文章目录1 基于单平面棋盘格的相机标定方法2 基本原理2.1 相机标定2.2 针孔相机模型2.2.1 像主点偏移2.2.2 外参矩阵2.2.3 重点的两类参数2.3 相机标定2.3.1 标定参数线性回归2.3.2 标定参数的非线性优化2.3.3 相机标定总结3 张正友棋盘相机标定3.1 具体步骤4 实验准备及数据5 实验代码6 实验结果与分析6.1 角点检测结果及分析6.2后置摄像头的内部参数6
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2024-05-14 15:18:29
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一、标定流程 双目相机标定目的：求出左、右相机的内、外参数矩阵以及畸变参数 使用软件：matlab 2016标定过程分两步走：图像采集 matlab工具箱标定二、图像采集 本实例采用的双目相机如下图所示： 将双目相机打开，同时采集左右相机图像点击Capture,即可抓拍。为了保证标定效果，笔者建议将标定棋盘放在不同位置，抓拍十张以上照片。左相机拍摄图像分别命名为01_l,…,15_l, 右相机拍摄
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2024-01-06 23:35:56
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重投影误差
偶尔在一篇文章中看到有关于重投影误差的介绍，简洁明了，现整理如下，同时也算是对自己图像基础知识的夯实打牢。 在计算机视觉中，经常会用到重投影误差（Reprojection error）。比如在计算平面单应矩阵和投影矩阵的时候，往往会使用重投影误差来构造代价函数，然后最小化这个代价函数，以优化单应矩阵或者投影矩阵。之所以使用重投影误差，是因为它不光考虑了单
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2024-02-01 11:36:03
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文章目录1、双目标定2、双目校正4、参数保存4.1 保存参数4.2 读取参数5、代码示例 1、双目标定 双目标定的目的是获取左右目相机的内参矩阵、畸变向量、旋转矩阵和平移矩阵。 除了Matlab的标定工具箱之外，OpenCV同样也实现了张友正标定法，而我们只需要调用相关的函数即可对相机进行标定。 双目相机标定步骤：检测棋盘格角点retL, cornersL = cv2.findChess
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2023-10-23 10:51:39
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# Python 相机标定与投影：一项计算机视觉的重要技术
相机标定（Camera Calibration）是计算机视觉中的一个重要概念，旨在确定摄像机的内部参数（如焦距、主点位置、畸变系数等），从而准确地将三维世界中的物体映射到二维图像平面上。这一过程对于物体识别、三维重建以及增强现实等应用至关重要。而投影（Projection）则是指将三维空间中的点投影到二维平面上的过程。
本文将介绍如何
讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的(01)ORB-SLAM2源码无死角解析链接如下(本文内容来自计算机视觉life ORB-SLAM2 课程课件):(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解： 一、前言先回顾一下前面的内容：Normalize() 归一化操作
ComputeH21() 八点法计算参
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2024-08-02 09:47:25
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Kalibr源码学习(一): 重投影误差给自己挖一个大坑, 从标定结果来学习Kalibr的标定源码, 这里基本以KB模型为例, 也就是标定时, kalibr的模型设定为 --model pinhole-equi , 这里以重投影误差开始,希望能坚持;重投影误差标定结果首先以重投影误差的txt文档的结果开始, 可以看到上面的标定结果中, 重投影误差显示为 reprojection error: [-
一、从普通镜头到鱼眼镜头如图1所示，普通镜头下的光线依据针孔相机模型进行成像（该部分可参考相机投影关系）。但该模型存在一个缺陷：相机视野范围越大，所需的成像平面也越大，当相机视野范围要求在180°时，所需的成像平面要求为无限大。 图1.针孔相机模型 在一些需要大角度视野的场景下，为解决相机视野需求和成像平面之间的矛盾，人们通过将一系列透镜进行组合，使得光线出射角小于入射角度，将大角度视野中的空间投
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2024-01-03 13:08:20
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双目视觉系统已经被广泛应用在很多领域，但其定位精度仍难以满足工业要求。为了进一步提高它的精度，可以限制一些参数，使参数在这些范围内可以达到最佳精度。现在需要做的便是找到这些参数，并分析每一个参数和可能的误差之间的关系。 本篇文章将分析影响精度的7个参数，并将其分为两大类：第一类是系统结构参数（包括基线距离B，摄像机焦距，光轴和基线间的角度）；第二类是摄像机标定参数（包括相机失真，标
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2023-11-02 13:46:16
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相机标定一、相机标定的基本原理1.1从世界坐标系到相机坐标系不考虑畸变）考虑畸变） 1.4从实际图像坐标系到像素坐标系二、相机标定的基本实现步骤三、图像集四、实验代码及结果截图五、总结 一、相机标定的基本原理 1.1从世界坐标系到相机坐标系 刚体从世界坐标系转换到相机坐标系的过程，可以通过旋转和平移来得到，我们将其变换矩阵由一个旋转矩阵和平移向
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2024-05-30 00:12:02
