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单相机标定与标定板标定及自标定方法.rar

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简介:
本资源深入探讨了单相机标定技术、传统标定板应用以及先进的自标定算法,为视觉测量和图像处理提供精准解决方案。 单相机标定涉及使用标定板进行标定以及自标定的实例源码。初始参数获取方法包括如何设置set_origin_pose()函数中的参数,并解释gen_image_to_world_plane_map()函数中Scale参数的具体计算方式。 在执行这些操作时,需要注意以下几点: - 确保使用的标定板尺寸和图案符合单相机标定的要求。 - 正确理解并应用初始参数的设定方法以保证后续步骤的准确性。 - 在进行set_origin_pose()设置时,需要根据实际情况精确计算出合适的参数值。 - 对于gen_image_to_world_plane_map()中的Scale参数,需依据实际应用场景和需求来进行合理估算。 此外,在整个标定过程中还需注意避免常见的问题,并遵循相关注意事项以确保最终结果的可靠性。

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    本资源深入探讨了单相机标定技术、传统标定板应用以及先进的自标定算法,为视觉测量和图像处理提供精准解决方案。 单相机标定涉及使用标定板进行标定以及自标定的实例源码。初始参数获取方法包括如何设置set_origin_pose()函数中的参数,并解释gen_image_to_world_plane_map()函数中Scale参数的具体计算方式。 在执行这些操作时,需要注意以下几点: - 确保使用的标定板尺寸和图案符合单相机标定的要求。 - 正确理解并应用初始参数的设定方法以保证后续步骤的准确性。 - 在进行set_origin_pose()设置时,需要根据实际情况精确计算出合适的参数值。 - 对于gen_image_to_world_plane_map()中的Scale参数,需依据实际应用场景和需求来进行合理估算。 此外,在整个标定过程中还需注意避免常见的问题,并遵循相关注意事项以确保最终结果的可靠性。
  • 优质
    相机标定与标定板是计算机视觉领域中的关键技术,通过使用特定图案的标定板来计算和校准摄像设备的内部参数及外部参数,确保图像处理系统的精度。 相机标定需要使用标定板进行多次校准以确保准确性。这个过程包括了利用标定板对相机参数进行精确测量和调整。
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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。
  • toolbox_calib.rar_MATLAB圆形_圆形_工具
    优质
    本资源提供MATLAB环境下实现的圆形标定与相机标定工具箱,包含详细的圆形标定板使用方法和示例代码。 改进过的张正友标定法可以用于使用圆形标记点的标定板进行相机标定。
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    用于相机标定的标定板是一种专业工具,通过在其中布置特定图案或标记点,帮助用户精确校准摄影和摄像设备,以提升图像质量和精度。 相机标定时使用的标定板可以配合特定代码一起使用。相关代码可以在网上找到并下载。
  • 优质
    单目相机标定板是一种用于校准单镜头摄像设备的工具,通过在图像中精确识别其特征点或图案,帮助计算并优化摄像头参数,确保成像质量和精度。 USB单目相机标定板尺寸为9*6。
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    优质
    本资源提供了一个使用C++和OpenCV库实现的九点标定法相机标定程序,适用于需要校准摄像头参数的研究与开发项目。 C++-OpenCV-Calibration-相机标定程序 该文主要介绍如何使用C++结合OpenCV库进行相机的标定工作,内容包括所需环境配置、关键代码解析以及常见问题解决方法等。通过详细步骤指导读者完成整个过程,并提供一些优化建议以提高标定精度和效率。
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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。
  • Halcon代码文档/双目资料汇编
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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。