1.相机标定的意义 在进行图像处理的过程中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。相机的标定过程其实就是找一个合适的数学模型，求出这个模型的参数，实现从三维到二维的过程。
相机标定步骤输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。1、在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。2、而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平面，即Z=0。对于定标板来说，我们可以知道棋盘格的方块尺寸，例如30mm，这样我
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2024-04-16 13:37:29
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Demosaic模块实现的功能是：将输入的Bayer数据转化成RGB 数据。CFA（Color Filter Array，彩色滤波阵列）得到的Bayer数据，每一像素点只能获得R、G、B 三基色中的一种彩色分量值。为获得彩色图像，需要利用当前像素及周围像素的色彩分量值，估计出当前点缺失的其他两个分量 ...
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2021-07-19 15:04:00
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Halcon标定文件的生成 图一Halcon标定文件的生成，需要有以下几个步骤：1.创建一个标定数据模板，由create_calib_data算来完成。2.指定相机的类型，初始化相机内部参数，由set_calib_data_cam_param算子来完成。3.指定标定板的描述文件，由set_calib_data_calib_object算子完成。4.收集观察数据，有算子set_calib_
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2024-05-24 16:21:08
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平台：windows10+vs2013版本：openCV3.1.0参考的博客：http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E6%91%84%E5%83%8F%E5%A4%B4%E6%A0%87%E5%AE%9A 对摄像机进行标定可以使用直接使用摄像头也可以事先拍好照片，本文采用的是事先拍好照片，这里的照片采用的是openCV2.4.10版本自带的图片。图片的
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2024-04-29 14:59:17
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Opencv实现张正友法相机标定相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。矫正原始图像的完整流程： 1.
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2024-03-21 18:46:39
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z
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2024-04-06 20:47:32
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运行环境：opencv3.3.0、vs2013、win10-64bit数据准备：采集标定数据下载或者自己制作棋盘格并打印出来。OpenCV提供了一个棋盘格https://docs.opencv.org/3.1.0/pattern.png
对着棋盘格用待标定相机拍N张照片，这个棋盘格应该完整的出现在视野当中。记录横向纵向分别有多少个角点。比如上面给出的棋盘格横向有9个角点，纵向有6个角点。注意角点只
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2024-03-23 09:13:16
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简介 本篇是使用opencv函数：cvFindChessboardCorners、cvFindCornerSubPix、cvDrawChessboardCorners，来找到、优化并显示出来标定棋盘
图片的角点。
关于这三个函数得讲解看，可以参考：http://www.360doc.cn/article/10724725_367761079.html
角点检测具体代码 具体代码
一、阶乘计算题目描述输入一个正整数n，输出n!的值，其中n!=123*…*n。算法描述n!可能很大，而计算机能表示的整数范围有限，需要使用高精度计算的方法。使用一个数组A来表示一个大整数a，A[0]表示a的个位，A[1]表示a的十位，依次类推。 将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k，请注意处理相应的进位。 首先将a设为1，然后乘2，乘3，当乘到n时，即得到了n!的值。输入输入包含一个
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2024-09-25 07:28:46
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目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我们将了解什么是极点，极线，极线约束等。基础概念当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们失去了重要信息，即图像深度。 或者图像中的每个点距相机多远，因为它是3D到2D转换。 因此，是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题。 答案是使用不止一台摄像机。 在使用两台摄像机(两只眼睛)的情况下，我们的眼睛工作方式相似，这称为立体视觉。 因此，让我们看看Ope
