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在相机上实现MATLAB代码 - omni_cam: 多项式全向相机模型的C++实现

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简介:
omni_cam项目是多项式全向相机模型的C++实现,在相机上直接执行原本用于MATLAB的算法,便于实时图像处理与分析。 Matlab的代码在相机上实现了Davide Scaramuzza的多项式全向相机模型的C++版本。该实现与工具箱输出结合使用,并包含了投影和反投影功能,还计算了3D点图像坐标处的雅可比行列式的值。需要注意的是,在此实现中仅检查了图像边界内的可见性问题;由于鱼眼镜头或折反射摄像机产生的图像通常只占据矩形区域的一部分(如圆形),因此在实际应用时建议添加遮罩以优化效果。 若你在学术研究中使用该代码,请引用以下文献: 张子超,亨利·里贝克,克里斯蒂安·福斯特和戴维·斯卡达姆佐:视觉里程表中的大视野摄像机优势。IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA),2016年。

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  • MATLAB - omni_cam: C++
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    omni_cam项目是多项式全向相机模型的C++实现,在相机上直接执行原本用于MATLAB的算法,便于实时图像处理与分析。 Matlab的代码在相机上实现了Davide Scaramuzza的多项式全向相机模型的C++版本。该实现与工具箱输出结合使用,并包含了投影和反投影功能,还计算了3D点图像坐标处的雅可比行列式的值。需要注意的是,在此实现中仅检查了图像边界内的可见性问题;由于鱼眼镜头或折反射摄像机产生的图像通常只占据矩形区域的一部分(如圆形),因此在实际应用时建议添加遮罩以优化效果。 若你在学术研究中使用该代码,请引用以下文献: 张子超,亨利·里贝克,克里斯蒂安·福斯特和戴维·斯卡达姆佐:视觉里程表中的大视野摄像机优势。IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA),2016年。
  • MATLAB-SOFTPOSIT-CPP:纯软件C++
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    本项目提供了一个使用纯C++编写的MATLAB SOFTPOSIT算法实现,适用于无硬件加速的环境。通过精简和优化的代码,使该算法能够在标准相机上高效运行。 MATLAB的代码在相机上的实现介绍: SoftPOSIT是由David等人提出的一种算法。该算法是一种基于模型的方法,在物体点与图像点之间的对应关系未知的情况下,可以从单张2D图像中确定3D物体的姿态(位置和方向)。此方法结合了用于计算对应关系的Softassign技术和用于计算对象姿态的POSIT技术。 通过这种方法可以找到相机相对于物体的旋转和平移参数。现有实施包括MATLAB实现以及C或Fortran语言展示次数。 其他人还提供了C++版本的实现,这些实现在一个代码库中可用。该项目由CMake管理,并且主要依赖于Armadillo线性代数库和Boost库。 构建步骤如下: 1. 克隆项目:`git clone git@github.com:autosquidsoftposit.git` 2. 进入软件包目录并创建build文件夹 3. 使用cmake生成makefile,然后执行make命令 以上是关于如何使用SoftPOSIT算法在相机上实现的介绍。
  • C++中
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    本文介绍了在C++编程语言环境中高效实现多项式相乘的方法和技巧,包括数据结构的选择、算法设计及优化。 两个一元多项式(降幂排列)乘法的C++实现,在Dev环境下测试通过。
  • C语言
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    本项目采用C语言编写,实现了两个多项式的相乘运算。用户可输入多项式的系数和指数,程序输出相乘后的结果多项式,适用于学习与研究。 通过C语言实现多项式的相加与相乘等功能。
  • MATLAB——shape_from_shading: 着色形状MATLAB
