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双目标定后的3D重建

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简介:
本研究探讨了在计算机视觉领域中,通过实现双目标定技术以提高三维场景重建精度的方法和应用。 这段话的内容是:从大佬那里保存的资料提到,这个过程需要输入立体校正后的图片和相机焦距。如何输入及数据来源的具体细节可以在另一份文件中找到。

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客服
客服
  • 3D
    优质
    本研究探讨了在计算机视觉领域中,通过实现双目标定技术以提高三维场景重建精度的方法和应用。 这段话的内容是:从大佬那里保存的资料提到,这个过程需要输入立体校正后的图片和相机焦距。如何输入及数据来源的具体细节可以在另一份文件中找到。
  • stitching.rar_opencv三维与相机
    优质
    本资源包含使用OpenCV进行双目视觉三维重建和相机标定的教程及源代码,适用于计算机视觉项目开发和研究。 基于OpenCV的双目相机标定以及三维重建涉及一系列复杂的步骤和技术细节。首先需要对每台摄像机进行单独校准,获取内参矩阵、畸变系数等参数;然后利用棋盘格图像计算两台摄像机之间的相对位置和姿态信息,得到外参矩阵;最后通过三角测距原理实现空间点的三维坐标重建。整个过程需要用到OpenCV库中的多项函数与算法支持。
  • 测试集
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    本研究提出了一种新的定标方法,采用包含双重视角的目标集合进行更精准的效果评估和模型校准。此法可有效提升测试精度与可靠性。 双目标定测试集适用于OpenCV、Matlab和Halcon进行双目校准。该测试集包含13张左视图图片和13张右视图图片,共计26张图片。
  • 立体视觉、匹配与
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    本研究聚焦于双目立体视觉技术,涵盖其标定方法优化、特征匹配算法提升及三维场景重建策略探索,旨在提高图像识别精度和效率。 一个博士生完成了一项基于计算视觉的双目立体视觉的人脸三维重建项目,该项目功能齐全且适合初学者学习与参考,并附带技术文档以帮助理解相关概念和技术细节。
  • 视觉自动与三维程序
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    本项目致力于开发基于双目视觉技术的自动标定及三维重建软件。通过优化算法实现高效精准的数据采集和处理,为机器人导航、虚拟现实等领域提供技术支持。 双目视觉自动标定与三维重建程序是一种利用计算机视觉技术来获取场景的三维信息的方法。在本项目中,开发者使用了OpenCV库,这是一个强大的开源计算机视觉库,在MFC (Microsoft Foundation Classes) 和VC++ (Visual C++) 开发环境中提供了便捷实现。 **双目视觉** 是通过两个摄像机模拟人眼的方式捕捉同一场景的不同图像,并利用这些差异来重建出该场景的三维结构。这一技术基于视差原理,即不同视角下物体位置的变化可以用来推算深度信息。 **自动标定** 在双目视觉系统中至关重要,它涉及对相机内部参数和外部参数进行精确估计。内参包括焦距、主点坐标等;外参则涵盖两台摄像机之间的相对姿态与位置关系。通常使用棋盘格图案作为参照物来完成这一过程,通过检测并匹配这些标记上的角点信息以计算出必要的标定值,并校正图像失真,从而提高后续三维重建的准确性。 **OpenCV库** 包含了多种用于处理和分析图像及执行计算机视觉任务的功能模块。在本项目中,该工具集中的标定功能被用来进行相机参数调整;同时其特征匹配、图像对齐等功能也可能应用于双目标定与三维模型构建过程中。 **MFC 和 VC++** 是微软提供的开发框架和支持C++编程语言的集成环境,广泛用于Windows平台上应用程序的设计。其中MFC提供了一套面向对象的类库以简化用户界面和系统资源管理;而VC++则支持多种编程模式并特别适用于基于MFC的应用程序开发。 在项目文件夹StereoVision-master中,可以找到该项目相关的源代码、数据文件以及编译运行所需的脚本等。具体包含内容如下: 1. **源代码**:主要逻辑和函数定义通常以.cpp或.h为扩展名。 2. **头文件**:定义了类与函数接口供其他文件引用。 3. **资源文件**:可能包括用于标定的棋盘格图像或其他辅助材料。 4. **编译脚本**:构建项目所必需的Makefile或者Visual Studio解决方案等配置项。 5. **设置文件**:如相机参数设定,定义了摄像机的具体内参和外参值。 6. **测试数据集**:可能包含预处理过的图像对用来验证程序的各项功能。 通过研究这个程序,学习者能够深入了解双目视觉的理论基础、掌握OpenCV库的应用方法,并学会在MFC与VC++环境下开发此类应用。同时,它也为改进现有标定算法或将其应用于其他三维重建任务提供了实践机会。
