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此版本采用两个摄像头,双目标定,双目测距和双目测深度,并实现双目求深度程序(v2),基于OpenCV 2.4.9,无需额外库。

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简介:
经过了长时间的搜寻,现将此资源分享给大家,希望能够对大家有所裨益。请您随时下载或进行永久保存。该代码是对视频中提供的代码进行的修改,具体而言,它已屏蔽了通过cvblobslib所实现的功能,但同时保留了主要的标定功能和测距功能,并且无需安装那类令人反感的cvblobslib扩展库。运行环境如下:1. Windows 10;2. OpenCV 2.4.9;3. Visual Studio 2013;4. 两颗微软HD-3000摄像头;5. i7处理器、集显卡、16GB内存以及SATAPS。如果您已经下载过我之前的代码(见http://download..net/detail/hysteric314/9514872),那么您无需再下载此资源,只需对之前的代码进行相应的调整即可。具体方法是注释掉stdafx.h头文件中的//#define CV_EVENT_LBUTTONDOWN 1 //#define CV_EVENT_RBUTTONDOWN 2这两行定义,或者直接删除它们并修改stereomain.cpp文件中CV_EVENT_MLBUTTONDOWN为CV_EVENT_LBUTTONDOWN相关的代码。相关博客文章可参考:http://blog..net/hysteric314/article/details/51357318 。

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客服
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  • OpenCV 2.4.9v2:利计算
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    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)。
  • 计算的V2OpenCV2.4.9,
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    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”。
  • 完整进行计算的V2OpenCV 2.4.9文件).rar
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    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。
  • 进行以获取信息(使OpenCV2.4.9,
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    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
  • 机进行计算的V2(仅使OpenCV2.4.9,
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    本程序为V2版,采用OpenCV2.4.9实现双目标定与测距,适用于两台摄像机系统,进行精确的深度信息计算。 本段落介绍了一个视频代码的修改版本,在该版本中屏蔽了使用cvblobslib实现的功能,但仍保留了标定及测距的主要功能,并且无需安装令人头疼的cvblobslib扩展库。 此项目的实现环境为: 1. Windows 10 操作系统; 2. OpenCV 版本 2.4.9; 3. Visual Studio 2013 开发工具; 4. 使用两颗微软 HD-3000 相机作为硬件设备; 5. 计算平台配置为 i7 处理器、集成显卡、内存容量 16GB。 对于之前下载过作者早期代码的用户,如果已经获取了 http://download..net/detail/hysteric314/9514872 文件,则无需再次下载。只需对原有代码进行以下修改: - 在 stdafx.h 头文件中注释掉或删除如下两行: `//#define CV_EVENT_LBUTTONDOWN 1` `//#define CV_EVENT_RBUTTONDOWN 2` - 将 stereomain.cpp 中的 CV_EVENT_MLBUTTONDOWN 更改为 CV_EVENT_LBUTTONDOWN。 有关此项目的详细信息和讨论可以在作者博客中找到。
  • OpenCV(含源码)__算法_OpenCV
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    本项目深入探讨并实现了基于双目视觉技术的距离测量方法,结合OpenCV库进行高效编程实践。提供完整源代码供学习参考。 使用双目摄像头并基于OpenCV的测距程序可以实现较为精确的距离测量功能。该程序通过分析双目摄像头捕捉到的图像数据,并利用立体视觉技术计算出目标物体与相机之间的距离信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
  • 的MATLAB代码:
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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。
  • 代码合集RAR
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    本资源包含双目标定及双目测距相关程序代码,提供从标定到深度信息提取全过程支持。适合研究和开发使用。 利用OpenCV实现的双目视觉示例程序能够检测深度,可供参考。谢谢支持。
  • OpenCV
    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。
  • MATLABOpenCV_DistanceMeasurement.zip
    优质
    本项目提供一个基于MATLAB进行相机标定和使用OpenCV实现双目测距的解决方案。通过精确标定获取内外参数,进而计算空间中物体的距离,并以代码形式展示整个流程。 双目测距技术通过使用两个相机从不同角度拍摄同一场景,并根据图像差异计算物体距离的技术,在机器人视觉、自动驾驶汽车及三维重建等领域得到广泛应用。 MATLAB是一种高效的数值计算环境,尤其适用于算法开发、数据可视化以及计算机视觉领域中的任务如图像处理。在双目测距的应用中,MATLAB用于确定相机的内部参数(焦距和主点坐标等)与外部参数(位置和方向)。Camera Calibration是这一过程的关键步骤,在MATLAB内通过Computer Vision Toolbox完成。 该工具箱支持标定板图案检测及相机参数求解。拍摄一系列已知模式的标定板,可使用内置函数计算出内部和外部参数,用于纠正镜头畸变,并为后续图像匹配点与生成三维数据提供基础。 一旦获得这些参数后,OpenCV被用来实现双目测距中的关键步骤,包括预处理、特征提取及视差图生成。利用stereoRectify, computeDisparity 和 triangulatePoints等函数和算法来完成任务。 双目测距基于几何关系计算物体深度信息,通过测量相同目标在两个相机图像平面上的水平坐标差异(即视差)并结合基线距离进行计算。该过程依赖于准确的标定参数以保证精度。 实际应用中需考虑诸如环境光线、纹理特性及实时性要求等因素的影响,设计一个可靠的双目测距系统需要综合解决这些问题来提高性能。 除了MATLAB和OpenCV外,还可以采用深度学习特征提取匹配以及多视图几何与SLAM技术进行场景建模等方法。这些策略在不同应用场景中可能更有效。 综上所述,开发高效的双目测距系统涉及多个学科的知识,并且随着科技的进步,在精度、速度及易用性方面取得了显著进展。