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    本项目展示了如何使用MATLAB编写着色形状恢复算法的代码,并实现在相机图像数据上的应用,为3D重建提供技术支持。 MATLAB的代码用于相机上的阴影形状(Shape from Shading, SfS)问题实现,其中包括基于ADMM的各种可变形状方法、使用常规摄像机(正射或透视)及球形谐波照明的情况,请参见文献[1]。此外,还有Lax-Friedrichs求解器处理标准案例的方法,适用于正面定向的光源和正交摄影机情况;半拉格朗日求解器用于一般情况下的问题解决方法(如面向前方的灯光和正射相机),请参考文献[3];以及透视箱中的半拉格朗日求解器,针对的是带有正面照明方向及透视摄像机的情况,请参见文献[4]。这些代码设计目的是为了处理阴影形状问题,即基于单张图像估计物体表面形貌。 主要特点包括: - 可以在开始时加入特定的形状信息来指导解决方案(如RGB-D感应中非常有用)。 - 使用最小化表面规则化技术减少残留噪声的影响。 - 支持二阶球谐照明处理。 - 能够适应正射或透视相机类型,以及灰度图像和彩色(RGB)图像。 经典Eikonal SfS方法也可以作为特殊情况被实现。演示版本包括两个例子文件: 1. demo_1_lena_eikonal.m:应用于标准Lena图像的经典SfS(使用灰度图象及正交相机与正面照明)。 2. demo_2_vase_SH2.m: 用于展示球谐光照下的阴影形状问题解决方案。
  • 嵌入
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    本项目聚焦于在嵌入式系统中实现数码相机功能的软件编码工作,涵盖图像采集、处理及存储等核心模块。 编写的代码包含详细的备注,并且是分模块编写的,具有很高的可读性。主要内容涉及数码相机对色彩数据的采集、分析和存储等方面。
  • 桥六DAB三重移仿真MATLAB
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    本文提出了一种基于双向全桥六相DAB(双有源桥)变换器的三重移相控制策略,并详细介绍了该模型在MATLAB环境下的仿真实现方法。 此模型用于在MATLAB中仿真DAB三重移相的六种工作模式。
  • MATLAB-Camera Calibration Toolbox: 摄像系统校准工具箱
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    Camera Calibration Toolbox是一款专为多摄像机系统设计的MATLAB工具箱,提供全面的校准功能,支持相机参数精确计算与优化。 Matlab的多摄像机系统校准工具箱是用于校准多相机系统的软件包。该工具箱要求系统中的两个相邻摄像头能够同时看到标定板的部分区域。通常来说,如果两台相邻摄像头之间的角度不超过90度,则此工具箱适用于您的设备配置。 使用基于特征描述符的校准模式进行多摄像机系统校准的方法已经提交给2013年的IEEE/RSJ国际智能机器人和系统会议(IROS)。该工具箱还利用了一些辅助代码。 对于运行环境,这个工具包需要Matlab 2012b或更新版本,并可以在Windows、Unix以及Linux操作系统上使用。 快速开始指南: 首先获取您的校准图案并拍摄图像。 - 工具箱将采用SURF特征检测器来识别标定中的对应点。您可以利用提供的Matlab函数生成一个充满随机SURF特征的模式,代码如下:`pattern=generatePattern(N,M);` 其中N和M代表了该图案的高度与宽度(以像素为单位)。 - 打印并粘贴此图案到平板上之后,请使用相机系统拍摄图像。确保您的设备保持同步状态。 接下来将进行标定步骤,根据上述信息开始操作即可。
  • C语言一元
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    本项目采用C语言编写,实现了两个一元多项式的相加运算。用户可以输入多项式的系数和指数,程序将输出相加后的结果多项式。 用C语言实现一元多项式的相加功能,并采用两种不同的方法:一种是使用数组来存储数据结构;另一种则是利用链表进行操作。请根据具体需求选择合适的方法来进行编程实践。
  • 增强集成版
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    《相机模型与现实增强代码集成版》是一本结合理论与实践的技术手册,深入讲解了相机成像原理及AR技术应用,适合开发者学习和参考。 照相机模型与现实增强的代码已经整合在test.py文件中,只需在此文件内操作即可。