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lena.zip_lena_opencv 双目相机标定及标定软件

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简介：
本项目提供了一种基于双目相机的标定方法及软件工具，适用于图像处理领域中对精度要求较高的应用场景。通过使用OpenCV库进行开发，实现了对lena图片的数据分析与校准。 该程序是对双目相机进行标定的代码，使用了OpenCV开源软件编写，希望能对大家有所帮助。

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  • lena.zip_lena_opencv 双目相机标定及标定软件
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    本项目提供了一种基于双目相机的标定方法及软件工具，适用于图像处理领域中对精度要求较高的应用场景。通过使用OpenCV库进行开发，实现了对lena图片的数据分析与校准。 该程序是对双目相机进行标定的代码，使用了OpenCV开源软件编写，希望能对大家有所帮助。
     
  • opencv相机标定_双目相机标定_双目标定_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。
     
  • TOOLBOX_calib.zip_matlab单目标定及多相机标定_单目相机标定_相机标定
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    本资源提供MATLAB环境下单个和多个相机的标定工具箱（TOOLBOX_calib.zip），包括详细的单目相机内参数与外参计算，适用于视觉测量和图像处理。 基于Matlab开发的源码实现了相机单目标定和多目标定功能，能够自动生成相机的内参和外参。
     
  • Halcon相机标定代码与文档/双目标定及单目标定资料汇编
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    本资源包汇集了Halcon相机标定的相关代码和详细文档，包括双目与单目两种标定方法所需的所有资料。 在Halcon相机标定过程中，首先需要初始化图像大小（例如全图尺寸为640*480像素，子采样后为320*240像素）。接着是标定板的初始化步骤：指定一个描述文件CaltabName作为参数，并使用set_calib_data_calib_object函数设置这些数据。随后创建用于存储标定信息的数据模型。 在获取到不同姿态下的8至15张图像后，需要确保每张图片中的圆直径至少为10个像素大小以保证精度。接下来的步骤是加载所有采集到的图像，并使用find_caltab算子对这些图像进行处理：首先执行高斯滤波（通过设定SizeGauss参数），然后阈值分割（MarkThresh决定）来识别标定板的位置。 随后，利用find_marks_and_pose算子进一步分析找到圆心及其属性。如果发现检测到的圆与描述文件中的信息不匹配，则会调整StartThresh直到满足条件为止。这些步骤完成后，系统将所有图像中圆形目标点的数据加载至组元内以备后续使用。 最后一步是通过调用calibrate_cameras函数来利用之前收集的所有数据进行相机标定，并返回平均投影误差Errors作为结果输出。
     
  • OpenCV相机双目标定代码
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    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的C++代码，用于完成双摄像机系统的标定工作。包括内外参数校准、镜头畸变矫正等步骤，确保图像拼接与立体视觉应用中的精度需求。 标定步骤实现方法如下： 1. 计算映射矩阵：计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵，此过程不依赖于摄像机的成像模型，而是基于平面标靶坐标点及其对应的图像坐标点数据，通过最小二乘法求解得到。 2. 求解摄像机参数：根据已得的映射矩阵建立基本方程关系来获取与摄像机内部参数相关的基础信息。进一步考虑镜头畸变，并以初步获得的数据为初始条件进行非线性优化搜索，从而得出精确的全部参数值。 3. 确定双目视觉系统中左右两台相机之间的相对位置：对于一个立体视觉系统来说，设左、右两个摄像机相对于世界坐标系的位置关系分别由Rl, Tl和Rr, Tr表示。这意味着空间中的任一点在世界坐标系、左摄相机坐标系及右摄相机坐标系下的坐标分别为Xw, Xl 和 Xr，则有如下公式：Xl=Rl*Xw+Tl; Xr=Rr*Xw+Tr. 因此，两台摄像机之间的相对几何关系可以表示为R=Rr*Rl^-1；T=Tr-Rr*Rl^-1*Tl。 在实际标定过程中，通过使用同一标靶对双摄相机进行同步拍摄来获取各自的内外参数。这不仅可以确定单个摄像机的内部特性，还能同时获得整个立体视觉系统的结构配置信息。基于单一摄像头校准的过程了解到，每当调整标靶位置时就会得到一组新的外参：Rr,Tr与Rl,Tl；由此可以利用公式 R=Rr*Rl^-1 和 T=Tr-Rr*Rl^-1*Tl 来确定相应的系统构造参数。
     
