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该文件包含相机标定与鸟瞰图生成相关的研究成果，版本为VS2017。

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简介：
通过结合使用Visual Studio 2017和OpenCV库，成功完成了黑白棋盘相机标定的任务，从而精确地获得了相机内参矩阵以及相机外参矩阵。此外，该项目还实现了利用这些参数生成鸟瞰图的功能。该解决方案包含了完整的Visual Studio开发方案，并附带了详细的实验报告以供参考。

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  • 相机校准与鸟瞰图制作_vs2017.rar
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    本资源为VS2017环境下开发的相机校准及鸟瞰图生成工具包。包含详细代码和文档，适用于计算机视觉、自动驾驶等领域研究。 使用VS2017和OpenCV实现了黑白棋盘相机标定，并求出了相机的内参矩阵、外参矩阵以及生成了鸟瞰图。项目包含Visual Studio解决方案及实验报告。
     
  • 使用OpenCV实现相机标定和正畸以创建鸟瞰图
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    本项目利用OpenCV库进行相机参数标定，并通过图像处理技术纠正透视变形，最终生成清晰准确的鸟瞰视图。 利用棋盘格图像进行相机定标，并将参数保存到 XML 文件中。棋盘格图像见群文件 LearningOpenCV_CodeLearningOpenCV_Codecalibration。 参考示例 19-1，根据求得的内参实现鸟瞰图（俯视）转换，测试图片见群文件 LearningOpenCV_CodeLearningOpenCV_Codebirdseye。
     
  • 利用Python进行相机标定及正畸并创建鸟瞰视图的实现.zip
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    本项目使用Python编写代码，实现相机自动标定与图像处理技术应用于正畸领域，并生成目标区域的鸟瞰视图。 本次实验要求使用鸟瞰视角进行图像处理。通过标定过程获取的棋盘格坐标与理想中的棋盘格坐标一一对应来完成视角转换。 参考《Learning OpenCV》示例18-1，利用提供的棋盘格图像进行相机校准，并将所得参数保存为XML文件。相关图片位于群文件夹下的“LearningOpenCV/LearningOpenCV_Code/LearningOpenCV_Code/calibration”中。 根据求得的内参，参考《Learning OpenCV》示例19-1实现鸟瞰图（俯视）转换功能。测试用图像同样可在上述路径下找到：“LearningOpenCV/LearningOpenCV_Code/LearningOpenCV_Code/birdseye”。 实验详细步骤和方法可以参照相关文献资料进行学习与实践。
     
  • MyBatis-Plus自动生成的相关文件
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    简介：本内容聚焦于介绍MyBatis-Plus工具在项目开发中如何实现代码自动生成，涵盖实体类、Mapper接口及SQL配置文件等。 MyBatis-Plus（简称 MP）是一个基于 MyBatis 的增强工具，它对 Mybatis 的基础功能进行了扩展但不进行任何改变。这使得我们可以在已有的 Mybatis 项目中轻松升级到 Mybatis-plus，并且可以进一步简化开发过程，提高效率。 Mybatis-Plus 可以视为对于 Mybatis 的又一次封装，在单表的 CRUD 操作上，通过调用其提供的 API 就能轻易实现各种查询方式和分页操作。以下是 MyBatis-Plus 的一些特点： 1. 无侵入：它只进行增强而不改变原有代码结构。 2. 启动即自动注入基本 CURD 功能，性能损耗极小，并且可以直接面向对象进行操作。 3. 强大的 CRUD 操作支持：内置了通用的 Mapper 和 Service 接口，只需少量配置即可实现单表大部分 CRUD 的需求。此外还提供了一个强大的条件构造器来满足各种使用场景的需求。 4. 支持 Lambda 表达式调用。 以上就是 MyBatis-Plus 带来的便利和特性介绍。
     
  • VS2017与OpenGL配置相关文件.rar
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    本资源包提供了在Visual Studio 2017中配置和使用OpenGL所需的文件及设置说明，帮助开发者快速搭建开发环境。 VS2017+OpenGL配置所需文件包括：glad、glaux 、glfw-3.2.1.bin.WIN32、glutdlls37beta。这些文件能满足所需的配置要求。
     
  • 左右相机标定图片14组，重现本文结果
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    本项目包含14组用于相机标定的图像数据集，旨在验证与重现学术论文中的研究成果。适用于相关研究和实验。 在计算机视觉领域内，相机标定是一项基础且至关重要的任务。它旨在获取相机的内在参数（如焦距、主点坐标及畸变系数）与外在参数（描述了相对于世界坐标的定位）。此项工作对于准确地转换图像像素到真实世界的坐标至关重要。 本资源提供了一套用于双目相机标定的图像数据，标题为“左右相机标定图片14组”，表明这是一个专为mv-CA013-20gc型号相机设计的例子。描述中提到使用的棋盘格图案有每格间距为10毫米，并且涉及到测量两台摄像机之间的夹角和三角化测距方法，这些都是在双目视觉系统标定过程中的关键要素。 具体来说： 1. 相机标定：目标是计算出相机的内在参数（焦距、主点坐标及畸变系数）与外在参数（描述了相对于世界坐标的定位）。其中，内在参数为固定属性不受拍摄环境影响；而外在参数则依赖于相机的位置和姿态。14组图片通常代表不同角度位置下的棋盘格图像。 2. mv-CA013-20gc型号：这是特定的摄像机类型，可能包括特殊的传感器尺寸、分辨率及光圈等特性。这些信息对于精确标定至关重要，因为不同的硬件参数会直接影响到结果的准确性。 3. 棋盘格图案：棋盘格是常用的标定工具之一，其网格提供了多个已知三维点用于反向投影并计算内在和外在参数。10毫米间距为高精度参考提供保障。 4. 夹角测量：双目视觉系统中两台相机之间的夹角是一个重要的外在参数，影响立体视图生成及深度估计的准确性。通过准确测得或计算出相对角度可以提升系统的性能水平。 5. 三角化测距：该技术是将二维图像点映射至三维空间的关键步骤之一，基于两个视角中相同物体位置对应关系进行测量。结合两台摄像机的相关参数后能够精确测算目标物体距离，广泛应用于深度感知与3D重建等领域。 6. 示例/模板/材料：表明提供的资源不仅包括原始数据还可能包含处理这些数据的代码示例、步骤指南或分析模板等辅助资料，对学习者和研究者来说非常有参考价值。 该压缩包提供了一整套针对mv-CA013-20gc相机双目标定流程。用户可以通过其中提供的图像及指导材料进行实际操作练习，并深入了解计算机视觉与三维重建技术的应用实践。
     
  • VS2017安装包生成插件
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    本研究专注于相机的单目标定位及鱼眼镜头的精确校准技术，旨在提升图像处理和计算机视觉领域的应用精度与范围。 基于Ubuntu的相机单目标定支持鱼眼标定，并提供源代码和照片。