Advertisement

张正友标定方法（附Python代码及报告）

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

简介：
本书详细介绍了张正友相机标定法的原理与应用，并提供了实用的Python编程代码和实验报告，适合计算机视觉领域的研究者和技术人员阅读。 张正友标定法是一种用于相机校准的方法，并且可以提供相关的Python源码与报告。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 张正友标定方法（附Python代码及报告）
    优质
    本书详细介绍了张正友相机标定法的原理与应用，并提供了实用的Python编程代码和实验报告，适合计算机视觉领域的研究者和技术人员阅读。 张正友标定法是一种用于相机校准的方法，并且可以提供相关的Python源码与报告。
     
  • 张正友相机标定流程-张正友标定方法详解
    优质
    本文章详细介绍张正友相机标定流程及方法，旨在帮助读者理解并掌握该技术的核心步骤与原理，适用于计算机视觉领域研究者。 张正友标定方法流程如下： 1. 打印一张标定板，并将其固定在平坦的表面上。 2. 移动相机或调整平面位置，从不同角度拍摄标定板的照片。 3. 在照片中检测特征点。 4. 计算5个内部参数和所有外部参数。 5. 使用最小二乘法求解径向畸变系数。 6. 通过优化得到的参数值来进一步完善所有的参数。
     
  • 张正友相机标定流程-张正友标定方法详解
    优质
    简介：本文详细解析了张正友相机标定法，包括其原理、步骤及应用，旨在帮助读者掌握该方法以实现高精度的相机校准。 张正友标定方法流程如下： 1. 打印一张标定板，并将其固定在平坦的表面上。 2. 移动相机或调整平面位置，拍摄标定板从不同角度的照片。 3. 在图片中检测特征点。 4. 计算五个内部参数和所有外部参数。 5. 使用最小二乘法先求解径向畸变系数。 6. 通过优化以获得最合适的参数值。
     
  • 张正友相机标定的Python代码
    优质
    本代码为基于张正友模型的相机标定程序，采用Python编写，适用于多种相机参数的精确计算与校准。 张正友相机标定是计算机视觉领域中的关键技术之一，其主要目的是获取摄像头的内在参数（如焦距、主点坐标）和外在参数（如位置与姿态），以便对图像进行校正及三维重建。这个技术对于自动驾驶、无人机导航、增强现实以及工业检测等应用至关重要。 张正友相机标定的核心步骤包括： 1. **标定板设计**：通常使用棋盘格或圆点阵列作为标定板，这些图案提供已知的几何结构，用于计算相机的失真和内在参数。 2. **图像采集**：通过不同角度拍摄包含标定板在内的多张图片，确保覆盖整个视场角。 3. **特征检测**：利用Harris角点检测或Shi-Tomasi算法等方法在每个图像中识别棋盘格或圆点的角点。 4. **匹配与坐标转换**：找到不同图像间相同角点的位置关系，并将这些位置从像素空间转换到世界坐标系。 5. **求解相机参数**：使用最小二乘法或其他优化算法（如Levenberg-Marquardt方法），根据标记的特征和它们在三维空间中的对应位置，计算出内参矩阵、外参以及失真系数。 6. **失真矫正**：利用得到的相机参数对图像进行校正处理，使直线回归为直，并且圆形物体呈现为完美圆。 7. **验证与应用**：通过新采集的数据测试标定结果的有效性，并将其应用于实际项目中以提升视觉系统的性能。 一个典型的Python代码库可能包含以下内容： - `code`目录：存放实现上述步骤的源码，包括特征检测、坐标转换和参数估计等功能模块。 - `data`目录：提供用于训练或验证相机标定模型的数据集，如标定板图像等。 - `results`文件夹：存储计算出的各种结果，例如内参矩阵与失真系数文档。 - 项目说明（README.md）：介绍如何使用该代码库，并给出详细的安装和操作指南。 通过学习并实践这个Python代码库中的内容，能够深入了解张正友相机标定方法的原理及应用价值。这不仅有助于提升个人在计算机视觉领域的技能水平，还能为相关项目的图像处理环节打下坚实的基础。
     
  • 张正友标定法源代码 Camera_Calibration-master.zip
    优质
    Camera_Calibration-master.zip包含了用于实现张正友标定法的源代码和相关文件，适用于相机参数校准与优化。 张正友标定法是一种广泛应用于计算机视觉领域的相机校准方法。这种方法能够精确地计算出摄像机的内参和外参参数，从而实现图像与现实世界的准确对应。在实际应用中，该算法通过分析包含特殊图案（如棋盘格）的一系列图片来完成标定过程。 若需要进一步了解张正友标定法的具体实施细节或其源代码，则可以查阅相关的学术论文和技术文档。这些资源通常会提供详细的理论背景、步骤说明以及实现建议。
     
  • 张正友相机标定算法代码
    优质
    本代码实现张正友提出的相机标定方法，用于计算并校准摄像头内外参数，广泛应用于机器视觉与计算机视觉领域。 在使用MATLAB新版本编写张正友标定算法代码时，请将原有的选项设置语句改为：options=optimset(Display,iter,LargeScale,off,Algorithm,levenberg-marquardt);
     
  • 张正友相机标定算法代码
    优质
    这段简介可以描述为：“张正友相机标定算法代码”提供了一套用于摄像机参数校准的有效工具和方法。通过该代码实现快速准确地确定相机内外部参数，适用于各种视觉应用领域。 在使用MATLAB新版本编写张正友标定算法代码时，请将选项设置语句改为：options=optimset(Display,iter,LargeScale,off,Algorithm,levenberg-marquardt);
     
  • 张正友双眼立体标定方法
    优质
    张正友双眼立体标定方法是由计算机视觉专家张正友博士提出的一种用于校准相机参数的技术，尤其适用于双目视觉系统中深度信息的准确获取。 实现了双目立体标定，使用的是张氏标定法。
     
  • 张正友相机标定的OpenCV源代码及标定图片
    优质
    本资源包含张正友标准棋盘图案及其用于相机标定的OpenCV实现代码，适用于计算机视觉项目中校准摄像头参数。 OpenCV相机标定源代码适用于Windows 10-64位系统，使用的是OpenCV版本3.3.0及Visual Studio 2013开发环境。该代码包括棋盘格的打印电子照片、通过摄像机拍摄的15张不同角度和位置的棋盘格图片以及运行结果。此外还提供了畸变校正后的照片效果展示，整个项目已准备好可以直接在上述环境中运行使用。
     
  • 张正友标定法的代码及棋盘图练习资料
    优质
    本资源包含张正友标定法的相关代码和棋盘图练习材料，适用于相机校准与计算机视觉学习者进行实践操作。 Python代码及标定棋盘图的描述可以简化为：使用Python编写用于图像处理的代码，并通过棋盘格进行相机校准。此过程包括检测棋盘上的角点并计算内参矩阵、畸变系数等参数，以提高后续图像分析和机器视觉任务中的精度。