Advertisement

MATLAB代码省略-BI校准：Python双目标定

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目介绍如何使用Python进行双目摄像头标定，并对BI（Basics Interface）系统进行校准优化。通过借鉴并改进MATLAB中的相关算法，以实现更高效的代码执行效率和精度提升。 MATLAB代码省略普通相机图像测距的运行环境为Python3.6.3。 下载本仓库并安装相关包： ``` git clone https://github.com/techkang/postgraduate cd postgraduate pip3 install -r requirements.txt ``` 文件目录如下： - result（存放相关结果） - ... - code（代码） - calibration.py (单目标定、校正) - draw.py (推导视差公式时绘图的代码) - main.py (单、双目标定、校正及测距) - stereo_calibration.py (双目标定、校正) 其他文件： - README.md - left（测试图片） - left01.jpg, ..., left14.jpg - right（测试图片） - right01.jpg, ..., right14.jpg requirements.txt

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB代码省略-BI校准：Python双目标定
    优质
    本项目介绍如何使用Python进行双目摄像头标定，并对BI（Basics Interface）系统进行校准优化。通过借鉴并改进MATLAB中的相关算法，以实现更高效的代码执行效率和精度提升。 MATLAB代码省略普通相机图像测距的运行环境为Python3.6.3。 下载本仓库并安装相关包： ``` git clone https://github.com/techkang/postgraduate cd postgraduate pip3 install -r requirements.txt ``` 文件目录如下： - result（存放相关结果） - ... - code（代码） - calibration.py (单目标定、校正) - draw.py (推导视差公式时绘图的代码) - main.py (单、双目标定、校正及测距) - stereo_calibration.py (双目标定、校正) 其他文件： - README.md - left（测试图片） - left01.jpg, ..., left14.jpg - right（测试图片） - right01.jpg, ..., right14.jpg requirements.txt
     
  • 双目标定与校正，双目标定与校正
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 双目标极线校正MATLAB代码
    优质
    本段MATLAB代码实现了针对双目标的极线校正算法，适用于立体视觉系统中的图像预处理阶段，增强特征匹配的准确性和效率。 双目极线矫正的简单MATLAB代码如下：可以直接使用。
     
  • Python 双目标定位
    优质
    Python双目标定位是指运用Python编程语言进行同时针对两个不同目标或标准的定位技术开发与应用，涵盖算法设计、数据处理及机器学习模型建立等多方面内容。 刚写了关于使用 OpenCV 和 Python 的内容，请大家多多指教。我在网上整理了一些资料，解释得很全面，希望能对大家有所帮助。
     
  • 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。
     
  • 双目标定与双目校正的OpenCV应用
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用OpenCV库进行双目标定和校准，并探讨了其在计算机视觉中的实际应用。 在计算机视觉领域，双目标定与双目校正是实现立体视觉的关键技术。它们使计算机能够模拟人类双眼的功能，并获取场景的三维数据。本实验将使用Visual Studio 2010作为开发环境，并结合OpenCV库来完成这一过程。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量处理图像和视频的函数与工具，极大地简化了开发者的工作流程。 双目标定是指确定两个摄像头之间的几何关系，包括位置及姿态。具体步骤如下： 1. **标定板设置**：需要一个具有已知几何形状（如棋盘格）的标定板，用于计算每个相机的内参和外参。 2. **图像采集**：从两个摄像头分别拍摄多张使用了该标定板的照片，并确保这些照片在不同的角度与位置上呈现，以覆盖整个视场范围。 3. **内参数校正**：单独对每台摄像机进行内参数的确定，包括焦距和主点坐标。OpenCV中的`calibrateCamera()`函数可以自动完成这一任务。 4. **外参计算**：通过标定板角点在世界坐标系与图像坐标系的位置信息来计算两个摄像头之间的相对位置及姿态（旋转矩阵和平移向量）。此步骤可使用OpenCV的`stereoCalibrate()`函数实现。 5. **校正畸变**：完成目标定后，需要对获取到的图像进行去畸变处理以消除镜头失真。这一步可以通过调用`initUndistortRectifyMap()`和`remap()`两个函数来达成。 双目校正是在完成了上述步骤之后的一个重要环节，目的是使两台摄像机拍摄的画面在同一平面内展示出来，便于后续的对应点匹配工作。具体操作包括： 1. **投影矩阵计算**：根据已知参数（如内参和外参）构建将两个摄像头图像映射到同一平面上所需的投影矩阵。 2. **校正映射创建**：利用上述步骤得到的投影矩阵，生成用于变换原始像素坐标的校正图。这可以通过`getRectifiedImages()`或`stereoRectify()`函数实现。 3. **立体匹配执行**：通过使用SIFT、SURF或者ORB等特征点检测算法以及Sad（绝对差值和）或其他基于像素级成本的匹配方法，对已进行双目校正后的图像实施对应点匹配操作。 4. **深度恢复处理**：利用得到的对应关系数据，采用如Birchfield-Tomasi或Zhangs Method等三角测量算法来计算场景中各点的实际距离。 在实验过程中所使用的TestCamera1文件可能包含了原始和校正后的图像、特征匹配结果以及相关参数信息。通过分析这些内容，可以深入理解和应用OpenCV的双目视觉技术。 总的来说，双目标定与双目校正是建立立体视觉系统的基础工作流程，能够为机器人导航、自动驾驶及三维重建等应用场景提供至关重要的深度数据支持。借助Visual Studio 2010和OpenCV库的强大功能组合，我们可以高效地实现这些任务，并进一步增强计算机对现实世界的感知能力。
     
  • 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。
     
  • OpenCV相机双目标定代码
    优质
    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
    优质
    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。