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stitching.rar_opencv双目三维重建与相机标定

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简介:
本资源包含使用OpenCV进行双目视觉三维重建和相机标定的教程及源代码,适用于计算机视觉项目开发和研究。 基于OpenCV的双目相机标定以及三维重建涉及一系列复杂的步骤和技术细节。首先需要对每台摄像机进行单独校准,获取内参矩阵、畸变系数等参数;然后利用棋盘格图像计算两台摄像机之间的相对位置和姿态信息,得到外参矩阵;最后通过三角测距原理实现空间点的三维坐标重建。整个过程需要用到OpenCV库中的多项函数与算法支持。

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客服
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  • stitching.rar_opencv
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    本资源包含使用OpenCV进行双目视觉三维重建和相机标定的教程及源代码,适用于计算机视觉项目开发和研究。 基于OpenCV的双目相机标定以及三维重建涉及一系列复杂的步骤和技术细节。首先需要对每台摄像机进行单独校准,获取内参矩阵、畸变系数等参数;然后利用棋盘格图像计算两台摄像机之间的相对位置和姿态信息,得到外参矩阵;最后通过三角测距原理实现空间点的三维坐标重建。整个过程需要用到OpenCV库中的多项函数与算法支持。
  • 基于OpenCV的视觉代码
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    本项目利用OpenCV库实现双目视觉系统的相机标定及三维空间重建。通过精确计算,生成深度图和点云数据,为机器人视觉、自动驾驶等领域提供技术支持。 OpenCV编写的双目视觉摄像机标定及三维重建代码。这段文本主要描述了使用OpenCV库进行双目视觉系统的相机标定以及基于此的三维空间重建的相关代码实现。
  • 程序:涵盖、极线校正、图像匹配及
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    本程序专注于双目视觉技术,包括精确的相机标定、极线校正、高效的图像匹配算法以及高质量的三维空间重建,适用于多种应用场景。 双目相机的三维重建程序包括两个相机的标定、极线校正、图像匹配以及三维重建。
  • 视觉的自动程序
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    本项目致力于开发基于双目视觉技术的自动标定及三维重建软件。通过优化算法实现高效精准的数据采集和处理,为机器人导航、虚拟现实等领域提供技术支持。 双目视觉自动标定与三维重建程序是一种利用计算机视觉技术来获取场景的三维信息的方法。在本项目中,开发者使用了OpenCV库,这是一个强大的开源计算机视觉库,在MFC (Microsoft Foundation Classes) 和VC++ (Visual C++) 开发环境中提供了便捷实现。 **双目视觉** 是通过两个摄像机模拟人眼的方式捕捉同一场景的不同图像,并利用这些差异来重建出该场景的三维结构。这一技术基于视差原理,即不同视角下物体位置的变化可以用来推算深度信息。 **自动标定** 在双目视觉系统中至关重要,它涉及对相机内部参数和外部参数进行精确估计。内参包括焦距、主点坐标等;外参则涵盖两台摄像机之间的相对姿态与位置关系。通常使用棋盘格图案作为参照物来完成这一过程,通过检测并匹配这些标记上的角点信息以计算出必要的标定值,并校正图像失真,从而提高后续三维重建的准确性。 **OpenCV库** 包含了多种用于处理和分析图像及执行计算机视觉任务的功能模块。在本项目中,该工具集中的标定功能被用来进行相机参数调整;同时其特征匹配、图像对齐等功能也可能应用于双目标定与三维模型构建过程中。 **MFC 和 VC++** 是微软提供的开发框架和支持C++编程语言的集成环境,广泛用于Windows平台上应用程序的设计。其中MFC提供了一套面向对象的类库以简化用户界面和系统资源管理;而VC++则支持多种编程模式并特别适用于基于MFC的应用程序开发。 在项目文件夹StereoVision-master中,可以找到该项目相关的源代码、数据文件以及编译运行所需的脚本等。