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ProCam-Calibration: 投影仪-相机系统采用棋盘与结构光图案的校准工具

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简介:
ProCam-Calibration是一款专为投影仪-相机系统的校准设计的软件工具,通过使用棋盘格和结构光模式来优化设备之间的对齐精度。 前摄校准 该存储库提供了使用棋盘和结构化的光(格雷码图案)来校准投影机-相机系统的源代码。 要求: - Python:推荐使用Python 3。 - OpenCV: 安装命令为 `python -m pip install opencv-python opencv-contrib-python`。 - 印刷棋盘:可以下载PDF文件进行打印。 如何使用: 步骤1:生成格雷码图案 打开一个终端并输入以下命令: ``` python gen_graycode_imgs.py 768 1024 -graycode_step 1 ``` 生成的模式将存储在 `.graycode_patt` 文件中。

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客服
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  • ProCam-Calibration: -
    优质
    ProCam-Calibration是一款专为投影仪-相机系统的校准设计的软件工具,通过使用棋盘格和结构光模式来优化设备之间的对齐精度。 前摄校准 该存储库提供了使用棋盘和结构化的光(格雷码图案)来校准投影机-相机系统的源代码。 要求: - Python:推荐使用Python 3。 - OpenCV: 安装命令为 `python -m pip install opencv-python opencv-contrib-python`。 - 印刷棋盘:可以下载PDF文件进行打印。 如何使用: 步骤1:生成格雷码图案 打开一个终端并输入以下命令: ``` python gen_graycode_imgs.py 768 1024 -graycode_step 1 ``` 生成的模式将存储在 `.graycode_patt` 文件中。
  • 格 checkerboard for camera calibration
    优质
    Checkerboard for camera calibration是一种用于光学系统中的重要工具,通过其明确的几何图案帮助实现精确的镜头参数调整与图像矫正。 相机标定通常需要使用棋盘格作为参考工具。
  • 优质
    相机校准棋盘图案是一种标准工具,用于计算和调整摄影或摄像设备的内部参数与外部参数,确保图像精准无偏。 相机标定棋盘图是标定过程中的必备工具,可以直接使用A4纸打印。在打印时,请选择实际大小选项,不要选适应纸张的选项。成功打印后,里面的黑色格子尺寸应为30毫米。
  • 优质
    投影仪校准工具箱是一款专为用户提升投影显示效果设计的应用程序。它提供全面而精准的校正功能,帮助调整图像对齐、色彩和几何失真等,确保最佳视觉体验。 投影仪标定工具箱是一款用于帮助用户进行投影仪校准的软件工具。它提供了多种功能来确保投影画面的质量和准确性,适用于需要高精度显示的各种场景。使用该工具可以简化复杂的标定过程,并提高工作效率。
  • MATLAB标定代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的结构光系统标定程序,适用于相机和投影仪间的内外参数校准。代码简洁高效,便于科研及工程应用。 Matlab 结构光相机-投影仪标定代码
  • MATLAB箱.zip
    优质
    本资源包提供了一套基于MATLAB的投影仪校准工具箱,内含多种算法与示例代码,帮助用户轻松实现几何校正、色彩调整等功能。 使用Bouguet’s Calibration Toolbox工具箱进行二次开发以实现投影仪的标定。这一过程与相机标定有所不同。
  • PDF生成器:
    优质
    这款棋盘或棋盘PDF生成器是一款专为相机校准设计的实用工具。用户可以自定义规格生成棋盘格图案,适用于各种摄影测量和机器视觉应用。 棋盘生成器用于摄像机校准安装libharu,并使用OPENCV。用法为./chessboard [grid_size(mm)] [length_grid_num] [width_grid_num]。
  • 优质
    简介:相机校准标准棋盘格是一种用于摄影测量和计算机视觉领域的图像标定工具,通过在图片中识别黑白方格图案,计算并优化镜头参数,提高成像精度。 相机标定标准棋盘格是一种常用的图像处理技术,用于确定摄像机的内部参数和外部姿态。通过在拍摄场景中放置已知尺寸的棋盘格图案,并利用该图案上的角点进行精确测量,可以计算出摄像机镜头的各项特性,如焦距、主点位置以及像素大小等关键数据。这种方法广泛应用于机器人视觉、自动驾驶汽车定位系统及三维重建等领域,为后续图像分析提供了准确的基础信息。
  • 程序
    优质
    本软件提供便捷的投影仪校准功能,用户可轻松调整画面位置、大小和比例,确保最佳显示效果。适合家庭影院及商务演示使用。 投影仪标定程序确保反投影精度在1个像素之内。
  • 基于单目面阵单个测量技术中标定算法研究
    优质
    本研究探讨了在结构光测量系统中采用单目面阵相机和单一投影仪时的标定方法,旨在提高系统的精度和稳定性。通过优化算法,实现了更准确的三维空间重建。 结构光测量技术是一种广泛应用于三维物体形状、尺寸和位置测量的高级成像方法。它结合了光学、图像处理和计算机视觉等多个领域的知识,通过在被测物体上投射特定的光模式,并由相机捕捉这些模式在物体表面的变化来计算出物体的三维信息。在这个过程中,投影仪与相机之间的标定是非常关键的一环,以确保测量结果的高度精确性和准确性。 对于单目面阵相机和单一投影仪组成的系统而言,逆相机法是常用的标定方法之一。这种方法利用已知几何形状的标定板来反向求解出相机和投影仪的具体参数信息。 逆相机法的实施步骤主要包括: 1. **构建标定板**:此过程需要一个包含多个特征点(如棋盘格或圆点阵列)的标准参考平面,这些特征点在真实世界中的位置是已知且精确的。 2. **数据采集**:同时使用相机和投影仪从不同角度捕捉到标定板的图像。每个视角应确保覆盖不同的视场范围,以获取足够的几何信息。 3. **特征检测**:对捕获的数据进行处理后自动识别并匹配出标定板上的关键点位置。 4. **建立几何模型**:依据这些已知的关键点位移情况来构建相机和投影仪之间的几何关系模型。这涉及到求解内参数矩阵(包括镜头畸变等)以及外参数矩阵(相对于参考平面的位置信息)。 5. **优化求解**:通过最小化误差函数进行迭代计算,以使实际观测到的特征点与理论上的投影尽可能吻合。 6. **验证和校正**:使用新获得的标定结果对未知物体进行测试,并比较之前未标定时的数据。这一步骤有助于评估整个系统的准确性和稳定性,并据此做出必要的调整。 结构光测量技术在工业检测、机器人导航、生物医学成像及文化遗产保护等领域有着广泛的应用前景。投影仪和相机之间的精确同步与高质量的参数校正是保证最终三维模型精度的基础条件之一,因此掌握逆相机法标定算法对于实现高精度测量至关重要。此外,在实际操作过程中还需注意控制环境光照强度、选择合适的标定板材质以及确保数据处理步骤的有效性等方面以进一步提升系统的整体性能。