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2024-06-26 06:41:03
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作者：白杨
Date：2020-06-14 线扫相机精度高、速度快、抗干扰能力强，适用于连续性产品的在线检测。针对产品的测量，要获得产品边界的精确坐标，需对检测目标进行图像坐标系u-v到世界坐标系x-y-z的转化，如下图所示： 图 1 相机成像分布示意图 目前相机的标定主要有Tsai标定法和张氏标定法，这两种方法需要拍摄
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2024-06-28 07:34:04
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最近开始鱼眼图像校正方面的研究，在这个过程中阅读博主元气少女缘结神的相关博客让我受益匪浅，在此对她表示感谢,另外所有代码在Github。提取有效区域在研究中仅仅考虑圆形的鱼眼图像，其他形状，如长方形，不在目前的研究范围。在校正鱼眼图像之前需要找到有效的图像区域，即圆形区域。借鉴张伟等人的《鱼眼图像校正算法研究》，在其3.5节改进的算法中提出了兼顾精度和效率的提取方法，大意是分别从图象的上下左右进行
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2023-12-04 19:59:40
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一些视觉项目中会用到双目视觉，双目视觉可以判别出物体所在的空间位置，有很多应用场景。 双目视觉，即两个相机在两边看同一个视野，然后获取目标物的空间位置X,Y,Z。 架设图就不画了，差不多就那样。下面介绍下标定方法。 提下：双目视觉标定：就是获取左右两个相机的内参和右相
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2024-04-02 22:32:08
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理解并不是很深刻的笔记，做给自己看的。记录常用的API，一些常用的函数和方法来便于回忆与复习。本笔记内容均来自B站视频教学，需要一定的C（C++）语言基础。图像处理的本质是对图像上的每个像素点进行相应的数学处理，以此达到预期的效果。图像的读取和显示、保存Mat src = imread("地址",IMREAD_COLOR);
if (src.empty()) {
printf("counld
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2024-03-25 19:14:51
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matlab标定工具箱+Add Images：输入方格的边长(mm)Calibrate开始校正，Export Camera Parameters目录IntrinsicMatrix:3*3的投影矩阵，EstimateSkew:径向畸变（RadialDistortion）有效的径向畸变系数（NumRadialDistortionCoeffcients）:切向畸变（TangentialDistortio
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2023-11-21 17:52:56
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轮式里程计模型及标定1.模型1.1 两轮差分底盘的运动学模型（以下简称运动模型）1.1.1 目的已知量未知量图1.1.2 推导向量表示1.2 航迹推算递推公式图2.标定2.1 线性最小二乘的基本原理2.1.1 基础知识线性方程组最小二乘解2.1.2 最小二乘求解2.2 线性最小二乘的直线拟合直线拟合2.3 线性最小二乘在里程计标定中的应用2.3.1 直接线性方法（通用、黑盒）2.3.2 基于模型
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2024-08-24 09:36:11
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本文着重阐述以下问题： halcon是否只能使用halcon专用的标定板？halcon标定板如何生成？halcon标定板如何摆放，拍照数量有无限制？halcon是否只能使用halcon专用的标定板？ halcon提供了简便、精准的标定算子并且提供了标定助手，这无疑大大方便了广大开发者。在halcon中有两种方式可以进行标定:如halcon自带例程中出现的，用halcon定义的标
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2024-10-10 13:33:33
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作者 | 中投靓仔 编辑 | 汽车人前言AVM环视系统中相机参数通常是汽车出厂前在标定车间中进行的离线阶段标定。很多供应商还提供了不依赖于标定车间的汽车自标定方法。自标定指的是：汽车在马路上慢速行驶一段路，利用车道线等先验信息标定出相机的外参。笔者在算法实现的开始阶段没有从头推导公式，而是直接使用论文中的结论公式，导致自标定出的外参矩阵与车间标定的结果（车间标定结果当
采用映射技术实现鱼眼镜头校正鱼眼镜头是一种视角达到了180° 甚至更高的广角镜头，超过了人类的肉眼所能看到的范围，且一般以固定姿态方式工作不需要旋转和扫描，因此鱼眼镜头能在视频监控、机器视觉、机场消防安全等公共安全风险防控等领域发挥巨大作用。
1.鱼眼镜头基础理论
鱼眼镜头是一种特殊的广角镜头，视角范围大，焦距短。由于鱼眼镜头前端第一个透镜向外凸出，跟鱼的眼睛很像，所以被命名为鱼眼镜头，如图1.1
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2023-06-17 16:24:42
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