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摄像机成像几何模型与机器视觉技术。

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简介:
摄像机成像几何模型构筑了机器视觉的核心理论基础,经过广泛的文献调研,我发现现有资料对该模型的阐述十分清晰明了,逻辑结构严谨合理,堪称经典性论述,因此决定将其分享给更多人。

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  • 中的应用
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    本研究探讨了相机成像几何模型在机器视觉领域的应用,分析其原理并展示了如何利用该模型提高图像处理与识别精度。 摄像机成像几何模型是机器视觉的基础理论。经过查阅大量资料后发现,这份资料对相关内容介绍得非常清晰详细,并且逻辑结构合理,堪称经典论述。现分享给大家参考学习。
  • ISAR飞
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    ISAR飞机模型成像技术是一种先进的雷达成像方法,用于获取飞行器高分辨率图像。通过分析散射信号数据,该技术能够在复杂背景下识别和解析飞机结构细节,对目标检测、跟踪及特征提取具有重要意义。 在MATLAB中进行ISAR成像处理飞机模型,并包含相位校正和包络对齐的方位向FFT成像技术。
  • 传感基础
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    本课程深入浅出地讲解了机器视觉系统中相机和图像传感器的核心原理和技术细节,旨在为工程师和研究人员提供坚实的理论基础。 《机器视觉基础:相机与图像传感技术》 在现代科技领域,机器视觉扮演着至关重要的角色,使设备能够“看”并理解周围环境。本段落将深入探讨相机及图像传感器技术的基础知识,帮助我们了解这些技术背后的原理。 首先我们要掌握光的基本知识。光是电磁波谱中一个非常狭窄的频段,在200-1100纳米范围内最为关注。其中400-750纳米为可见光,200-400纳米为紫外光,而750-1100纳米则属于近红外光范围。每个光粒子称为一个光子,并且其能量取决于波长;这个波长对应的颜色决定了我们所见的光线颜色。此外,光的强度等于其中包含的光子数量。 当这些光线照射到硅表面时,会产生光电效应,释放出电子。量子效率(Quantum Efficiency, QE)是衡量传感器将光转化为电荷能力的一个指标:假设QE为60%,那么每10个光子撞击像素就会产生6个电子。需要注意的是,这种特性与相机的设计无关,并且绝对的量子效率才是比较不同传感器性能的良好标准。 全阱容量(Full Well Capacity)是指一个像素能够捕获的最大电荷量,这直接影响了传感器的灵敏度、信噪比(SNR)以及动态范围。通常来说,较大的像素拥有更高的全阱容量:例如小型像素可能为4,000电子,中型则可达10,000电子,而大型可以高达5万至数十万个电子。 接下来我们来看数字相机的基本原理和CCD(Charge-Coupled Device)与CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)图像传感器的区别。CCD以其卓越的成像质量著称,在高质量摄影应用中非常有用,但其功耗较高且成本较大;相比之下,CMOS在能耗及价格方面更具优势,并且随着技术的进步,它的图像质量也逐渐接近甚至超过了CCD水平,广泛应用于各种消费级和工业级相机。 接口是连接相机与其他设备的关键部分。常见的标准包括USB、GigE(千兆以太网)、Camera Link以及CoaXPress等,各自具有独特的优势与应用场景:例如,USB易于使用;而GigE则支持长距离传输需求;CoaXPress提供高速数据传输能力。 了解不同类型相机及其适用场景也十分重要。面阵相机适合用于静态或低速移动物体的检测工作;线扫描相机适用于高速连续生产线上的物品检测任务。此外,在选择时还需考虑全局快门和卷帘快门等关键因素:前者在同一时间捕获整个画面,非常适合处理快速运动场景,而后者则逐行曝光,更适合相对静止或者速度较慢的情况。 综上所述,理解相机及图像传感器技术的基础对于挑选合适的机器视觉系统至关重要。无论是光线的基本性质、传感器的物理特性还是相机的设计和接口选择等各个方面都需要根据实际应用需求综合考量。通过深入学习这些基础知识,我们可以更好地利用机器视觉技术解决现实问题,并提升自动化系统的性能水平。
  • 处理——基于OpenCV 3.0.0的计算
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    本书详细介绍如何使用OpenCV 3.0.0库进行图像处理和机器视觉编程,适合计算机视觉领域学习者及开发者阅读。 OpenCV3是一款开源的计算机视觉处理平台,以跨平台性和高效率著称。它为开发者提供了强大的图片操作功能,并与多种编程工具兼容,使得开发人员能够更高效地编辑代码。根据BSD 3条款许可发布的OpenCV是免费且可以用于商业用途的。该库支持C++、Python和Java接口,在Linux、MacOS、Windows、iOS及Android等操作系统上运行良好。 优化方面,OpenCV是一个高度优化的库,特别适合实时应用程序的需求。其应用领域包括但不限于以下几点: 1. 人机互动 2. 物体识别 3. 运动分析 4. 机器视觉 5. 结构分析 6. 汽车安全驾驶 7. 图像分割 8. 人脸识别 9. 动作识别 10. 运动跟踪 11. 机器人技术
  • 3D手册:光学计量完整版...
