关键词:相机位姿估计,单目尺寸测量,环境探知用途:基于相机的环境测量,SLAM,单目尺寸测量文章类型:原理说明、Demo展示@Author:VShawn@Date:2016-11-28@Lab: CvLab202@CSU目录《相机位姿估计0:基本原理之如何解PNP问题》《相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态》《相机位姿估计1_1:OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试》《相机位姿估
一、工具篇 工欲善其事,必先利其器。学习OpenCV,肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeBlock等,当然你也可以选择在Linux平台,用VI、codeBlock都是可以的。编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境。然后是OpenCV库,你可以在这里下载到最新的版本:http://opencv.org/,最近的版本已经
目标在这个章节,我们将理解FAST算法的基本原理并在openCV中使用FAST算法的函数.原理我们看到了几个特性检测器,其中很多都非常好. 但是从实时应用的角度来看,它们还不够快. 一个很好的例子:比如要在计算资源有限的移动机器人上应用SLAM技术 (即使定位和地图构建技术) 将出现问题。一个解决方案就是采用FAST算法,由Edward Rosten和Tom Drummond在他们2006年的论文
一、什么是计算机视觉计算机视觉这种技术可以将静止的图像或视频数据转换为一种决策或新的表示。所有这样的转换都是为了完成某种特定的目的而进行的。输入数据可能包含一些场景信息,例如“相机是搭载在衣领车上的”或者“雷达发现了一米之外有一个目标”。表示形式是将色彩图像转换为黑白图像,或者从一个图像序列中消除相机运动所产生的影响。非计算机专业人士可能会觉得计算机视觉是一种很简单的任务,但是这是一种由于人类是视
4.2 捕获深度摄像头的帧 深度图:它是灰度图像,该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如,CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离,该距离以毫米为单位。 点云图:它是彩色图像,该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如,CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
转载 2024-04-08 00:00:19
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# 在 Android 中使用 OpenCV 实现测距功能 在现代科技中,图像处理已广泛应用于各类实践场景,而 OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,可以帮助我们实现这一目标。本文将探讨如何在 Android 应用中使用 OpenCV 实现测距功能。下面是整个流程的概述。 ## 流程概述 以下是实现 Android OpenCV 测距的主要步骤: | 步骤 | 描述 | |-----
原创 9月前
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基于OpenCV的双目测距系统实现The BinocularMeasure System Based on OpenCVAbstract:This passage mainly describes how to measure distanceby two camera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Measure Distanc
第6章主要从图像内容和像素的角度介绍了有关图像处理的一些内容,包括如何对图像进行滤波和变换操作,或以不同的方式对像素值进行处理。对于模板匹配,我们仅利用原始像素内容来获取结果,以确定特定对象是否存在于图像的某一部分中。但是,我们尚未学习如何设计算法来区分不同类型的对象。为此目的,不仅要利用原始像素,而且还要利用图像基于特定特征所呈现出的集体含义。对于人类来说,假定不是极端相似,识别和区分不同类型的
学更好的别人,做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为2020字,预计阅读6分钟 OpenCV图片修复最近重新学习OpenCV的基础,偶然间发现了npaint的函数,于是就自己做了Demo测试了下,感觉还不错,这篇就来分享一下OpenCV的图片修复函数。实现效果上图中可以看到我们对左边源图中右下角蓝色的球区域进行的修复,修复后右图的效果那个蓝色的球就已经不见了。inpaint函数APIvoid
视差图建立
转载 2021-06-23 16:28:40
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视差图建立
3D
原创 2021-07-16 17:00:37
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第6章主要从图像内容和像素的角度介绍了有关图像处理的一些内容,包括如何对图像进行滤波和变换操作,或以不同的方式对像素值进行处理。对于模板匹配,我们仅利用原始像素内容来获取结果,以确定特定对象是否存在于图像的某一部分中。但是,我们尚未学习如何设计算法来区分不同类型的对象。为此目的,不仅要利用原始像素,而且还要利用图像基于特定特征所呈现出的集体含义。对于人类来说,假定不是极端相似,识别和区分不同类型的
作者本人最近在研究双目测距算法,已经在ARM上面实现了双目测距,现在想在FPGA上面实现双目测距。用Verilog开发难度太大,现在只能用HLS进行综合,鉴于有部分学者对英文文档的学习比较吃力,我就直接参考官方的手册ug871-vivado-high-level-synthesis-tutorial进行和实现的。相当于把XILINX的官方文档实际操作了一遍。 鉴于国内没有很多人讨论HLS
背景介绍影像分析(video):一个影像分析模块,它包括动作判断,背景弱化和目标跟踪算法。3D 校准(calib3d):基于多视图的几何算法,平面和立体摄像机校准,对象姿势判断, 立体匹配算法,和 3D 元素的重建。平面特征(features2d):突出的特征判断,特征描述和对特征描述的对比。对象侦查(objdetect):目标和预定义类别实例化的侦查(例如:脸、眼睛、杯子、 人、汽车等等)。hi
1、引言 在一年之前小编写了一篇双目测距的博文,引入了大量的童鞋阅读,其博文介绍了详细的相机标定与双目测距过程和代码摄像头如前面文章所示,大家可自行购买,小编就是在这家购买https://shop224405513.taobao.com/search.htm?spm=a1z10.1-c-s.0.0.751b3e49u0Kz6o&search=y文章评论特别多,由此可见很多读者遇到了很多的问
转载 2023-12-21 11:56:58
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基于opencv双目校正、匹配以及双目测距在完成双目标定后,使用matlab的双目标定结果,通过本文代码实现双目匹配以及测距功能。一共有6个参数供opencv调用, camera1的内参stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix,需要转置一下才能给opencv用 camera1畸变, camera2的内参stereoParams.CameraPar
1、图像分割的含义图像分割是指将一幅图像划分为若干个具有独立语义的区域或对象的过程。其目标是通过对图像进行像素级别的分类,将图像中不同的区域或对象分离出来,以便进一步分析、处理或理解图像。简单来说:就是将图像分割成不同的对象,如下图所示,右边将图像的背景和马匹分割开。(1)图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。(2)图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规
CV      最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼。 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来。一、 标定&
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三维情况下的小孔成像模型小孔成像二维平面模型 典型的小孔成像模型,与单目相机的成像原理类似。       中间通过红蓝的垂线是相机的主光轴,d是被测物体至镜头的距离,f为相机镜头的焦距,w为被测物体的实际宽度(高度),w'为物体在成像平面(感光元件)上的宽度(高度)。        根据相似三角形公
If you’ve spent any time reading about photography, you’ve probably come across reverential mentions of Leica cameras and other “rangefinders” used by a lot of great street photographers like Hen
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