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摄像头标定的OpenCV与Matlab工具

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简介：
本工具箱提供使用OpenCV和MATLAB进行摄像头标定的全面解决方案，涵盖内外参数计算、畸变矫正等功能，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究及开发。 摄像机标定工具集包括：1. 张正友算法论文；2. 摄像机标定原理讲解PPT；3. OpenCV 标定范例；4. 自编查找棋盘角点例子；5. MATLAB 标定工具箱。

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  • 摄像头标定的OpenCV与Matlab工具
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    本工具箱提供使用OpenCV和MATLAB进行摄像头标定的全面解决方案，涵盖内外参数计算、畸变矫正等功能，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究及开发。 摄像机标定工具集包括：1. 张正友算法论文；2. 摄像机标定原理讲解PPT；3. OpenCV 标定范例；4. 自编查找棋盘角点例子；5. MATLAB 标定工具箱。
     
  • Livox LiDAR与摄像头标定的Matlab代码 - livox_camera_lidar_calibration
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    这段代码用于进行Livox激光雷达(LiDAR)和摄像头之间的标定工作，采用Matlab环境实现。适用于需要精准融合视觉与三维点云数据的应用场景。 摄像机标定matlab代码及Camera-LiDAR校准手册提供了一种手动校准Livox LiDAR与相机之间外部参数的方法，这种方法已经在Mid-40、Horizon和Tele-15系列上得到验证。该方法包括了相机固有参数的校准、校准数据获取、计算相机与LiDAR之间的外参以及一些示例应用以展示如何融合使用两者。 在本方案中，板角被用作标定目标。利用Livox LiDAR非重复扫描的特点，在高密度点云中精确找到拐角位置变得更加容易。这有助于获得更好的校准结果和更佳的LiDAR与相机数据融合效果。 步骤1：环境配置（以下校准过程是在Ubuntu 64位16.04环境下进行） 1.1 安装环境及驱动程序 安装ROS环境，然后安装Livox SDK。如果已安装，则可以跳过此步骤。 # install Livox_SDK git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK.git cd Livox-SDK sudo ./third_party/
     
  • MATLAB中的摄像头内外参数标定
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    本简介探讨在MATLAB环境下进行摄像头内外参数标定的方法和技术，旨在优化图像处理和计算机视觉应用中的精度与性能。 本段落介绍了张正友的相机参数标定方法。该方法要求固定相机，并保持相机与小车之间的相对位置不变。在进行标定时，需要调整镜头光圈和对焦以确保拍摄到清晰的角点图像。此外，还需要多次拍摄靶标，保证其出现在相机视场内的各个位置上，并通过调节云台上的旋钮使靶标的摆放角度多样化。此方法可用于相机内外参数的标定，并可通过Matlab进行实现。
     
  • C++(OPENCV)摄像头标定代码含示例图像（基于OPENCV的修订版本）
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    本项目提供了一个使用C++和OpenCV进行摄像头标定的完整代码实现，包括详细的注释与示例图像，适用于相机校准和提高图像质量。 该工具能够使用，并包含实验图片。它可以求解畸变参数、摄像头内参及外参。
     
  • 10x7的摄像头标定棋盘格
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    10x7的摄像头标定棋盘格是一种用于校准相机内外参数的标准工具，通过在已知几何位置放置黑白相间的方格图案，帮助计算图像与现实世界的精确对应关系。 .bmp一步到位,无需再编写代码生成图片。
     
  • Qt+OpenCV+USB摄像头
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    本项目结合了Qt界面开发框架、OpenCV计算机视觉库以及USB摄像头技术，旨在创建一个高效、灵活的图像处理和分析平台。 QT+OpenCV+USB摄像头功能包括录像、拍照和播放录像。
     
  • 标定用摄像头棋盘PDF
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    该文档提供了一个用于标定摄像头参数的标准棋盘图案，以PDF格式存储，方便打印和使用。 该PDF是MATLAB标定时官方提供的棋盘文档，用A4纸张打印后粘贴到平整的版面上使用。
     
  • 基于OpenCV的YOLOv3摄像头与视频目标检测
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    本项目采用OpenCV和YOLOv3技术实现在摄像头及视频流中的实时目标检测。通过深度学习模型识别图像中的人、物体等元素，提供高效准确的目标定位服务。 通过cv dnn模块读取yolo v3的cfg文件和预训练权重，实现对本地摄像头和视频文件的检测。
     
  • 摄像机标定工具(Camera Calibration Tools)
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    《摄像机标定工具》是一款专为摄影测量和计算机视觉设计的专业软件，通过精确计算相机参数，确保图像处理与分析的准确性。 《摄像机标定工具详解》 在计算机视觉领域，摄像机标定是一项至关重要的技术，它能够校正摄像机成像过程中的失真，提高图像处理和分析的精度。Camera Calibration Tools就是专为此目的设计的一款工具，用于帮助用户对摄像机进行精确的参数标定。 一、摄像机标定的重要性 摄像机标定是计算机视觉系统的基础步骤，涉及将图像坐标系转换到世界坐标系的过程。这个过程主要包括两个主要方面：内在参数标定和外在参数标定。内在参数标定包括镜头畸变校正；外在参数标定则涉及摄像机的位置和姿态。 二、Camera Calibration Tools功能解析 Camera Calibration Tools提供了完整的摄像机标定流程，包含以下几个关键步骤： 1. **标定板准备**：该工具通常需要一个棋盘格图案的标定板。通过检测棋盘角点，可以获取多个不同视角下的二维图像点。 2. **特征检测**：软件自动检测棋盘格角点，为后续计算提供数据基础。 3. **内参标定**：通过求解一系列几何约束，计算出摄像机的内参，包括焦距、主点坐标以及畸变系数等参数。 4. **外参标定**：利用标定板在多个视图中的位置信息确定摄像机相对于标定板的位置和姿态（旋转和平移矩阵）。 5. **畸变校正**：应用内参计算结果对原始图像进行处理，消除镜头畸变的影响。 6. **结果验证与优化**：通过比较校正前后图像的质量，不断迭代优化参数设置以确保最佳的标定效果。 三、应用实例 Camera Calibration Tools广泛应用于自动驾驶、机器人导航、无人机视觉以及工业检测和3D重建等领域。例如，在自动驾驶中高精度摄像机标定可以提升车辆感知环境的能力；在3D重建项目里准确的摄像机参数有助于构建更真实的三维模型。 四、总结 Camera Calibration Tools是实现高效摄像机标定的重要工具，通过其提供的系统化流程用户能够有效地校正相机内外部参数，并对图像进行精确处理。掌握并理解摄像机标定对于从事计算机视觉相关工作的人员至关重要，因为它直接影响到后续应用的效果和准确性。在实际操作中应结合理论知识与实践充分利用Camera Calibration Tools以达到最佳的标定效果。