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针对平行直线摄像机校准方法的文档。

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简介：
针对视觉测量领域中，摄像机镜头畸变对精度造成的影响这一问题，本文提出了一种全新的方法，该方法基于平行直线来确定镜头畸变系数并进行摄像机标定。考虑到在理想模型下，空间直线仍然呈现出直线成像的特性，并依据直线受到的影响程度，我们利用径向的数学...

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  • 关于平行直线的摄像机标定技术.pdf
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    本文探讨了基于平行直线的摄像机自标定方法，通过分析图像中的平行线特征，提出了一种高效准确的摄像机参数估计技术。 针对视觉测量中摄像机镜头畸变对精度的影响问题，提出了一种基于平行直线求解镜头畸变系数及摄像机标定的方法。考虑到空间直线在理想模型下的成像仍然是直线的特点，并根据径向数学原理分析了其受畸变影响的情况，从而实现更加精确的相机校准和参数计算。
     
  • Kinect摄像头校准
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    Kinect摄像头校准是指调整Kinect设备以确保其准确捕捉和追踪用户动作的过程。此过程包括深度传感器与色传感器的对齐及设置适当的工作距离。 这段文字详细介绍了Kinect相机的标定过程，是学习各种相机标定的良好参考材料。它涵盖了标定原理以及使用的棋盘图案等内容。
     
  • 基于直线特性的相机镜头畸变校准方法
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    本研究提出了一种针对相机镜头畸变问题的校准技术，利用直线特性进行精确调整，有效提高图像质量与精度。 在多视域广角成像系统中，为了保证后续图像拼接的质量，需要对从广角镜头获取的畸变图像进行校正。为此采用了一种基于直线特征的标定方法，并提出一种带权重因子的弯曲测度指标函数，在不同距离下给曲线赋予不同的权重值，以此作为求取最终畸变参数的目标函数。通过最小化目标函数来确定最优的畸变系数。 实验中分别使用传统的基于直线特征的方法和本段落提出的改进方法对图像进行校正，并展示了实际工程实例的结果。结果显示，本研究提出的方法能够仅用单幅图像实现高精度标定，在噪声水平低于2像素的情况下，对应坐标的均方根误差可控制在0.3像素以内。此外，该方法操作简便、易于实施。
     
  • 针对14位SAR ADC的数字自校准算法
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    本研究提出了一种适用于14位SAR ADC的高效数字自校准算法，旨在提升ADC的线性度和转换精度。 为了实现高精度14位逐次逼近型SAR（Successive Approximation）模数转换器ADC，本段落提出了一种数字自校准算法。该算法通过切换两种电容阵列的工作状态来获取电容之间的失配误差，并在ADC正常工作时将这些误差加载到电路中以消除失配影响。最后通过对一个存在0.5%失配误差的14位SAR ADC系统模型进行参数仿真，验证了所提出的数字校准算法的有效性和正确性。
     
  • 针对多个USB摄像头的PID和VID进行前后摄固定的补丁方案
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    本方案提供了一种补丁方法，旨在解决多USB摄像头因PID和VID差异导致的前后摄像头识别问题，确保设备兼容性和稳定性。 多个USB摄像头根据PID和VID固定前后摄像头的补丁涉及对hardware/interfaces/camera/device/3.4/default/ExternalCameraDevice.cpp文件进行修改。可以通过执行`adb shell lsusb`命令来查看连接设备的信息。
     
  • Yolov4结合ZED相机进行测距，无需校准摄像头
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    本文介绍了一种基于YOLOv4算法与ZED立体相机相结合的方法，实现精确物体测距功能，且整个过程无需额外校准步骤，极大简化了操作流程。 使用Yolov4与ZED相机进行测距实验。Coco.names文件已上传保存，以防资源丢失。无需对ZED相机进行标定，直接利用其自带的点云数据即可。尽管Yolov4已经过时，但ZED测距非常准确，非常适合学习用途。
     
  • OpenCV摄像机校准与图像去畸变（fisheye undistortion）
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    本教程详细介绍使用OpenCV进行摄像机校准及鱼眼镜头图像去畸变的方法和技术，帮助用户获得更精确的视觉效果。 使用OpenCV进行相机校准时，经常会遇到鱼眼镜头引起的图像失真问题。尽管畸变可能是不规则的或遵循多种模式，但最常见的畸变是径向对称的或者近似对称的，这是由于照相透镜自身的对称性所导致。这些径向变形通常可以分为桶形畸变和枕形畸变两大类。 依赖项包括Python 3.x版本以及OpenCV库。
     
  • EasyNVR网络摄像机在线直播解决方案
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    简介：EasyNVR是一款专业的网络摄像机在线直播解决方案，支持RTSP协议转换为HTTP-FLV和HLS格式，便于实时视频流的高效传输与播放。 本段落主要介绍摄像机视频流与云台的接入方法以及API接口列表及其参数的相关内容。
     
  • 线阵相机图像的校正方法
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    本研究提出了一种针对线阵相机拍摄图像的校正方法，有效解决了图像失真和变形的问题，提升了成像质量。 本段落研究了在高精度尺寸测量过程中线阵CCD相机图像采集与零件运动同步的问题。文中分析了使用伺服电机及运动控制卡的同步方法，并提出了一种结合普通异步电机与编码器的新型控制策略。此外，还探讨了运动控制系统和相机采集速率之间的关系，并设计出一种基于非等间距的同步控制方式。 针对线阵CCD的特点，本段落采用标准圆形目标作为标定对象来提取芯片方向及运动方向上的直径参数，从而实现了物体图像与实际尺寸的关系以及校正插值系数的确立。同时，还开发了一种线性插值算法用于任意形状的目标成像的矫正工作。 实验表明此方法操作简便、成本低廉，并能有效解决由于零件移动而导致线阵CCD拉伸变形的问题。
     
  • 一个新的在线校准方法
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    简介：本文介绍了一种创新的在线校准技术，旨在提升数据准确性和系统性能，适用于多种应用场景。通过实时调整参数，该方法能够有效减少误差，提高效率和可靠性。 一种新的在线标定方法由何引红和陈平提出。该方法实施的前提是需要一个题目参数已经准确标定的题库，并且题库的维护与管理对于连续使用计算机自适应测试（CAT）尤为重要。新开发的题目在投入使用之前，也需要进行相应的标定工作。