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    《3D机器视觉手册》是一本全面介绍光学计量和成像技术的专业书籍,涵盖从基础理论到高级应用的知识体系。 随着3D电影的不断推出以及3D电视的兴起,三维成像技术已经渗透到我们的日常生活中。然而,在众多可用的3D视觉方法中进行选择对于科学家和工程师来说可能会感到困惑,尤其是在缺乏全面资源的情况下更是如此。为了填补这一空白,《机器视觉手册:光学计量与成像》提供了对最流行的3D成像技术进行全面而深入的研究。 该手册从研究最为透彻的立体视法开始,并解释了随机斑点图案或时空变化模式如何显著提升立体视的效果。接着讨论了作为流体动力学主要实验手段之一的粒子图像测速,以及结构光方法作为一种稳健且易于实现的技术在计算机科学应用中的重要性。此外还介绍了数字全息技术用于进行微米至纳米级测量的方法,以及网格、干涉和条纹投影等精确测量动态可变形自然物体的技术。 本书继续描述了不依赖于三角定位来恢复三维形状的技巧,包括飞行时间技术和单轴3D形貌测量法,以及其他不受限于表面捕捉的3D测量技术,如3D超声波成像、光学相干层析和内窥镜成像。此外还探讨了新型3D成像技术在生物识别领域中的应用前景——这可能对安全与公共安全至关重要。 由该领域的关键人物和技术发明者撰写的这部权威性手册帮助读者理解三维成像技术的核心,并选择适合自己需求的三维成像方法。对于每种技术,本书都提供了其数学基础、成功应用概述及其局限性的讨论。
  • 基于双目标定源程序
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    本软件为一款基于双目视觉原理设计的摄像机标定工具,旨在提供精确的图像校准功能,适用于机器人导航、三维重建等领域。 双目视觉摄像机标定是计算机视觉领域中的一个重要环节,它涉及图像处理、几何光学及三维重建等多个领域的知识。在基于双目视觉的摄像机标定源程序中,我们可以深入探讨以下几个关键知识点: 1. **摄像机模型**:在计算机视觉系统中,摄像机被视为一种投影设备,将三维世界映射到二维图像平面上。常见的针孔相机模型描述了光线如何通过光圈并在传感器上形成图像。 2. **内参标定**:焦距、主点坐标和像素大小等参数是摄像机的内部参数。这些信息可以通过使用包含多个棋盘格图案的标准标定板来确定,计算出光学中心(即主点)以及将图像坐标转换为真实世界坐标的系数。 3. **外参标定**:外部参数描述了摄像机相对于参考坐标系的位置和姿态,包括旋转矩阵和平移向量。在双目视觉系统中,两台相机的相对位置和姿态是必要的,以便计算立体匹配后的深度信息。 4. **立体匹配**:这是双目视觉的核心部分,即找出两个图像中的对应像素对。常用的方法有SIFT、SURF等特征检测算法或者基于块匹配的SSD(平方差之和)或NCC(归一化互相关)方法。 5. **三角测量**:通过找到对应的像素并应用三角测量原理可以计算出物体深度信息,根据两台相机之间的相对位置及对应关系来求解三维点坐标。 6. **标定流程**:通常包括图像采集、角点检测、姿态估计和内参与外参数估算等步骤。在VC++环境下,利用OpenCV库中的calib3d模块可以实现这些功能。 7. **源程序分析**:源代码可能包含了上述步骤的实现,如特征检测(例如Harris角点)、匹配算法以及PnP问题解决方法的具体实施细节。理解这些有助于深入学习双目视觉系统的构建和优化过程。 8. **应用领域**:这项技术被广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机避障、3D重建及虚拟现实等领域,通过精确的标定可以提升系统的精度与稳定性。 该VC++源程序为实践双目视觉摄像机标定提供了一个平台。对于学习者而言,不仅可以理解理论知识还可以通过编程实践加深认识。阅读和调试代码能够帮助掌握如何将理论应用于实际系统中,并提高在计算机视觉领域的技能水平。
