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利用C++进行双目摄像头标定及深度匹配的实现+源代码+文档说明

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简介:
本项目通过C++编程实现了双目摄像头的精确标定与深度信息提取,并提供了详细的文档和完整源码。适用于需要高精度3D视觉的应用场景研究。 基于C++实现的双目摄像头标定以及深度匹配项目包括源代码及文档说明。 ### 代码模块介绍: - **StereoCamera**:使用SGBM算法进行双目摄像头深度匹配。 - **CameraCalibration**:用于执行双目摄像头的标定程序。 ### 使用指南: 1. 在项目中添加所需的依赖库; 2. 修改LBF训练模型读取位置(如需); 3. 运用`CameraCalibration`代码模块对双目摄像设备进行校准。如果有疑问,可以私下交流寻求帮助或远程教学支持。 该资源中的所有源码已经过测试并成功运行,确保功能正常后才上传发布,请放心下载使用! #### 项目简介: 1. 所有在此资源内的程序代码均经过实际验证且能够顺利执行,仅在确认无误之后才会对外分享; 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工的学习参考。无论是对于初学者还是进阶学习者都非常合适;同样也可以作为毕业设计课题、课程作业或是初步立项演示使用。 3. 对于有一定基础的用户,可以在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能需求,并可用于个人项目或者学术研究等场景。 下载后请务必先查看README.md文件(如果有),仅供学习参考之用,请勿用于商业用途。

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客服
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  • C++++
    优质
    本项目通过C++编程实现了双目摄像头的精确标定与深度信息提取,并提供了详细的文档和完整源码。适用于需要高精度3D视觉的应用场景研究。 基于C++实现的双目摄像头标定以及深度匹配项目包括源代码及文档说明。 ### 代码模块介绍: - **StereoCamera**:使用SGBM算法进行双目摄像头深度匹配。 - **CameraCalibration**:用于执行双目摄像头的标定程序。 ### 使用指南: 1. 在项目中添加所需的依赖库; 2. 修改LBF训练模型读取位置(如需); 3. 运用`CameraCalibration`代码模块对双目摄像设备进行校准。如果有疑问,可以私下交流寻求帮助或远程教学支持。 该资源中的所有源码已经过测试并成功运行,确保功能正常后才上传发布,请放心下载使用! #### 项目简介: 1. 所有在此资源内的程序代码均经过实际验证且能够顺利执行,仅在确认无误之后才会对外分享; 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工的学习参考。无论是对于初学者还是进阶学习者都非常合适;同样也可以作为毕业设计课题、课程作业或是初步立项演示使用。 3. 对于有一定基础的用户,可以在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能需求,并可用于个人项目或者学术研究等场景。 下载后请务必先查看README.md文件(如果有),仅供学习参考之用,请勿用于商业用途。
  • 基于OpenCV 2.4.9与测距程序v2:两个计算
    优质
    本项目采用OpenCV 2.4.9开发,通过双目视觉技术进行相机标定和深度信息提取。该程序适用于需要立体视觉测量的应用场景。 使用两个摄像头实现双目标定、双目测距以及双目求深度等功能的程序版本2(基于OpenCV 2.4.9,无需额外扩展库)。
  • 两个测距以获取信息(使OpenCV2.4.9,无需额外库)
    优质
    本项目采用OpenCV2.4.9实现基于两个摄像头的双目标定和双目测距技术,精确计算并获取场景中的深度信息,整个过程仅依赖于OpenCV库,无须其他外部库支持。 实现效果与视频http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html中的相同,但此工程代码为原视频中代码的修改版。主要改动内容是屏蔽了使用cvblobslib库的功能部分,但仍保留了标定和测距的主要功能,并且不再需要安装该不友好的cvblobslib扩展库。 实现环境: 1. 两个普通摄像头 2. OpenCV版本为2.4.9 3. 操作系统Windows 10 4. 开发工具Visual Studio 2013
  • Python和OpenCV立体视觉图测距++解读
