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Matlab中，结构光相机与投影仪的标定代码。

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简介：
该项目涉及Matlab结构光相机-投影仪标定代码的开发。该代码旨在精确地确定结构光相机和投影仪之间的几何关系，从而实现三维重建和视觉测量等应用。具体而言，该代码集成了用于校准相机和投影仪的各种算法和技术，能够有效地解决标定过程中遇到的挑战。该系统能够提供可靠的标定结果，为后续的三维数据处理奠定坚实的基础。

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  • 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
     
  • 基于单目面阵相机与单个投影仪的结构光测量技术中投影仪标定算法研究
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    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。
     
  • 结构光测量中投影仪的标定算法研究
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    本论文探讨了在结构光三维测量技术中的关键问题之一——如何精确标定投影仪。文中提出了一种创新的标定方法，以提高测量精度和效率，为相关领域的应用提供理论支持和技术参考。 本段落详细介绍了投影机模型，并提出了一种简单且高精度的投影仪参数标定算法。该算法将投影仪视为一个逆向相机，使用带有圆形标志点的平面标定板进行标定。在标定过程中，采用两组不同方向的光栅图像来建立投影仪图像与相机图像之间的对应关系，从而获取用于投影仪标定所需的图像数据，并将其转化为成熟的相机标定问题。接着利用现有的相机标定算法对投影仪进行高精度标定。实验结果表明，所提出的投影仪标定方法操作简便且能达到0.312像素的精确度。
     
  • 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。
     
  • 相移结合格雷码的多频外差方法及单双目结构光三维扫描（含matlab c++代码）相机与投影仪标定技术
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    本项目研究并实现了一种基于相移和格雷码编码的多频外差方法，适用于单目或双目的结构光三维扫描技术。通过精确的相机及投影仪标定，配合MATLAB和C++代码优化了数据处理流程，提升了三维重建精度与效率。 这段代码实现了相移+格雷码编码与解码以及三频四相编码与解码的功能。 代码包含两个类：GrayCoding 和 MultiFrequency。其中 GrayCoding 类用于处理相移加格雷码的编码及解码，而 MultiFrequency 类则负责三频四相的编码操作。在 GrayCoding 类中，GenerateFringe 函数生成了带有相移和格雷码特性的条纹图像。该函数使用了一些变量来定义参数，例如条纹宽度 P、相移步数 N 以及图像分辨率 Rows 和 Cols。 通过嵌套循环结构，代码创建四次相位变化的条纹图案，并将其保存为 G1.bmp, G2.bmp, G3.bmp 和 G4.bmp。接着生成格雷码的条纹图象并存储在文件中，这些文件包括了从G5到G10的不同灰度模式图像。 SolvePhase 函数负责解码相移加格雷码的条纹图案。函数首先定义了一些变量如 phi、ph ，用于处理和解析编码后的数据信息。
     
  • 单目相机与投影仪的张氏标定方法
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    简介：本文介绍了一种新颖的单目相机与投影仪联合标定技术——张氏标定法。该方法通过分析两设备间的几何关系，实现高效且准确的内外参数校准。 标定板为白色圆形背景，包含五个大圆。使用三频四相进行解相位处理，采用opencv3.4.11版本。
     
  • 在MATLAB中添加工具箱以标定相机和投影仪系统
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    本简介介绍如何在MATLAB环境中安装并使用相关工具箱来实现相机与投影仪系统的校准，涵盖所需的步骤和技术要点。 相机+投影仪系统标定 1. 内容较为详细，因此拆分为几个部分。 2. 使用Matlab并添加额外的工具箱来完成标定工作。 3. 通过棋盘格进行相机与投影仪的标定。 所需工具： 1. 相机标定工具箱Bouguet’s Calibration Toolbox 2. 投影仪标定工具箱，相关使用说明见论文Falcao G, Hurtos N, Massich J所著《Plane-based calibration of a projector-camera system》
     
  • 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。
     
  • 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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    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。
     
  • MATLAB相机标定代码
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    本项目提供了一套详细的MATLAB代码，用于实现相机参数的自动标定。通过使用棋盘格图案，用户可以轻松获取相机的内参和外参，适用于机器视觉与图像处理领域。 Matlab标定工具箱的源代码可以用于计算相机参数矩阵、径向畸变参数以及切向畸变参数。这里提供一些使用实例来帮助理解和应用这些功能。