Advertisement

单目与双目相机的标定原理及图解

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文详细解析了单目和双目相机的标定方法及其背后的理论基础，并通过直观图示帮助读者理解复杂概念。 计算机视觉领域中的单目相机和双目相机标定原理及图解包括：双目测距、三维重建（从世界坐标系到像素坐标系的转换）、单目相机内外参数以及畸变系数求解，单应性矩阵计算，双目标定与立体标定，立体校正，立体匹配算法应用和视差计算等内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 单目与双目相机的标定原理及图解
    优质
    本文详细解析了单目和双目相机的标定方法及其背后的理论基础，并通过直观图示帮助读者理解复杂概念。 计算机视觉领域中的单目相机和双目相机标定原理及图解包括：双目测距、三维重建（从世界坐标系到像素坐标系的转换）、单目相机内外参数以及畸变系数求解，单应性矩阵计算，双目标定与立体标定，立体校正，立体匹配算法应用和视差计算等内容。
     
  • 双目成像与双目相机标定原理综述1
    优质
    本文全面回顾了双目成像技术及双目相机标定的基本理论和最新进展，探讨其在深度信息提取中的应用，并分析现存挑战与未来趋势。 一、双目测距原理 二、立体视觉模型 三、立体校正
     
  • TOOLBOX_calib.zip_matlab单目标定及多相机标定_单目相机标定_相机标定
    优质
    本资源提供MATLAB环境下单个和多个相机的标定工具箱（TOOLBOX_calib.zip），包括详细的单目相机内参数与外参计算，适用于视觉测量和图像处理。 基于Matlab开发的源码实现了相机单目标定和多目标定功能，能够自动生成相机的内参和外参。
     
  • opencv相机标定_双目相机标定_双目标定_源码
    优质
    本资源提供OpenCV库下的相机及双目系统标定方法，包括单目与立体校准的完整源代码，适用于视觉测量、机器人导航等领域。 基于OpenCV的双目相机标定程序采用的是张正友的方法，非常实用。使用前需要先获取单目相机的参数，然后将其输入到该双目程序中。接着通过拍摄两台相机共视场内的棋盘格图像，可以解算出两个相机之间的位置关系，并建立双目坐标系。
     
  • Halcon相机标定代码与文档/双目标定及单目标定资料汇编
    优质
    本资源包汇集了Halcon相机标定的相关代码和详细文档，包括双目与单目两种标定方法所需的所有资料。 在Halcon相机标定过程中，首先需要初始化图像大小（例如全图尺寸为640*480像素，子采样后为320*240像素）。接着是标定板的初始化步骤：指定一个描述文件CaltabName作为参数，并使用set_calib_data_calib_object函数设置这些数据。随后创建用于存储标定信息的数据模型。 在获取到不同姿态下的8至15张图像后，需要确保每张图片中的圆直径至少为10个像素大小以保证精度。接下来的步骤是加载所有采集到的图像，并使用find_caltab算子对这些图像进行处理：首先执行高斯滤波（通过设定SizeGauss参数），然后阈值分割（MarkThresh决定）来识别标定板的位置。 随后，利用find_marks_and_pose算子进一步分析找到圆心及其属性。如果发现检测到的圆与描述文件中的信息不匹配，则会调整StartThresh直到满足条件为止。这些步骤完成后，系统将所有图像中圆形目标点的数据加载至组元内以备后续使用。 最后一步是通过调用calibrate_cameras函数来利用之前收集的所有数据进行相机标定，并返回平均投影误差Errors作为结果输出。
     
  • 双目相机标定程序与图片
    优质
    本项目提供了一套完整的双目相机标定解决方案及其实现代码，包括内外参数标定和棋盘格图像处理。适用于立体视觉、自动驾驶等领域。 双目相机的标定程序值得参考，并包含了一些用于标定的参考图片。
     
  • 单目和双目相机与IMU的联合标定技术及方法
    优质
    本文探讨了单目与双目相机结合惯性测量单元（IMU）的联合标定技术及其应用方法，旨在提高系统的精度和鲁棒性。 在当今科技迅速发展的背景下，图像处理与计算机视觉领域已成为研究热点之一。其中，单目及双目相机系统结合惯性测量单元（IMU）的联合标定技术是实现精确视觉定位与导航的关键手段。该技术涵盖机器视觉、传感器融合和信号处理等多学科知识。 单目相机系统仅使用一个摄像头获取图像信息，用于确定物体在图像平面上的位置。由于缺乏深度信息，这种系统的距离测量能力有限。相比之下，双目相机通过两个摄像头捕捉同一场景，并利用视角差异计算物体的深度信息，从而重建三维空间结构。 IMU（惯性测量单元）结合了加速度计和陀螺仪等传感器，提供关于运动状态的信息，包括速度、位置、加速度及角速度。它在导航定位与机器人控制中应用广泛。 当单目或双目相机系统与IMU整合时，可以利用视觉信息和动态数据进行融合处理，实现更精确的三维空间定位和姿态估计。这种技术涉及复杂的校准过程，包括内部参数标定、几何关系确定及外部参数计算等步骤。 在联合标定时，研究者首先需单独对单目或双目相机完成内部标定以获取焦距与畸变系数等信息，并确保双目系统基线长度和极线正确。接着通过图像特征与IMU数据估算两者相对位置和姿态关系，使其同步工作。 整个过程中，算法选择、特征点提取、误差点剔除及精度评估等因素会影响最终标定效果。实验需在多种环境条件下进行以保证参数的通用性，并且实时性和鲁棒性也是评价系统性能的重要标准。 完成联合标定后，通过获得的相关参数可以融合相机图像信息和IMU数据实现更准确的空间定位与姿态估计，广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、增强现实等众多领域。这项技术集成了多学科知识和技术，要求深入理解相机工作原理及IMU特性，并掌握先进的数据处理与融合算法以适应复杂环境并提供高效导航服务。
     
  • lena.zip_lena_opencv 双目相机标定及标定软件
    优质
    本项目提供了一种基于双目相机的标定方法及软件工具，适用于图像处理领域中对精度要求较高的应用场景。通过使用OpenCV库进行开发，实现了对lena图片的数据分析与校准。 该程序是对双目相机进行标定的代码，使用了OpenCV开源软件编写，希望能对大家有所帮助。
     
  • 双目相机棋盘格拍摄与双目标定
    优质
    本研究探讨了使用双目相机进行棋盘格图案拍摄及双目标定的技术方法，旨在提高图像精确度和深度信息获取能力。 使用VS2017和OpenCV3.4.1将拍摄好的棋盘格文件夹复制到标定的文件下，只需调整几个参数即可完成操作。这项工作适合一个人在家进行，并且技术难度不高，主要是帮助实现一个已有的功能。
     
  • 单目相机的标定
    优质
    单目相机标定是指通过已知几何参数或特征点位姿来计算并确定相机内外部参数的过程，在计算机视觉中应用广泛。 通过棋盘格图像进行相机标定可以使用OpenCV程序来获取摄像机的内参和外参矩阵，并且还会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵。这些参数可以用于矫正之后拍摄的图像，从而获得畸变较小的结果。