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摄像机和投影机的源代码进行标定。

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简介：
利用张正友提出的二次平面摄像机标定算法，并借助摄像机的逆向光路计算，成功确定了投影机的内外参数，从而实现了标定精度较高且能够满足普遍应用场景的目标。该代码的实现基于网络上优秀工程师分享的版本，经过了进一步的完善和补充，不仅增加了投影机的标定功能，还添加了更为详尽的注释以供参考。我们期望此代码能够为广大用户提供有益的帮助。

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  • 摄像机与投影机标定的源代码
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    本项目提供了一套完整的摄像机和投影机联合标定算法的源代码实现，适用于计算机视觉领域中需要精确校准的应用场景。 基于张正友的二次平面摄像机标定算法，并通过计算摄像机的逆向光路来确定投影机的内外参数。这种方法具有较高的标定精度并能满足一般需求。代码参考了网上的高人版本进行了相应的补充和改进，增加了对投影机进行标定的功能，并添加了更详细的注释，希望能帮助到大家。
     
  • 利用遗传算法进行摄像机自标定
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    本文探讨了采用遗传算法优化摄像机参数的方法，实现无需外部设备参与的自动校准过程。通过创新性地应用遗传算法，提高了相机自标定的速度和准确性。 针对传统摄像机自标定方法的不足,本段落利用遗传算法实现了Hartley新的Kruppa方程下的摄像机自标定过程。这种方法将整个过程转化为通过最小化代价函数来求解摄像机内参数，从而避免了极点不稳定的问题。实验结果表明该方法简单有效，并可作为一种通用的标定工具使用。
     
  • MATLAB结构光相机与投影仪标定代码
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    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
     
  • 相机与投影仪的标定程序
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    本项目专注于开发一套精确的相机与投影仪联合标定方法，旨在提高两者之间的几何校准精度，为后续视觉检测和增强现实应用奠定基础。 在投影仪标定工作上开源且广泛使用的方法主要有两个DEMOS。一个是2009年的Projcamcalib，这个方法的源代码比较容易获取。另一个是布朗大学于2012年提出的一种投影仪标定方法，相关论文题为《Simple, Accurate, and Robust Projector-Camera Calibration》。该方法使用C++和Qt编写，实验操作简便且结果精度较高。资源中包括了源代码、实验示例以及论文。
     
  • CT重建的MATLAB代码 - CTReconstruction: 使用反投影、滤波反投影和卷积反投影进行CT图像重建的MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套用于计算机断层扫描（CT）图像重建的MATLAB代码，涵盖了反投影、滤波反投影及卷积反投影等核心算法。适用于科研与教学用途。 这段文字描述了使用Matlab代码进行CT图像重建的过程，包括应用反投影、滤波反投影和卷积反投影方法。
     
  • 关于张正友摄像机标定法的MATLAB代码
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB实现的张正友摄像机标定方法的代码。该方法广泛应用于计算机视觉领域中，以提高图像处理和机器视觉系统的准确性。 我用MATLAB编写了张正友标定法，并经过多次优化取得了较好的效果。附有详细说明文档。
     
  • 关于张正友摄像机标定法的MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码实现了基于张正友标准的摄像机自标定方法，适用于快速准确地计算摄像机内外参数，在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 我用MATLAB编写了张正友标定法，并通过多次优化取得了较好的效果。文档中包含详细的说明。
     
  • 关于张正友摄像机标定法的MATLAB代码
    优质
    这段代码提供了使用MATLAB实现张正友摄像机标定方法的工具和步骤，旨在帮助用户准确计算摄像机的内外部参数。 我用MATLAB编写了张正友标定法，并经过多次优化取得了较好的效果。附有详细说明文档。
     
  • 计算机视觉摄像机标定中的投影矩阵计算（2）：基于特征向量的方法
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    本文探讨了在计算机视觉领域中，利用特征向量方法进行摄像机标定时投影矩阵的精确计算，为图像处理提供理论支持与实践指导。 本段落介绍如何通过特征向量法求解投影矩阵以解决摄像机标定中的关键问题，并实现将世界坐标系转换到图像坐标系的功能。已知条件包括n个三维世界坐标点（存储在dat文件中）以及对应的n个二维图像坐标点（同样保存在dat文件中）。使用工具为：环境配置为Windows 10+Python 3.7+PyCharm2019，第三方库采用numpy。相关原理可参考论文《基于特征向量的摄像机投影矩阵求解方法》。以下是根据上述条件实现的具体代码部分。
     
  • 基于MFC和OpenCV的摄像机标定程序
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    本项目开发了一款基于Microsoft Foundation Classes (MFC) 和 OpenCV 的摄像机标定软件。该程序提供用户友好的界面进行相机参数调整与优化，确保图像处理及计算机视觉应用中的精确度与可靠性。 本段落将深入探讨如何使用MFC（Microsoft Foundation Classes）和OpenCV库来开发一个摄像机标定程序。摄像机标定是计算机视觉领域的重要步骤之一，旨在确定相机的几何特性，如内参、外参以及畸变系数等参数，以便校正图像并进行精确的三维重建。 首先我们了解一下MFC。MFC是一套C++类库，由微软提供，用于简化Windows应用程序开发过程。它提供了许多面向对象接口（例如窗口、控件、文档和视图），使得开发者能够高效地构建用户界面和处理底层系统交互。 OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，包含了许多图像处理与计算机视觉算法。在摄像机标定过程中，OpenCV提供了一系列标准函数和工具，如`calibrateCamera()`用于计算相机参数等。 以下是进行摄像机标定的主要步骤： 1. **准备标定板**：一个带有已知几何结构的棋盘格或圆点阵列将被用作参照物以供相机捕获。 2. **图像采集**：通过MFC控制相机，捕捉不同角度和位置下的多个标定板图像。程序应该能够方便地打开、关闭摄像头并截取所需图片。 3. **图像处理**：使用OpenCV的`findChessboardCorners()`或`findCirclesGrid()`函数检测标定板上的角点坐标信息。 4. **角点精炼**：利用`cornerSubPix()`进一步提升所识别到的每个角落的位置精度。 5. **标定计算**：调用`calibrateCamera()`，输入所有图像中找到的角点以及棋盘格的实际尺寸来估算相机的各种参数（如内参矩阵、外参矩阵及畸变系数）。 6. **结果展示**：将得出的所有相关数据在MFC编辑框里显示出来。这些信息包括焦距和光学中心等内部特性，描述了摄像机相对于标定板位置方向的外部参数以及反映镜头失真的各项畸变值。 7. **校正应用**：利用得到的数据通过`undistort()`函数去除图像中的各种变形效果以获得更接近现实世界的影像资料。 8. **保存与应用**：将计算结果存储起来，以便在其他程序中重复使用这些参数或者直接应用于实时视频流进行持续标定。 以上步骤可以帮助我们构建一个基于MFC和OpenCV的摄像机标定系统。该系统不仅能够方便地获取并处理图像数据，还能准确评估相机的各项几何特性。这对于自动驾驶、机器人导航以及工业检测等领域具有重要意义，在实际应用中理解与正确实现这些步骤对于提升计算机视觉系统的性能至关重要。