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C++ (OpenCV) 摄像头校准代码,附带图片(OpenCV示例修改版)。

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简介:
可以应用,并配备实验图片,能够计算出畸变参数、摄像头内参以及外参。

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客服
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  • C++(OPENCV)标定(基于OPENCV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。
  • 下的OpenCV
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    本文章主要介绍在摄像头环境下使用OpenCV库进行图像校正的方法与技巧,包括几何变换、镜头畸变矫正等内容。 这是一个使用OpenCV进行图片校正的代码,用于修正摄像头拍摄的扭曲图像。需要将摄像机内外参数填入对应的xml文件中,并将待矫正的图片放入工程目录即可。
  • C++中使用OpenCV打开和网络
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    本教程详细介绍了如何在C++环境中利用OpenCV库来读取与显示本地图片及实时访问网络摄像头的数据流。适合初学者学习实践。 使用本资源前请先阅读说明文件。说明文件中会详细介绍所需环境及设置方法。正确配置后才能正常使用Demo功能。该资源内容较为基础,适合新手试用。
  • 在Android上用OpenCV开启
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    本教程提供了在Android设备上使用OpenCV库开启摄像头的详细代码示例和步骤说明。通过学习这些代码,开发者可以轻松地将摄像头功能集成到自己的应用中。 在Android上使用OpenCV打开摄像头的源码示例可以实现无需安装OpenCV Manager即可运行的功能。
  • Python OpenCV 实时人脸检测
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    本代码示例利用Python和OpenCV库实现实时摄像头中的人脸检测功能,可帮助开发者快速了解并实现基本的人脸识别应用。 参考OpenCV摄像头使用代码: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(4) # 使用第5个摄像头(假设电脑插了5个摄像头) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(haarcascade_frontalface_default.xml) # 加载人脸特征库 while True: ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) ``` 注意:代码中`face_cascade`部分需要正确路径或资源文件加载,确保haarcascade_frontalface_default.xml存在并可用。
  • 确的广角OPENCV正程序20180321
    优质
    本程序为2018年开发,旨在通过OpenCV进行广角镜头图像的精确校正,有效减少畸变,提升图像质量。 使用OpenCV在PC Windows C++环境下进行广角摄像头的畸变标定校正,并实现自动识别标板以完成矫正过程。
  • Python利用OpenCV调用
    优质
    本示例展示了如何使用Python编程语言结合OpenCV库来实现基本的摄像头视频流处理功能,包括捕捉和显示实时视频画面。 开发环境为Python 2.7.4、OpenCV 2.4.5以及所需的其他安装环境,在64位Windows 7旗舰版上已通过测试。
  • 使用 Qt 和 OpenCV
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    本项目利用Qt框架和OpenCV库开发,实现从摄像头实时获取视频流并显示的功能,适用于各类图形处理及监控应用。 使用 Qt 和 OpenCV 显示摄像头图像。
  • 使用OpenCV和Python实现正的
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV库编写了用于矫正摄像头成像畸变的程序。通过读取摄像机参数、应用畸变校正模型来优化图像质量,适用于多种视觉应用场景。 使用OpenCV进行摄像头校准时,要求摄像头输出的图像分辨率为320*240像素。