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基于MATLAB的双目校准实现

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简介：
本研究运用MATLAB软件，详细探讨并实现了双目视觉系统的精确标定技术，为后续三维重建与测量提供坚实基础。 使用MATLAB完全实现双目校准的方法包括公式法和直接法，并且包含详细的文档介绍。

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  • 基于MATLAB的双目校准实现
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    本研究运用MATLAB软件，详细探讨并实现了双目视觉系统的精确标定技术，为后续三维重建与测量提供坚实基础。 使用MATLAB完全实现双目校准的方法包括公式法和直接法，并且包含详细的文档介绍。
     
  • 相机校准（单目、双目）.zip
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    本资源包提供详细的教程与代码示例，帮助用户掌握单目和双目相机的校准方法。适用于计算机视觉项目开发，提高图像处理精度。 OpenCV3与VS2017结合的单目标定、双目标定及双目测距工程压缩包，包含两种分辨率的图片。
     
  • MATLAB代码省略-BI校准：Python双目标定
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    本项目介绍如何使用Python进行双目摄像头标定，并对BI（Basics Interface）系统进行校准优化。通过借鉴并改进MATLAB中的相关算法，以实现更高效的代码执行效率和精度提升。 MATLAB代码省略普通相机图像测距的运行环境为Python3.6.3。 下载本仓库并安装相关包： ``` git clone https://github.com/techkang/postgraduate cd postgraduate pip3 install -r requirements.txt ``` 文件目录如下： - result（存放相关结果） - ... - code（代码） - calibration.py (单目标定、校正) - draw.py (推导视差公式时绘图的代码) - main.py (单、双目标定、校正及测距) - stereo_calibration.py (双目标定、校正) 其他文件： - README.md - left（测试图片） - left01.jpg, ..., left14.jpg - right（测试图片） - right01.jpg, ..., right14.jpg requirements.txt
     
  • 基于MATLAB标定的双目测距及OpenCV实现_DistanceMeasurement.zip
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    本项目提供一个基于MATLAB进行相机标定和使用OpenCV实现双目测距的解决方案。通过精确标定获取内外参数，进而计算空间中物体的距离，并以代码形式展示整个流程。 双目测距技术通过使用两个相机从不同角度拍摄同一场景，并根据图像差异计算物体距离的技术，在机器人视觉、自动驾驶汽车及三维重建等领域得到广泛应用。 MATLAB是一种高效的数值计算环境，尤其适用于算法开发、数据可视化以及计算机视觉领域中的任务如图像处理。在双目测距的应用中，MATLAB用于确定相机的内部参数（焦距和主点坐标等）与外部参数（位置和方向）。Camera Calibration是这一过程的关键步骤，在MATLAB内通过Computer Vision Toolbox完成。 该工具箱支持标定板图案检测及相机参数求解。拍摄一系列已知模式的标定板，可使用内置函数计算出内部和外部参数，用于纠正镜头畸变，并为后续图像匹配点与生成三维数据提供基础。 一旦获得这些参数后，OpenCV被用来实现双目测距中的关键步骤，包括预处理、特征提取及视差图生成。利用stereoRectify, computeDisparity 和 triangulatePoints等函数和算法来完成任务。 双目测距基于几何关系计算物体深度信息，通过测量相同目标在两个相机图像平面上的水平坐标差异（即视差）并结合基线距离进行计算。该过程依赖于准确的标定参数以保证精度。 实际应用中需考虑诸如环境光线、纹理特性及实时性要求等因素的影响，设计一个可靠的双目测距系统需要综合解决这些问题来提高性能。 除了MATLAB和OpenCV外，还可以采用深度学习特征提取匹配以及多视图几何与SLAM技术进行场景建模等方法。这些策略在不同应用场景中可能更有效。 综上所述，开发高效的双目测距系统涉及多个学科的知识，并且随着科技的进步，在精度、速度及易用性方面取得了显著进展。
     
