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双目标定的图像数据集

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简介：
本数据集包含针对双目标定优化采集的多种场景下的高质量图像，适用于相机参数标定研究与算法开发。 打印的标定板每个格子大小为4cm*4cm，数据集数量为40张。经过标定后的T如下： T: ``` !!opencv-matrix rows: 3 cols: 1 dt: d data: [ -6.0660435539064854e-02, -1.2209630833796844e-04, 9.8321891780593206e-04 ] ``` 两个虚拟相机的基线b等于向量T的法线长度，标定出来的基线距离为b=6.06mm。实际测量得到的距离是6.1mm，误差在1mm之内。

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  • 双目标定的图像数据集
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    本数据集包含针对双目标定优化采集的多种场景下的高质量图像，适用于相机参数标定研究与算法开发。 打印的标定板每个格子大小为4cm*4cm，数据集数量为40张。经过标定后的T如下： T: ``` !!opencv-matrix rows: 3 cols: 1 dt: d data: [ -6.0660435539064854e-02, -1.2209630833796844e-04, 9.8321891780593206e-04 ] ``` 两个虚拟相机的基线b等于向量T的法线长度，标定出来的基线距离为b=6.06mm。实际测量得到的距离是6.1mm，误差在1mm之内。
     
  • MATLAB图像标定_BiaoDing.rar_双目双目标定_MATLAB_标定图像
    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。
     
  • 双目相机标定的数据集--
    优质
    本数据集专为双目相机标定设计，包含丰富、多样化的图像样本，涵盖不同环境与光照条件下的场景。通过精确的棋盘格标记点提供高精度参数校准，旨在提升立体视觉系统的深度感知能力和图像匹配准确度，适用于机器人导航、自动驾驶及三维重建等领域研究。 标定过程中使用的图片应该能够覆盖整个测量空间及视场范围。为了确保图像分布均匀，在拍摄前可以将相机的视野分成四个象限，并在每个象限中分别从不同方向倾斜两次进行拍摄，如图1所示。推荐的一组摆放方式见图2。 通常情况下，标定所需的图片数量应在15到25张之间。如果图片过少，则可能导致标定参数不够准确。确保圆或圆环特征的像素数大于20，并且成像尺寸应大致占据整个画面的四分之一左右。此外，在拍摄时需使用辅助光源照亮标定板，以保证其亮度足够均匀。 需要注意的是，标定板在相机中的图像不能过曝（即曝光过度），因为这会导致边缘特征提取出现偏差，进而影响圆心位置检测精度。
     
  • ETH3D双目图像数据集
    优质
    ETH3D双目图像数据集是由瑞士联邦理工学院创建的一个大型立体视觉数据集合，包含多种室内和室外场景，旨在促进三维重建与深度估计研究。 ETH3D数据集中的双目图像部分包含双目图像和相机参数，在实验过程中可能会用到，分享给大家，希望对大家有所帮助。
     
  • 双目标双目测距标定的MATLAB代码：用于双目摄像机标定
    优质
    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。
     
  • 双重目标的定标测试集
    优质
    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。
     
  • 《数据集》山火识别的航拍图像数据集《目标检测》
    优质
    本数据集收录了大量用于山火识别的航拍图像，专为提升目标检测算法性能而设计，助力研究人员有效开发和验证山火自动监测系统。 该数据集包含用于山火识别的航拍图像4500张，并支持YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等模型训练。文件内包括图片及其对应的txt标签，此外还有指定类别信息的yaml文件以及xml标签。已将这些资源划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5至YOLOv10等算法的训练。由于数据量较大（超过1G），该数据集存储于百度网盘，并提供永久有效链接以供下载使用。
     
  • opencv相机标定_双目相机标定_双目标定_源码
    优质
    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。