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基于C++和OpenCV的双眼距离测量代码及文件下载

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简介:
本项目提供了一套使用C++结合OpenCV库实现的人脸特征点检测与计算双眼之间距离的源代码及相关资源。用户可直接下载并运行,适用于人脸识别领域的学习研究和技术开发。 使用双目鱼眼相机进行基于 OpenCV 的距离估计需要先用棋盘图像校准每个相机,并获取校准参数(K1,D1,K2,D2,R,T)。接下来利用这些参数来获得立体声参数(R1,R2,P1,P2,Q)。 在测试文件中首先通过函数check_rectify检查校正的参数。此函数会绘制线条以验证未失真的left_img和right_img是否对齐。 之后使用“initUndistortRectifyMap”和“remap”这两个功能来处理test_img进行非扭曲操作。接着可以利用SGBM或其他算法获取视差图,最后一步是从视差转换为深度信息。详细的操作方法可以在README.md文件中查阅更多细节。

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客服
客服
  • C++OpenCV
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    本项目提供了一套使用C++结合OpenCV库实现的人脸特征点检测与计算双眼之间距离的源代码及相关资源。用户可直接下载并运行,适用于人脸识别领域的学习研究和技术开发。 使用双目鱼眼相机进行基于 OpenCV 的距离估计需要先用棋盘图像校准每个相机,并获取校准参数(K1,D1,K2,D2,R,T)。接下来利用这些参数来获得立体声参数(R1,R2,P1,P2,Q)。 在测试文件中首先通过函数check_rectify检查校正的参数。此函数会绘制线条以验证未失真的left_img和right_img是否对齐。 之后使用“initUndistortRectifyMap”和“remap”这两个功能来处理test_img进行非扭曲操作。接着可以利用SGBM或其他算法获取视差图,最后一步是从视差转换为深度信息。详细的操作方法可以在README.md文件中查阅更多细节。
  • OpenCV方法(含章)
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    本项目介绍了一种利用OpenCV进行双目视觉测距的方法,并提供了详细的代码与相关文档。适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习研究。 文章《3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems》详细介绍了双目视觉的基本原理,并阐述了如何利用两个普通的网络摄像头实现这一技术。此外,文中还讲解了如何通过这两个摄像头来计算物体的深度信息。附带的代码仅供学习参考。
  • OpenCV摄像机目标定位方法
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    本研究提出了一种利用OpenCV库进行双摄像机目标定位及距离测量的方法,通过立体视觉技术精确计算出空间中物体的位置与距离。 要实现视频中的效果,请按照以下步骤操作: 1. 你需要安装cvblobslib这个OpenCV的扩展库来检测物体并画框。关于如何安装请参考相关文档。 2. 视频中使用的两个摄像头之间的距离是6厘米,你可以根据你的设备型号选择合适的间距以达到最佳效果。 3. 在进行测距前需要对摄像头进行标定:在stdafx.h文件中将#define CALIBRATION 0改为 #define CALIBRATION 1来启动标定功能。完成标定后,在工程目录下的 CalibFile 文件夹可以找到相关的标定信息,如果效果良好,请重新设置为#define CALIBRATION 0以避免重复进行此步骤;同时确保将#define ANALYSIS_MODE 1添加到stdafx.h文件中。 4. 视频使用的是10*7的棋盘格,并且采集了40帧数据来计算摄像头参数。如果需要更改,请在 StereoFunctions.cpp 文件内调整相应设置。 5. 如果遇到无法打开摄像头的问题,可以尝试修改 StereoGrabber.cpp 中代码“cvCaptureFromCAM(index)”里的 index 值以适应你的设备配置。 6. 关于距离计算:通过三次多项式插值法来确定深度值与实际距离之间的关系。你需要找到适合自己的参数k1到k4的数值,可以使用Excel等工具进行插值操作。 7. 调整控制窗口中的滑块可以帮助你获得更佳的视差图效果。 8. 在“distance”文件夹中包含了一些用于计算距离信息的MATLAB代码供参考和学习之用。 9. 如果希望了解基础理论,可以查阅相关文档获取更多信息。
  • OpenCVC++单目
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    本项目提供使用OpenCV库与C++编写的单目视觉测量系统源码,适用于计算机视觉中的距离估算、尺寸检测等应用场景。 单目测量涉及设定世界坐标,并在图像上点击四个点以使用四点法计算透视变换矩阵H。然后根据这个矩阵来测量边长并计算误差。配置好OpenCV环境后,可以在Visual Studio中运行相应的代码。
  • OpenCV方法实现