  • 计算、大的研究
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    本研究聚焦于计算机视觉领域的前沿技术,深入探讨大规模预训练模型及其在图像生成中的应用,探索新颖算法以提升图像处理和生成的质量及效率。 本资源探讨了计算机视觉领域内运用大模型进行图像生成的研究进展,涵盖了图像生成的定义、分类、应用及评价方法,并深入分析了大模型在这一领域的优势、面临的挑战以及未来的发展方向。该资料旨在为对计算机视觉和图像生成感兴趣的科研人员、开发者和技术学习者提供帮助,使他们能够了解并掌握当前最新的研究动态与先进技术,从而更有效地利用大规模模型开展高质量的图像生成工作。
  • LabVIEW运动处理资料-基础培训.zip
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    本资源为《LabVIEW视觉运动与图像处理》资料及机器视觉基础技术培训课程打包文件,适合初学者深入了解并掌握机器视觉系统开发技能。 LabVIEW视觉运动相关资料包括:《LabVIEW VIs 图像处理》、《机器视觉基础技术培训资料》、《LabVIEW VIs 图像处理》、《LabVIEW实时图像采集.pdf》、《LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统.pdf》、《LabVIEW调用MATLAB进行图像处理的实现.pdf》,以及NI公司的教程:《NI_机器视觉培训教程.pdf》。此外还有其他文档如《利用LabVIEW进行图像采集与处理.pdf》、基于计算机视觉原理的自主足球机器人位置规划相关文献,和介绍基础概念的文章如《机器视觉(重要基础).pdf》等。另外,《边干边学机器视觉_光源选择部分 .pdf》和关于软件选型的相关资料《选择机器视觉软件的几大要素.pdf》也是重要的参考材料。
  • .pdf
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    本书《机器人视觉技术》深入浅出地介绍了机器人视觉的基本原理与应用技术,涵盖图像处理、特征识别和深度学习等关键领域,旨在帮助读者掌握如何利用视觉信息提升机器人的自主性和智能化水平。 机器人视觉技术是指利用计算机视觉技术和方法使机器人能够感知、理解和处理周围环境中的图像或视频数据的能力。这项技术在工业自动化、无人驾驶汽车以及服务型机器人的应用中发挥着重要作用,有助于提高生产效率和安全性,并为人们的生活带来便利。 希望这段关于机器人视觉技术的介绍对大家有所帮助。
  • 采集(
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    图像采集技术是机器视觉系统的关键组成部分,它通过高效的摄像机和镜头捕捉精确的图像数据,为自动化检测、识别及测量提供可靠的信息来源。 本段落主要描述了机器视觉系统中图像采集所使用的组件,包括照明光源、镜头、相机以及采集卡等内容,适用于清华大学数字图像处理课程的课件使用。