命令参数】->中指定参数的值。格式化输出：printf()函数遍历矩阵
自从17年MonoDepth系列论文问世, 单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现, 在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。但是单目深度估计方法的可解释性比较弱，从单张图片推测出深度的原因可能有：Perspective projection带来的近大远小关系（下图1）；景深变化带来的模糊感（下图2）；遮挡效应，被遮挡物应该距离更远（下图3）；以上种种原因很难
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2024-03-18 09:20:11
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对有关opencv的基础知识做一系列的总结，今天是第一节第一章
1.1介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于BSD协议的开源库，它包含了数百个计算机视觉的算法实现。这个文档描述了OpenCV
2.x的API函数，这个版本的API是基于C++，而早期的1.x版本的OpenCV是基于C语言的。后者在opencv
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2024-08-20 14:37:06
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参考网址（一）微软注：Kinect在2017年已经停产了，基于Kinect还是有许多应用的。1、Kinect v1基于结构光原理的深度相机 2、kinect v2基于TOF原理的深度相机 两者对比 参考对比网址：（二）Intel RealSense系列 对比于微软的Kinect系列，realsense系列更加注重近距离的脸部，手部的跟踪，而Kinect更加注重于较远距离的人体骨架跟踪。1、Rea
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2024-05-24 17:49:47
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Intel RealSense深度相机项目应用——生产消费模型近期因为项目需要，使用了intel的深度相机，此处重点记录一下如何使用Python语言完成生产消费者模型来调用相机图像，此处使用的相机型号为SR305（该相机使用的是intel实感SDK2.0，据intel介绍是通用于多数型号的）因为是第一次使用，如有理解不到位或者错误的情况，还请大家批评指正！"""
生产消费模型（基于线程）
"""
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2024-06-26 21:48:04
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深度相机生成点云数据的原理2019年8月4日 16:26:40原理RGB-D 图像中的rgb图片提供了像素坐标系下的x，y坐标，而深度图直接提供了相机坐标系下的\(Z\)坐标，也就是相机与点的距离。根据 RGB-D 图像的信息和相机的内参，可以计算出任何一个像素点在相机坐标系下的坐标。根据 RGB-D 图像的信息和相机的内参与外参，可以计算出任何一个像素点在世界坐标系下的坐标。相机视野范围内，相机
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2023-08-09 16:27:48
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常用的标定函数和流程，网上一大堆，这里就不想详细写了 这里说一下标定后常见的问题和我自己的一些做法。1.标定后丢失部分像素信息畸变校正后，边缘处出现一些黑色像素区域，其实也算是正常的，图片去畸变后补充的像素可以用initUndistortRectifyMap，传递新的相机参数矩阵得到新的mapx,mapy来解决。代码如下Mat NewCameraMatrix = cameraMatrix.clon
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2024-04-15 12:42:08
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目录1. 内参与畸变2. 用OpenCV标定相机程序3.画棋盘标定板4.OpenCV拍照 1. 内参与畸变理论部分可以参考其他博客或者视觉slam十四讲 相机标定主要是为了获得相机的内参矩阵K和畸变参数内参矩阵K畸变系数:径向畸变(k1,k2,k3), 切向畸变(p1,p2)径向畸变公式切向畸变公式张正友标定方法能够提供一个比较好的初始解,用于后序的最优化.这里用棋盘格进行标定,如果能够处理圆的
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2024-02-21 14:17:30
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Android笔记③--OpenCV实现简易相机前言：项目需要，需要在开发板上实现视频监控以及拍照的功能。由于android.hardware.camera已被Google弃用，而camera2又不能在开发板上愉快地玩耍（4.0.3系统），因此只能通过OpenCV实现。在使用OpenCV实现的过程中，使用的是最简单的方法，即通过OpenCV Manager进行动态库的链接，且实现最简单的帧预览以及
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2023-11-02 13:53:53
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目录1. 坐标系转换1.1 各个坐标系的定义1.1.1 像素坐标系1.1.2 图像坐标系1.1.3 相机坐标系1.1.4 世界坐标系1.2 相机的内参和外参2. 图像畸变及畸变矫正2.1 相机的畸变模型2.1.1 径向畸变（参数：k1,k2,k3）2.1.2 切向畸变 (参数：p1,p2)2.2 畸变矫正3. 相机标定代码解读3.1 角点检测3.2 标定参数3.3 计算标定误差3.4 畸变矫正3
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2024-09-02 09:52:39
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1、根据真实世界与图像坐标角点坐标对应关系计算相机内参矩阵与相机外参矩阵的积，即矩阵H； 2、根据图像的单应性矩阵构建点对应关系求解相机内参（理论至少需要三张图，因为内参矩阵构建的对称矩阵B有6个自由度，一张图只能提供两个方程）；此处可参考：中（三，2） 3、求解相机外参 4、求解相机畸变因子#include <iostream>
#include <fstream>
#i
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2024-03-29 16:08:53
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1 查看支持的参数这里记录一下关于cv2配置摄像头曝光等参数的问题，可以参考文章：Python 下opencv 应用： 摄像头参数设置 关于参数的含义，可以参考：OpenCV VideoCapture.get()参数详解如果不能确定上面（包括本文博客的时效性），可以自己去opencv官方文档，找最新的文档，例如：https://docs.opencv.org/4.5.2/，然后从中搜索videoi
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2024-02-22 15:40:55
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