  • 双目相机的标定代码
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    本项目提供一套详细的双目相机标定代码，旨在帮助用户准确计算并获取双目视觉系统的内外参数。适合于机器人视觉、自动驾驶等领域的研究与应用。 双目相机标定是计算机视觉领域中的一个关键步骤，它对于实现精确的三维空间重建、物体定位和导航等任务至关重要。“双目相机标定代码”旨在帮助用户进行这一过程，以便后续进行更复杂的计算机视觉应用。 理解双目相机的工作原理非常重要。双目相机由两个并排的摄像头组成，模拟人类双眼观察物体的方式，通过捕捉同一场景的两张图像，并根据视差计算出深度信息。这种技术基于三角测量原理：已知两个摄像头的位置（基线）和它们分别拍摄到的相同点，则能计算出该点在三维空间中的坐标。 双目标定的目标是获取相机的内外参数。内参数包括焦距、主点坐标以及镜头畸变系数，这些与相机自身属性相关；外参数则描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态，即旋转矩阵和平移向量。标定过程通常包含以下几个步骤： 1. **棋盘格图案**：使用均匀分布的特征点作为参考。 2. **图像采集**：多角度拍摄棋盘格角点并记录每个视角下的图像数据。 3. **特征检测**：自动或手动标记每张图中的所有关键角点。 4. **匹配对应点**：将左右相机捕捉到的相同位置进行配对，形成立体对应关系。 5. **计算单目标定**：为每一个单独的摄像头确定其内参数和姿态矩阵（旋转和平移）。 6. **立体标定**：利用已知的特征点来解算两个摄像机之间的相对位姿信息，即外参量。 7. **校正镜头畸变**：使用得到的矫正系数对原始图像进行处理以减少失真影响。 完成以上步骤后，可以获得一个能够将像素坐标转换为世界坐标的标定矩阵。这在自动驾驶、机器人导航和无人机避障等应用中具有重要作用。 提供的代码文件包含执行上述过程所需的所有算法及工具模块。用户可以通过运行这些程序，并根据具体硬件配置输入相应的棋盘格图像数据来获得双目相机的精确标定结果，从而更好地掌握并利用这项技术实现三维视觉功能。
     
  • 双目相机标定拍摄代码
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    本项目专注于双目相机的标定及图像采集程序开发，旨在精确获取立体视觉系统的内外参数，为后续深度信息提取和三维重建奠定坚实基础。 该代码利用OpenCV3.2和Python3.5实现了双摄像头视频的实时显示与拼接功能，便于双摄像头的安装调试，并且当按下键盘上的K键时可以同时控制左右摄像头拍照并保存图片。
     
  • 双目相机标定的数据集--
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    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。
     
  • 双目相机测距标定工具
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    双目相机测距标定工具是一款专为计算机视觉领域设计的专业软件，用于精确校准双目摄像头系统，确保立体视觉系统的准确性和可靠性。它通过一系列算法和测试图案帮助开发者或研究人员完成复杂的双目相机标定过程，实现高效、精准的三维空间测量与建模。 双目摄像头测量距离标定工具是一款用于校准双目摄像头以准确测量物体距离的软件或设备。
     
  • OpenCV 3.2 双目相机标定代码
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    本项目提供了一套基于OpenCV 3.2库实现双目相机标定的完整代码。通过该程序可完成双目摄像头内外参数及深度信息计算，适用于机器人视觉、三维重建等领域。 使用OpenCV3.2进行双目标定可以实现实时摄像头标定，无需先拍摄图片。标定完成后，参数会被保存到一个xml文件中。