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目录1.重投影误差的概念2.基于摄像机模型的重投影误差3.畸变校正算法3.1利用畸变模型正向求解3.2利用畸变模型反向求解1.重投影误差的概念在相机标定后，我们可以通过计算重投影误差来判断标定地精准程度。在标定后每个三维点根据相机的投影矩阵计算得到的图像位置与实际图像位置之间总存在一个距离，这个距离的累加和就是重投影误差。重投影误差不仅考虑的单应矩阵间的计算误差，也考虑了图像的测量误差，因此适合用
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2024-06-13 22:01:24
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重投影误差1、重投影误差的作用在计算机视觉中，经常会用到重投影误差（Reprojection error）。比如在计算平面单应矩阵和投影矩阵的时候，往往会使用重投影误差来构造代价函数，然后最小化这个代价函数，以优化单应矩阵或者投影矩阵。之所以使用重投影误差，是因为它不光考虑了单应矩阵的计算误差，也考虑了图像点的测量误差，所以其精度会更高。2、重投影误差的含义首先我们从字面意思来理解，重投影的意思就
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2024-01-03 10:45:41
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一.历史由来 照相测量法)也开始研究adjustment computation，所以他们给起了个名字叫bundle adjustment。21世纪前后，robotics领域开始兴起SLAM，最早用的recursive bayesian filter（递归贝叶斯滤波），后来把问题搞成个graph然后用least squares方法解。这些东西归根结底就是Gauss大神“发明”的least squa
在双目视觉中，我们对相机进行标定和校正，最终目的是使得两个相机的光轴完全平行，这样才能够继续后续的深度计算，三维重建。这样的校正在OPencv中采用的是Bouguet的极线校正的算法。校正前的左右相机的光心并不是平行的，两个光心的连线就叫基线(主镜头中心的连线)，像平面与基线的交点就是极点，像点与极点所在的直线就是极线，左右极线与基线构成的平面就是空间点对应的极平面。校正后，极点在无穷远处，两个相
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2024-04-12 18:02:31
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1.引言PnP算法是什么、用途以及部分求解方法我在PnP算法详解(超详细公式推导)中介绍过，但在那篇文章中基于基于优化的PnP求解方法我没有讲，因为我觉得这个方法比较重要，涉及一些李群李代数求导和非线性优化的知识，所以打算单独写一篇博客，后面也会出一片全c++代码实现的文章。2.核心思想重投影误差法，也叫Bundle Adjustment(BA法)，顾名思义这个问题的误差项是3D点的投影位置与实际
BA理论解读1. 基本原理1.1 BA介绍最小化重投影误差，获得最优的机器人位姿估计。bundle指的是光束，就是通过针孔相机模型获得的像素。重投影误差指的真实三维空间点在图像平面上的投影像素（真实值）和通过针孔相机模型计算得到的像素（估计值）差值。这些东西归根结底就是Gauss“发明”的least squares method（最小二乘法）。当年天文学家Piazzi整天闲得没事看星星，在1801
说到双摄像头测距，首先要复习一下测距原理，把Learning OpenCV翻到416和418页，可以看到下面两幅图 在OpenCV中，f的量纲是像素点，Tx的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般总是设成毫米，当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级，d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去，z的量纲与Tx相同 图2解释了双摄像头获取空
61、说说共轭梯度法？@wtq1993， 共轭梯度法是介于梯度下降法（最速下降法）与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了梯度下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hessian矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存
本教程的目标是学习如何创建标定板。1.方法（一）利用第三方在线生成https://calib.io/pages/camera-calibration-pattern-generator 可以根据所需定制标定板，并下载一个可打印的PDF文件。**注意:**在标准喷墨打印机或激光打印机上打印时，请确保您的软件或打印机不应用任何缩放模式。还要确保在打印机驱动程序中没有执行光栅化。最好是在打印后手动测量最
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2023-12-28 21:22:55
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双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，利用计算机技术模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法，从两个或者多个点观察同一个物体的场景，获取在不同视角下的图像。 根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出空间点在两幅图像中的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的实际景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体三维大小，两点之间实际距离。 双目立体视
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2023-12-19 14:18:56
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