双目视觉主要步骤：相机标定--立体校正--立体匹配1、双目相机标定：stereoCalibrate(objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R=None, T=None, E=None, F=None, flags=Non
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2024-05-09 13:34:15
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opencv：4.1.1 /opencv-4.1.1/modules/calib3d/src/calibration.cppcv::stereoCalibrate 参数说明看opencv文档，这个函数作用就是进行参数检查，然后执行cvStereoCalibrateImpl//透视模型双目校准
double cv::stereoCalibrate( InputArrayOfAr
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2024-05-08 17:55:29
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解析之后：对比了下opencv，matalb、kalibr的双目校正程序；opencv的优势在于畸变参数支持比较多，应用性比较好，对于单目而言结果比较准，劣势在于双目的R,T存在问题。matlab在于其是鼻祖，opencv的函数都是迁移的matlab中的，可视化效果非常好，缺点在于代码封闭，我是没找到相关的.m文件，不知道其是如何实现的。kalibr中双目R t是先标定单目，然后初始化基线，再优化
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2024-04-05 13:39:52
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尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了x，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清)在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要
引言同样Opencv+Python实现双目相机的标定，单目标定详见1 cv2.stereoCalibrate 函数介绍调用方法
stereoCalibrate(objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R=None, T=N
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2023-12-14 19:11:52
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目录-1 流程说明：0 几个重要 函数1、calibrateCamera()函数2、stereoCalibrate()3、findChessboardCorners() 棋盘格角点检测4、stereoRectify()5、initUndistortRectifyMap()6、remap() 1、用于标定的图像 2、标定前3、OpenCV进行双目标定单目标定 calibratio
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2024-08-13 10:59:16
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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
用 opencv 进行过双目相机标定的同学都知道，单目标定 calibrateCamera() 函数能够对每一张标定图像计算出一对 rvec 和 tvec，即旋转平移向量，代表世界坐标系到相机坐标系的转换关系。而 stereoCalibrate() 函数则可以计算出旋转矩阵 R 和平移向量 T，代表左右相机坐标系之间的转换关系。同样是坐标变换，平移倒总是向量，但旋转怎么有时是向量，有时又是矩阵呢？
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2024-03-28 08:07:32
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双目标定---非常重要的基础介绍 介绍双目标定 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
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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