  • 【二】基于MATLAB的FPGA双目立体视觉校正方法
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的FPGA双目立体视觉校正方法，旨在优化图像处理流程，提高深度信息提取精度。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB实现FPGA双目立体视觉的矫正过程。双目立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，通过模拟人眼的立体感知机制来获取场景的深度信息。在这个过程中，双摄像头系统拍摄同一场景的两幅图像，并利用匹配算法计算像素间的对应关系以获得深度信息。矫正步骤旨在消除由于摄像头参数不一致和安装位置偏差导致的图像失真。 MATLAB是一种强大的数值计算与可视化软件，在科学计算及工程应用中广泛使用。本段落项目采用MATLAB编写矫正算法，涵盖图像预处理、摄像头标定、立体匹配以及深度计算等环节。 1. **摄像头标定**：文件中的参数可能包括焦距、主点坐标和畸变系数等内参与外参信息，这些数据可通过MATLAB的摄像头标定工具箱自动获取。该工具使用标准棋盘格图案来完成这一过程。 2. **图像预处理**：此步骤涉及去除噪声、灰度化及直方图均衡化等操作，为后续特征提取和匹配做准备。 3. **双目矫正**：核心代码可能用于根据标定参数将两幅图像校正到同一坐标系中以消除视差。这一步骤能够提高匹配精度。 4. **特征匹配**：MATLAB提供了多种方法（如SIFT、SURF或ORB）来实现这一功能，选择合适的算法对立体视觉效果至关重要。 5. **主程序**：作为整个流程的控制中心，该模块调用上述各部分完成图像读取、预处理、矫正及深度计算等任务。 6. **参数存储**：中间结果和用户自定义参数可能被保存下来以便于优化算法或重复使用。 FPGA在双目立体视觉中的作用是加速硬件实现。它提供高性能的并行计算能力，将密集型运算转移到硬件上以提高系统的实时性和效率。通常情况下，MATLAB代码会被转换成Verilog或VHDL等硬件描述语言，并部署到FPGA中执行。 本段落通过使用MATLAB构建了一套完整的双目立体视觉矫正系统，结合了软件的灵活性与FPGA高速计算的优势，在机器人导航、自动驾驶及3D重建等领域具有广泛的应用前景。实际应用过程中还需针对具体需求优化算法并考虑硬件资源限制以达到最佳性能和功耗平衡。
     
  • 基于双目视觉的三维重建（MATLAB 实现）(推荐)
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    本项目采用MATLAB实现基于双目视觉技术的三维场景重建。通过处理来自两个摄像头的图像数据，计算深度信息，最终构建出目标物体或环境的立体模型，为机器人导航、增强现实等领域提供支持。 基于双目的三维模型重建技术适用于初学者学习使用，该模型相对简单易懂。
     
  • 基于MATLAB的图像配准实现
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    本项目使用MATLAB开发，专注于图像配准技术的研究与应用。通过算法优化和实验验证，实现了不同条件下图像精确匹配，为医学影像分析等领域提供技术支持。 在图像处理领域内，图像配准是一项至关重要的技术。其目的在于将两幅或多幅图像对齐，确保它们的几何对应性一致。本段落探讨了如何运用MATLAB实现这一过程，并特别强调结合Canny边缘检测算法以提高特征点匹配精度的方法。 首先，我们介绍图像配准的基本概念、Canny边缘检测以及在MATLAB中的具体实施方式。通常来说，图像配准包括两个主要步骤：特征检测和特征匹配。前者旨在识别出图像中不变或变化较小的关键点；后者则致力于找到两幅图之间对应的特征点。 在MATLAB环境中，内置函数如`vision.FeatureDetector`和`vision.DescriptorExtractor`能够帮助我们完成上述任务。Canny边缘检测算法通过多级滤波及非极大值抑制来识别图像中的边界线，在处理过程中首先对图像进行高斯平滑以减少噪声干扰，并计算梯度幅度与方向，随后利用双阈值技术确定最终的边缘。 在实际应用中结合Canny边缘信息可以提升特征点匹配精度。通过使用`edge`函数执行Canny检测后筛选出位于边界的特征点，再借助于如SIFT、SURF或ORB等算法进行高级别特征描述与匹配工作。MATLAB中的`vision.SIFTDetector`, `vision.SURFDetector`等功能模块可以用于实现这些功能。 实际操作流程可按以下步骤开展：首先加载需要配准的图像；接着执行Canny边缘检测；选择适当的特征检测器（例如Harris角点）提取关键位置信息，并结合边缘数据筛选出有效匹配项；生成描述符并应用如`matchFeatures`等算法进行最佳匹配搜索；利用仿射变换或透视变换计算几何转换矩阵，使用`estimateGeometricTransform`函数完成此步骤；最后通过将上述矩阵应用于图像调整来实现配准效果。 整个过程涉及到图像处理、特征检测与匹配及几何变形等多个领域知识，在理解和应用现代图像技术方面具有重要意义。
     
  • 基于MATLAB的图像配准实现
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    本项目利用MATLAB软件平台，探讨并实现了多种图像配准技术，旨在提高医学影像、遥感图像等领域的图像对齐精度与效率。 使用MATLAB实现多种方法的图像配准，并配备有GUI界面，这极大地便利了操作和不同方法之间的比较。
     
  • 基于SIFT算法的双目测距实现
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    本研究探讨了基于SIFT算法的双目视觉系统在距离测量中的应用，通过图像特征匹配提高测距精度和稳定性。 使用OpenCV及SIFT算法实现的双目测距工程，在测量距离为500mm至1000mm范围内能达到误差在5mm以内的精度。
     
  • 基于SIFT算法的双目测距实现
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    本项目采用SIFT算法进行特征点匹配，结合双目视觉原理实现精确测距。通过提取图像中的关键特征并建立对应关系，计算出物体与摄像头间的准确距离。此方法在复杂背景下仍能保持良好的鲁棒性及精度。 使用OpenCV及SIFT算法实现的双目测距工程，在测量距离为500mm至1000mm时，误差可以控制在5mm以内。