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双目相机标定数据集(左彩色相机/右红外相机)

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简介:
本数据集包含双目相机系统的标定信息,包括左侧彩色摄像头与右侧红外摄像头的各项参数及图像对,用于支持深度感知和立体视觉研究。 双目相机标定数据集包括左彩色相机和右红外相机的参数。 对于彩色相机: - 内外参数 - 重投影误差 对于红外相机: - 内外参数 - 重投影误差 此外,还包括了将彩色相机与红外相机进行转换的相关矩阵。

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    本数据集包含双目相机系统的标定信息,包括左侧彩色摄像头与右侧红外摄像头的各项参数及图像对,用于支持深度感知和立体视觉研究。 双目相机标定数据集包括左彩色相机和右红外相机的参数。 对于彩色相机: - 内外参数 - 重投影误差 对于红外相机: - 内外参数 - 重投影误差 此外,还包括了将彩色相机与红外相机进行转换的相关矩阵。
  • 棋盘格图片(每台40张)
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    本图集包含使用双目红外相机拍摄的40幅棋盘格图像,旨在为每台相机提供精确的内部参数与外部位置信息标定。 双目相机棋盘格标定图包括左右红外相机各40张图片。这些图片被分为两个文件夹,每个文件夹中的左右相机视图是对应的。
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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。
  • 视觉拍摄图像.zip
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    本资源提供了一种用于校准双目视觉系统中左右摄像头的技术方法和步骤,适用于需要精确获取深度信息的应用场景。 该文件包含双目视觉标定所需的数据图片,分为左相机图片和右相机图片。
  • opencv___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单及多_单_
    优质
    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。
  • OpenCV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。
  • 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。
  • 汽车在下的
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    该数据集包含使用红外相机捕捉的各种条件下行驶和静止汽车的图像。旨在促进自动驾驶系统中车辆检测与识别的研究进展。 夜晚空旷马路上,在红外相机下采集到的汽车多角度数据及对应的txt标签文件。
  • lena.zip_lena_opencv 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。