在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，本节使用的项目代码可以在这里下载到。一、运行示例 在下载完整个工程以后，按照工程使用说明，下载配置Opencv，运行VS2019项目即可。正常情况下，运行结果如下图所示： 图1 图2 图3 图1显示了dos框输出的信息：计算stereo calibration以及误差。图2和图3和双目标定其实没有关系，图2显示的是rectify以后双
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2023-11-19 16:31:25
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立体成像概述我们对双眼的立体成像能力非常熟悉，但是在计算机软件中，我们可以模仿这种能力到什么程度呢？实际上，计算机是通过寻找两个成像仪上的对应点来完成这个任务。其原理是：查找某个点在两张图片的对应点，通过其和摄像机基线之间的距离进行计算，可以得到这个点的三维位置。尽管两张图片的对应点的搜索计算量比较高，但我们可以利用几何知识，限定搜索的范围，降低计算量。因此，使用双目相机进行立体成像包括以下4个步
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2024-01-13 15:10:07
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摄像机的内参数：摄像机内参数矩阵(fx,fy,cx,cy)和畸变系数(三个径向k1,k2,k3,两个切向p1,p2）
摄像机的外参数:旋转向量（大小为1×3的矢量或旋转矩阵3×3）和平移向量（Tx,Ty,Tz）。这里我们讲解一下旋转向量：旋转向量是旋转矩阵紧凑的变现形式，旋转向量为1×3的行矢量。
上述公式中r就是旋转向量，1、旋转向量的方向是旋转轴 2、旋转向量的模为围绕旋转轴旋转的
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2021-07-12 11:22:47
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1 摄像机标定 在摄像机几何模型中，我们得到了摄像机模型变换矩阵为，其中，K为摄像机内参，R,C为摄像机外参。 为了方便后续推导方便，对公式符合做出一些修改： 1）使用T代替-C表示平移参数，； 2）摄像机内参在引入像平面扭曲变换（skew）时引入了s后导致参数不再只表达y轴上的缩放信息， 因此在后
原创
2022-12-19 14:27:18
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1 摄像机标定 在摄像机几何模型中，我们得到了摄像机模型变换矩阵为，其中，K为摄像机内参，R,C为摄像机外参。 为了方便后续推导方便，对公式符合做出一些修改： 1）使用T代替-C表示平移参数，； 2）摄像机内参在引入像平面扭曲变换（skew）时引入了s后导致参数不再只表达y轴上的缩放信息， 因此在后
原创
2022-12-17 16:59:24
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# Python加载双目摄像机的实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Python加载双目摄像机。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现步骤概览
首先，让我们通过下面的表格来了解整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 初始化摄像机 |
| 3 | 捕捉图像 |
| 4
原创
2024-01-04 08:37:14
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一、双目视觉智能平台概述 双目视觉智能平台以双路CMOS传感器IMX214+ XC7Z100 FPGA为基础，支持双路1080P 60fs视频输入， ZYNQ FPGA 支持FPGA预处理和双ARM计算。软件支持双目摄像头采集及QT图像显示，ARM接口管理
Halcon标定流程
摄像机分两种，一种是面扫描摄像机（Area Scan Camera），一种是线扫描摄像机（Line Scan Camera）。准确来说，叫摄像机系统比较正确。两者的区别我也提一提吧，有些同学可能不知道，所谓的面扫描摄像系统是指可以通过单纯曝光取得面积影像，而线扫描摄像机，必须利用运动速度才能取得影像。
两种不同的摄像系统由于成像的过程有区别，所以标定的过程也有区别，这里仅讨论面扫描摄像系统。流程如下：
原创
2009-01-02 16:03:30
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摄像机内参数，能够让我们将3D坐标转换为2D图像坐标。
说明：要理解下面的函数中参数的真实用法还需要阅读一下相机标定程序。摄像机标定函数：
void cvCalibrateCamera2( CvMat* object_points, CvMat* image_points, int* point_counts, CvSize image_size, CvMat* intrinsic
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2021-07-12 11:22:35
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采集图像命令行窗口输入cameraCalibrator打开相机标定工具箱。单击Add Images后的小三角，选择from camera。选择相机，设置相机属性。
设置分辨率
设置保存路径和拍照总数。总数尽量多些，因为不一定每张图像都能用。之后点击capture开始拍照。分割图像运行分割图像的程序。左相机图像被保存在camera1中，右相机图像被保存在camera2中。clc;
clear all
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2023-09-16 00:49:22
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1.准备如下棋盘格，打印在A4纸上，并将其固定到硬纸板上。2.通过拍照程序同时拍取不同位姿的棋盘格图片，拍照程序部分如下所示。import cv2
id_image = 0 # 图片的ID
camera = cv2.VideoCapture(1)
# 找到棋盘格的标准
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,
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2023-09-11 20:49:49
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_b5aa3e0f0101a4tx.html 1、摄像机外参：决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系。其中Pw为世界坐标，Pc是摄像机坐标，他们之间关系为 &
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2015-04-13 16:24:25
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之前做过摄像机标定的研究，不过现在忘了好多，昨天下午又捡起来，好好复习一下（主要是学习opencv一书内容）。摄像机标定基本知识：摄像机标定误差包括内参（4个）、畸变参数（径向和切向共5个）、外参（平移和旋转共6个）。误差参数分析：摄像机模型采用针孔模型成像模型
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2021-07-12 11:30:53
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1、摄像机外参：决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系。其中Pw为世界坐标，Pc是摄像机坐标，他们之间关系为
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2015-04-13 16:26:53
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一 作用建立3D到2D的映射关系，一旦标定后，对于一个摄像机内部参数K(光心焦距变形参数等，简化的情况是只有f错切=0,变比=1，光心位置简单假设为图像中心)，参数已知，那么根据2D投影，就可以估计出R t；空间3D点所在的线就确定了，根据多视图（多视图可以是运动图像）可以重建3D。如果场景已知，则可以把场景中的虚拟物体投影到2D图像平面（DLT，只要知道M即可）。或者根据世界坐标与摄像机坐标的相
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2012-03-31 08:50:00
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在这篇博文中，我将和大家分享如何使用 Python 进行双目摄像头的标定。双目摄像头的标定是计算机视觉中的一个基础问题，它涉及到如何通过视觉信息获取深度数据和三维坐标。在这个过程中，我们将会涉及到环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及最佳实践。
### 环境预检
首先，在开始标定之前，我们需要确认我们的硬件和软件环境能否支持该过程。这里，我们使用一个四象限图来展示不同的环境条件，
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如：9&5可写算式如下： 00001001 (9的二进制补码)&00000101 (5的二进制补码) 00000001 (1的二进制补码)可见9&5=1
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2024-09-03 13:11:31
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目录一、介绍1.1 概念1.2 目的1.3 意义二、图像畸变2.1 概念2.2 常见问题 2.3 常见类型 2.4 影响因素三、方法3.1 传统相机标定法3.2 相机自标定法3.3 主动视觉相机标定方法3.4 零失真相机标定法四、标定模板4.1 概念4.2 种类 五、步骤六、原理6.1 基本坐标系6.2 相机
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2023-11-14 09:58:55
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2021-07-16 17:57:12
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1.单目摄像机标定目的单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态。单目摄像机标定最终将确定9个参数，摄像机内参数有4个，透镜畸变参数5个。2.单目摄像机标定流程制作标定板使用摄像机拍摄不同角度的标定板将照片放置于预设的文件夹中编写程序计算摄像机内参数和透镜畸变参数保存9个参数3.关键源代码说明3.1bool findChessboardCorners((InputArra
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2024-05-01 15:15:16
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