结构光光平面标定相关源代码。-ITADN社区

结构光平面标定源码

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本项目提供了一套用于实现结构光平面标定的开源代码，适用于相机校准和3D重建等领域，帮助开发者快速搭建实验环境并进行相关研究。结构光平面标定的目的是详细求出光平面在相机坐标系中的相对位置。

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

关于线结构光标定方法的综述

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本文综述了线结构光标定技术的发展历程、现状及未来趋势，涵盖了多种标定算法和应用场景，为相关研究提供参考。标定方法是线结构光三维测量系统研究中的一个关键要素。本段落重点讨论了线结构光传感器的三种主要标定问题：标定靶物的选择、光平面的标定方法以及精度评定方式的比较。首先，我们总结了几种常用的标定靶物体类型及其各自的特点，为选择合适的标定对象提供了参考依据；其次，根据标定时靶物与传感器之间相对运动关系的不同，本段落将现有的主要光平面标定技术划分为三类：即在标定过程中两者位置固定不变的方法、存在可控移动的条件下进行标定的方法以及允许自由移动的情形下完成的标定方法。然后，文章系统地总结了当前用于评估线结构光传感器精度的各种评定方式，并分析了这些不同评价手段背后的原理及其各自的特点。最后，在综述现有技术的基础上，本段落指出未来的发展趋势将倾向于自扫描测量系统的研发及水下的标定工作。

光平面标定的MATLAB代码-验证仓库: validation_repo

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本项目提供用于光平面标定的MATLAB代码及文档，旨在帮助研究人员和工程师高效地进行实验数据验证与分析。光平面标定的MATLAB代码用于分析眼睛红外视频中的瞳孔大小及注视位置。这些例程旨在处理单眼的红外视频，并从图像中提取出瞳孔的椭圆边界，无需进行显式校准即可估计绝对瞳孔大小和注视点的位置。值得注意的是，该软件是计算密集型程序，主要用于离线分析实验会话期间收集到的视频数据。一个设计目标是在部分被眼睑遮挡的情况下也能准确地拟合出瞳孔边缘，这在弱光条件下或患有视网膜疾病的人中尤为常见。核心算法是对每个图像帧中的瞳孔边界进行椭圆拟合，并通过迭代过程优化该拟合效果，同时利用对定义椭圆参数的更严格的约束条件来提高准确性。此方法包括使用强度分割提取出瞳孔边缘，以及借助霍夫变换和自适应大小窗口技术增强结果。此外，还考虑到了角膜折射特性和摄像机镜头畸变的影响，并通过一系列因素（如眼睛生物特征的变化、受试者的屈光不正或轴向长度测量值、红外摄像头的校准参数及佩戴的眼镜信息）来调整模型。总的来说，该拟合方法包括了强度分割以提取出瞳孔边界和利用霍夫变换以及自适应大小窗口技术进行优化。

6 Calibration Master Original 激光标定激光线扫标定相机标定源码.rar

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本资源包含用于激光线扫描和相机标定的源代码及文档。适用于进行精确测量、机器人视觉等领域中的标定工作，提升系统精度与可靠性。 6_calibration-master_激光标定_激光线扫标定_相机标定_源码.rar

光平面标定技术探讨

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《光平面标定技术探讨》一文深入分析了当前光平面标定技术的发展趋势与挑战，介绍了最新的研究进展和实际应用案例，旨在为相关领域的研究人员提供有价值的参考。光平面的标定是为了确定光平面相对于相机的位置。

结构光系统标定资料.zip

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本资料包包含用于校准结构光系统的详细文档和代码，旨在优化3D成像精度与质量。结构光系统标定是计算机视觉领域中的重要环节之一，在深度感知、三维重建等方面有着广泛的应用价值，并且在机器人导航、ARVR以及3D扫描等领域中发挥着关键作用。本压缩包“结构光系统标定.zip”内含一个用于Matlab的工具——ProCamCalib_v0.7_beta，该工具旨在帮助用户完成结构光系统的标定工作。所谓结构光技术是指通过主动投射特定图案（如条纹、点阵或散斑等）到物体表面，并利用相机捕捉这些模式在表面上的变化来获取三维形状信息的一种方法。这种系统通常包含一个投影器和至少一台相机，二者协同作用以测量深度数据。标定过程则是确保结构光系统的准确性和可靠性的重要步骤，其主要目标是确定该系统的内部参数（如焦距、主点坐标及畸变系数）以及外部参数（即相机与投影设备之间的相对位置）。具体而言，这一流程通常包括以下几个环节： 1. **设计标定板**：这是一种带有标准几何图案的工具，比如棋盘格模式，用于提供特征参考以供算法识别。 2. **收集数据**：从多个角度和方位拍摄该标定板，并获取一系列图像作为输入资料。 3. **检测关键点**：在每一张图片中自动定位并提取出标定板上的角点信息。 4. **匹配与计算参数值**：通过比较不同视角下的相同特征，利用优化算法求解相机的内参和外参。这一步骤通常需要最小化重投影误差来提高准确性。 5. **校正及验证结果**：应用得到的标定数据修正图像中的畸变，并且用新的图片进行测试以确认标定效果。 Matlab软件因其强大的数学运算能力和丰富的图形处理库，非常适合用于相机和投影仪系统的联合标定任务。ProCamCalib_v0.7_beta工具箱简化了上述步骤的操作流程，用户只需按照指导完成相应操作即可实现整个系统参数的确定工作。使用此工具时，首先导入包含标准图案的照片集，并进行初步预处理以识别关键点；接着利用内置算法自动计算出相机和投影设备的具体属性；最后通过可视化界面检查结果并根据需要调整设置直至满意为止。保存最终得到的标定信息用于后续的实际应用场合中。综上所述，“结构光系统标定.zip”压缩包为用户提供了一套完整的解决方案，借助于Matlab平台上的ProCamCalib工具箱能够高效地完成复杂的标定任务，并为进一步开展三维重建和深度感知等领域的研究与开发奠定坚实的基础。

改进型三维视觉测量中的结构光平面标定方法

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本研究提出了一种改进的三维视觉测量技术中结构光平面的标定方法，旨在提升测量精度与效率，适用于多种复杂场景。结构光平面标定是三维视觉测量中的关键步骤之一。传统的标定方法通常需要昂贵的设备，并且效率较低、操作复杂。本段落提出了一种新的在三维视觉系统中用于标定结构光平面的方法，该方法仅需一个简单的二维平面靶标，在保证靶标与结构光线相交的前提下，允许靶标自由移动至摄像机可视范围内的多个位置。对于每个不同位置的靶标平面，建立对应的世界坐标系，并计算这些世界坐标系分别与摄像机坐标系和图像坐标系之间的转换关系。通过特定算法处理后，可以将各个位置得到的结构光平面与靶标平面交线方程统一到摄像机坐标系下。利用最小二乘法拟合多条交线即可确定出在摄像机坐标系中的结构光线方程式。实验结果显示该方法具有高效性、操作简单且通用性强的优点。

新型线结构光标定方案.zip

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本资料提供了一种创新的线结构光标定方法，旨在提高工业检测与三维重建中的精度和效率。适用于机器人视觉、自动驾驶等领域研究。本段落介绍了一段经过亲自修改并测试验证的结构光相机标定代码，确保其有效性和完整性。该代码使用C++语言编写，并结合OpenCV库进行开发。此外还附有用于结构光测量的标定样本图，使整个过程简单易懂。

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结构光光平面标定相关源代码。

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