具体包含内容如下: 1. **源代码**:主要逻辑和函数定义通常以.cpp或.h为扩展名。 2. **头文件**:定义了类与函数接口供其他文件引用。 3. **资源文件**:可能包括用于标定的棋盘格图像或其他辅助材料。 4. **编译脚本**:构建项目所必需的Makefile或者Visual Studio解决方案等配置项。 5. **设置文件**:如相机参数设定,定义了摄像机的具体内参和外参值。 6. **测试数据集**:可能包含预处理过的图像对用来验证程序的各项功能。 通过研究这个程序,学习者能够深入了解双目视觉的理论基础、掌握OpenCV库的应用方法,并学会在MFC与VC++环境下开发此类应用。同时,它也为改进现有标定算法或将其应用于其他三维重建任务提供了实践机会。
  • 基于技术
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    本项目研究利用双目摄像头进行物体或场景的三维建模与重构的技术。通过模拟人类视觉系统实现深度感知和空间信息捕捉,为虚拟现实、增强现实等应用提供高精度的数据支持。 使用MATLAB实现双目标定、畸变矫正及立体校正,并通过VS进行三维重建,亲测可用。
  • 基于Python的点云
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    本项目利用Python语言实现了一种基于双目视觉技术的点云数据采集与处理方法,用于构建目标物体或场景的高精度三维模型。通过算法优化和深度学习增强,有效提升了三维重建的速度与质量,为自动化建模、虚拟现实等领域提供了强有力的技术支持。 项目简介 本项目旨在通过一系列Python脚本与PyQt5图形用户界面(GUI)提供一个完整的3D点云处理及可视化解决方案。该方案利用计算机视觉和深度学习技术,涵盖从图像采集、双目标定、深度图生成、点云创建、多点云合并到最终的点云可视化的全流程操作。通过友好直观的GUI设计,用户可以轻松访问各个功能模块而无需深入了解复杂的算法原理。 项目特点包括: - **双目标定**:采用OpenCV库对左右摄像头进行精确标定,获取相机内参和畸变参数,并为后续深度图生成及点云创建提供准确的模型基础。 - **深度图生成**:基于立体校正后的图像对,利用OpenCV中的StereoSGBM算法计算视差图并转换成深度信息。 - **点云创建**:结合彩色图像和上述得到的深度数据,使用Open3D库将2D图像转化为三维空间内的点云模型。 - **多点云合并**:应用迭代最近点(ICP)技术对多个独立生成的点云进行配准与融合操作,从而形成一个完整的3D结构。 - **可视化展示**:利用Open3D提供的工具使用户能够直观地查看和操控创建出的三维点云数据。 此外,项目还设计了一个基于PyQt5开发的操作界面。这一GUI简化了整个处理流程,并使得不具备专业背景的人士也能方便快捷地上手使用这些技术与功能模块。 通过此方案的设计思路及实现方式,本项目力求为用户提供一个高效且易于操作的3D点云生成和分析平台。
  • 的应用——测量
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    本研究探讨了双目相机在精确测量三维空间中的应用,通过深入分析和实验验证,提出了一种优化的双目相机标定方法,显著提高了三维坐标的测量精度与可靠性。 使用C++编写的程序可以在Visual Studio 2017上运行,并且能够根据双目相机拍摄的照片中的任意一点计算出该点的三维坐标。误差控制在约1%左右。
  • 基于OpenCV的(全开源)
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    本项目利用OpenCV库实现双目视觉系统下的三维空间重建技术,并提供全部源代码下载,适用于机器人、自动驾驶等领域的开发者和研究者。 全部开源的双目相机三维重建项目包括测试图像。
  • 视觉.rar
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    本资源包含关于三维重建和双目视觉技术的相关资料,包括理论介绍、算法实现及应用案例,适用于计算机视觉研究者和技术爱好者。 基于双目视觉的深度计算和三维重建技术,在OpenCV与OpenGL的支持下实现简单的三维重建系统,并确保代码能够正常运行。
  • opencv___源码
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    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。