  • opencv相机_相机__源码
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    本资源提供OpenCV库下的相机及双目系统标定方法,包括单目与立体校准的完整源代码,适用于视觉测量、机器人导航等领域。 基于OpenCV的双目相机标定程序采用的是张正友的方法,非常实用。使用前需要先获取单目相机的参数,然后将其输入到该双目程序中。接着通过拍摄两台相机共视场内的棋盘格图像,可以解算出两个相机之间的位置关系,并建立双目坐标系。
  • MATLAB图像_BiaoDing.rar__MATLAB_图像
    优质
    该资源包含使用MATLAB进行双目双目标定的代码和示例图像。通过此工具包,用户可以完成相机参数校正与优化,实现精确的深度信息获取及三维重建。 自己制作的双目标定MATLAB标定实例,包含图像和仿真程序。
  • 测距MATLAB代码:用于摄像机
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    本段MATLAB代码实现针对双目视觉系统的精确测量,涵盖内外参数校准技术,适用于开发高精度的双目标双目测距应用。 这是一款用于双目测距的摄像头程序,包含标定用图及标定数据,并使用Matlab中的标定工具箱进行相机标定。 该程序提供了两种不同的像素代码以及相应的标定图片与结果展示。 运行步骤如下: 1. 当需要使用摄像头拍照时,请通过Python脚本`cap.py`来操作。 2. 在完成拍摄后,利用MATLAB工具箱对相机进行标定,并将得到的数据(类似文件Calib_Results_stereo_data.txt中的描述)手动填写至`camera_config.py`内。 3. 程序中包含两种不同的匹配算法:BM算法和SGBM算法。其中,BM算法速度快但精度较低;而SGBM算法则以较高的精确度为代价换取更慢的处理速度,默认情况下程序使用的是SGBM算法。
  • 基于OpenCV视觉相机与三维代码
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    本项目利用OpenCV库实现双目视觉系统的相机标定及三维空间重建。通过精确计算,生成深度图和点云数据,为机器人视觉、自动驾驶等领域提供技术支持。 OpenCV编写的双目视觉摄像机标定及三维重建代码。这段文本主要描述了使用OpenCV库进行双目视觉系统的相机标定以及基于此的三维空间重建的相关代码实现。
  • 与校正,与校正
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    本研究聚焦于双目标定与校正技术,探讨了如何提高系统精度和鲁棒性,适用于机器人视觉、自动驾驶等领域的应用。 在计算机视觉与自动驾驶等领域,双目标定及校正是至关重要的技术环节。所谓“双目标定”,即是在图像中对两个特定对象的位置和姿态进行精确估计的过程。这通常需要融合摄像头和其他传感器(如激光雷达)的数据来提升定位的准确性和稳定性。 一、定义: 1. 双目标定是对图像中的两个指定物体位置及相互关系进行识别计算的技术过程,例如,在自动驾驶领域内,可能需同时确定车辆和行人的相对位置以确保安全行驶路径。 2. 技术方法:包括基于特征匹配的方法(如SIFT、SURF等算法),通过寻找不同视角下的共同点来估算目标间的距离;利用深度学习技术进行物体检测与追踪(例如YOLO、SSD或 Faster R-CNN)并用卡尔曼滤波器维持对象关联;以及结合RGB-D数据,即彩色图像和深度信息的使用以更精确地估计三维位置。 二、校正过程: 1. 摄像头内参校正是指通过修正镜头畸变(如径向及切向失真)来改善图像质量。 2. 外部参数校准涉及确定摄像头在世界坐标系中的具体方位,一般采用多视角几何学方法或借助已知标志物进行标定完成这一任务。 3. 传感器融合校正则是将不同类型的传感器(如摄像机、雷达和惯性测量单元)收集的信息整合起来,并运用卡尔曼滤波等技术降低单一设备的不确定性以提高整体定位精度。 4. 环境因素校正旨在通过自适应算法或机器学习方法来弥补由于光照变化、物体遮挡及反射等因素造成的误差。 三、实际应用: 1. 自动驾驶:在复杂交通环境中,双目标定和校准技术帮助车辆识别并跟踪其他道路使用者,确保行驶安全。 2. 工业自动化:机器人装配与检测任务中利用该方法精确定位零件或工具以提升生产效率。 3. 虚拟现实/增强现实(VR/AR):通过实现用户与其虚拟对象间更为自然的交互来改进用户体验。 四、挑战及对策: 1. 实时性要求高,计算资源消耗大。为解决此问题通常会优化算法或采用硬件加速技术。 2. 动态目标追踪难度较大。引入深度学习在线适应策略有助于应对快速变化的情况。 3. 在复杂背景下准确识别和定位目标是另一难题。利用上下文信息及先进模型能有效改善性能。 总之,双目标定与校正是计算机视觉领域不可或缺的技术手段,对于增强系统精度及可靠性具有重要意义。随着技术进步,我们期待看到更多高效精确的解决方案应用于各种应用场景之中。