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    本项目采用Python结合OpenCV库实现双目立体视觉技术,涵盖图像匹配与深度信息提取,并提供详尽代码示例与解析文档。 双目立体视觉是计算机视觉领域的重要组成部分之一,通过使用双目相机获取目标物体的图像,并经过处理得到该物体在场景中的三维信息,从而实现在非接触条件下测量距离的目标,操作简便高效。本次毕业设计主要研究内容是在双目立体视觉平台上进行图像匹配和目标物体的距离测量技术的研究。其中,在图像特征提取方面探讨了SIFT算法与SURF算法的应用;对于特征匹配部分则考察了BF方法及FLANN方法的使用情况;在距离测量环节,则通过视差深度计算结合视觉坐标系转换来实现三维位置定位与测量。 本次设计基于维视双目立体视觉测量平台MV-VS220,采用Python和OpenCV语言工具开发一个具备图像采集、匹配处理以及测距功能的原型演示系统。该系统能够展示关键步骤的过程及结果,并支持不同算法性能之间的对比分析。经过测试验证,所构建的原型演示系统在界面设计、核心功能实现及其运行效率等方面均满足了预期的设计要求。
  • 两枚测距计算程序V2版(基于OpenCV2.4.9,无需额外库)
    优质
    这是一款基于OpenCV2.4.9开发的双目视觉软件V2版,能够仅通过两个摄像头完成精确的目标定位、距离测量和深度信息计算,且无需任何额外库支持。 使用两个摄像头实现双目标定、双目测距以及双目求深度的功能。这些功能基于OpenCV 2.4.9版本编写,无需额外的扩展库支持。涉及的具体程序为“双目求深度程序v2”。
  • 毕业设计:立体视觉系统图生成(含项报告).zip
    优质
    本项目旨在研究并实现基于双目摄像头的立体视觉系统,涵盖相机标定、图像匹配和深度图生成等关键技术。文档包含详细的实验报告与分析。 【项目资源说明】 该项目由团队近期开发完成,代码完整且资料齐全,包括设计文档等相关材料。 上传的源码经过严格测试,功能完善并且运行稳定,易于复现。 本项目适用于计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者等人群使用。可以作为毕业设计、课程设计或作业参考学习;也可直接用于展示项目的初期立项情况;同时适合初学者进阶学习,在遇到问题时欢迎提问交流。 对于有一定基础的用户,可以根据此代码进行修改以实现更多功能,并可用于毕业设计、课程作业等方面。 如果对配置和运行存在疑问,可以提供远程指导和技术支持服务。 欢迎下载并使用该项目资源进行学习与探讨!
  • 完整版测距计算程序V2(基于OpenCV 2.4.9,无需额外库件).rar
    优质
    本资源提供一个完整的双目标定与测距系统源代码,适用于两个摄像头配置。利用OpenCV 2.4.9实现精准的立体视觉测量和深度计算,无须依赖外部库文件。 经过一番寻找终于找到了这个资源,并上传以供大家分享,希望对大家有所帮助。欢迎下载或永久保存。 该代码是基于视频中的内容进行了一些调整的版本,在屏蔽了使用cvblobslib库实现的功能后,主要功能如标定和测距依然可以正常运行,无需安装反人类体验的cvblobslib扩展库。 所需环境如下: 1. Windows 10 2. OpenCV 2.4.9 3. Visual Studio 2013 4. 微软HD-3000摄像头两台 5. 配置为i7处理器、集成显卡、16GB内存的电脑 如果你之前下载过我分享的相关代码,那么这个版本不需要再次下载。只需在之前的代码中进行如下修改: 注释掉stdafx.h文件中的 ``` //#define CV_EVENT_LBUTTONDOWN 1 //#define CV_EVENT_RBUTTONDOWN 2 ``` 再将stereomain.cpp里的CV_EVENT_MLBUTTONDOWN替换为CV_EVENT_LBUTTONDOWN即可。 相关博客文章可以参考我的博客。
  • 测距MATLAB
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    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。
  • OpenCV采集
    优质
    本项目通过OpenCV库实现了双目摄像头的图像采集功能,能够获取并处理立体视觉数据,为三维重建和深度估计提供技术支持。 在VS2010上基于OpenCV 2.3.1的双目摄像头图像获取实现了一键简单操作,实用性强。
  • EmguCV
    优质
    本项目采用EmguCV库实现图像的标定和特征点匹配技术,应用于视觉定位、增强现实等场景,提高系统的精度和鲁棒性。 EmguCV 双目视觉涉及使用 EmguCV 库进行双目摄像头的图像处理与分析,通过两个摄像机获取不同视角的信息来实现深度感知、三维重建等功能。该技术在计算机视觉领域有广泛应用,如机器人导航、增强现实和自动化系统等场景中发挥重要作用。