OpenCV单目标定

相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace std; int n_boards=0;//图像数目 const int board_dt=20;//等20帧每棋盘视图 //int sn_board=0;//成功找到角点的图像数目 int board_w;//图像的角点行列

双目相机标定以及立体测距原理及OpenCV实现 作者:dcrmg 单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t.内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形.Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难做到中心完全重合.f代表相机的焦距

单目测距的小项目,大概需要就是用单目相机,对一个特定的目标进行识别并测算相机与该目标的距离.所以便去网上找了一堆教程,这里给大家总结一下,希望给小白们一个参考. 首先是基本需求了 opencv自然要会的,这咱就不多说了,会一点就行 需要一个摄像头,我用的是一个畸变很大的鱼眼免驱动摄像头,大家用电脑上的那个自带摄像头也可以的,就是不方便. 需要MATLAB进行相机标定 其实上面都是废话,下面进入正题吧. 网上的方法大概有两种,这里主要介绍一个我身边的大哥们都称做PnP问题的一个方法,但会另外简单介

官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的.即cmake和Git. sudo apt-get install cmake sudo apt-get install git 2 安装Pangolin,用于可视化和用户接口 安装依赖项: sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install libpython2.7-dev 先转到一个

1.mono优点:结构简单,成本低缺点:在单张图片里,无法确定一个物体的真实大小.它可能是一个很大但很远的物体,也可能是一个很近很小的物体.通过相机的运动形成视差,可以测量物体相对深度.但是单目SLAM估计的轨迹和地图将与真实的轨迹和地图相差一个因子,也就是尺度(scale),单凭图像无法确定这个真实尺度,所以称尺度不确定性. 2.stereo优点:基线距离越大,能够测量的距离就越远:并且可以运用到室内和室外.缺点:配置与标定较为复杂深度量程和精度受到双目基线与分辨率限制视差计算非常消耗计算资源

6.5.3 单目操作符 语法 1.unary-expression: postfix-expression ++  unary-expression --  unary-expression unary-expression    cast-expression sizeof    unary-expression sizeof    ( type-name ) _Alignof    ( type-name ) unary-operator:    以下之一 &    *    +    -

Clock& Clock::operator ++() //前置单目运算符重载函数{Second++;if(Second>=60){Second=Second-60;Minute++;if(Minute>=60){Minute=Minute-60;Hour++;Hour=Hour%24;}}return *this;}//后置单目运算符重载Clock Clock::operator ++(int) //注意形参表中的整型参数{Clock old=*this;++(*this);retu

Monocular Image 3D Human Pose Estimationunder Self-Occlusion (ICCV 13) 在自遮挡下的单目图像3D姿态估计 摘要:文中提出在单张图片中3D姿态自动重建的方法.人体关节.易产生幻觉的身体部位的存在,杂乱的背景,都将导致人体姿态判断的歧义性,这都说明这不是一个简单的问题.研究者研究了许多基于运动和阴影的方法,为了减小歧义性,并对3D姿态进行重建.我们算法的关键思想就是增加运动和方向限制.前一个是在3D模型映射到输入图像时增加的限制,