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    本项目介绍并实现了基于OpenCV库的双目测距技术,详细解析了立体视觉原理,并提供了完整的代码示例。 文章《3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems》详细介绍了双目视觉的基本原理,并阐述了如何利用两个普通的网络摄像头实现这一技术。此外,文中还讲解了基于两台摄像机计算物体深度信息的方法。附带的代码仅供学习参考。
  • OpenCV
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    本项目提供基于OpenCV库实现的双目视觉测距算法源码,适用于计算机视觉领域的深度信息获取与机器人导航应用。 双目测距是一种基于计算机视觉的技术,用于估算物体在摄像头坐标系中的三维位置。它模拟了人类双眼的视觉原理,通过分析两个不同视角的图像差异来计算深度信息。在这个OpenCV双目测距源码中,我们可以深入学习如何实现这一过程。 为了准确进行双目测距,我们需要了解以下基本步骤: 1. **相机标定**:必须先校准两个摄像头的内参和外参以确保三维重建的准确性。这包括焦距、主点坐标等内参数以及摄像头之间的相对位置和旋转角度等外参数。OpenCV库提供了`calibrateCamera()`函数,用于自动完成这一过程。 2. **特征匹配**:双目测距依赖于两幅图像间的对应关系。通常采用SIFT、SURF或ORB等特征检测器找出关键点,并使用BFMatcher或FLANN方法进行匹配。源码中可能包含了这些步骤的实现。 3. **立体匹配**:找到匹配的关键点后,需要计算它们在两个视图中的对应像素坐标。然后利用Epipolar Geometry构建基础矩阵和单应性矩阵以确定水平对应关系。OpenCV的`findFundamentalMat()`和`triangulatePoints()`函数可以帮助完成这部分工作。 4. **视差图生成**:通过上述步骤,我们可以得到每个像素的视差值,即在两个视角中的水平偏差。这是计算深度信息的基础。 5. **深度图重建**:利用视差图和摄像头参数可以反解出每个像素的深度值。OpenCV的`reprojectImageTo3D()`函数可用于将二维视差转换为三维点云。 6. **后处理**:可能需要对生成的深度图进行平滑,如使用高斯滤波器以减少噪声并提高结果稳定性。 在研究这个双目测距源码时,开发者可能会采用不同的优化策略。例如,可以利用PnP(Perspective-n-Point)算法估计物体的三维位置或结合RANSAC算法去除错误匹配。通过阅读和实践这些代码,我们可以更深入地理解计算机视觉中的立体匹配原理,并增强在实际项目中应用双目测距技术的能力。 这不仅有助于开发自动驾驶、机器人导航及无人机避障等领域的应用,还对研究人眼视觉机制具有重要的科学价值。
  • 模式识别C均值算法MatlabStereoCameraOpenCV实现...
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    本项目提供了一套结合了改进型C-means聚类算法与立体视觉技术的距离测算解决方案。其中,模式识别部分采用MATLAB编程,高效实现了图像数据的分类;而距离测量则利用OpenCV库进行立体相机标定和深度信息提取,适用于多种机器人导航及自动化应用场景。 在使用双目摄像头获取物体的3D坐标的过程中(即通过双目系统获得深度信息),需要进行相机标定。对于是否采用MATLAB或OpenCV来进行标定的问题,经过尝试发现,在图片质量良好的情况下,两种工具得到的结果差异不大。 关于是单独标定两个摄像机还是联合一起标定时,无论是MATLAB还是OpenCV都提供了单目标定和双目系统的选项(需注意的是,MATLAB版本必须大于2014)。在实际操作中,采用的方案是在OpenCV中分别对左右相机进行标定,在MATLAB中则同时完成。原因在于使用cv2.stereoCalibrate()函数时计算出的两个摄像机之间的RT矩阵误差较大,因此选择单独标定的方式以提高精度;而通过MATLAB得到的结果非常准确,示意图与实际摆放位置几乎一致。 整个过程中采集了左右相机各15张图片(共收集到19张,但最终有效的是16张),并手动移除了一个MeanErro较大的图像。记录下的内参参数以及两台摄像机之间的RT矩阵为后续工作提供了基础数据支持,并且标定所使用的棋盘格单位长度设定为25毫米。 以上是使用MATLAB进行相机标定的具体过程和结果概述,可以看出实际摆放的设备位置与计算得出的数据高度吻合。
  • OpenCV方法(含章)
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    本项目介绍了一种基于OpenCV库实现的双目立体视觉测距技术,并附有详细的代码和研究报告。通过此项目,读者可以深入理解并实践双目测距算法。 文章《3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems》详细介绍了双目视觉的基本原理,并阐述了如何使用两个普通网络摄像头来实现双目视觉系统。此外,还讲解了如何通过这两个摄像头计算物体的深度信息。文中附带了一些代码供读者参考学习。
  • _LabVIEW Vision_
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    本项目介绍了一种利用LabVIEW Vision模块进行距离测量的方法,适用于各种工件尺寸检测,实现高效、精确的工业自动化测量。 对工件上两点之间的距离进行测量,并实现对其距离的精准定位。
  • OpenCVC++人识别与眨
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    本项目提供了一套基于OpenCV库的C++实现的人眼识别及眨眼检测程序。通过计算机视觉技术自动定位图像中的人眼,并实时分析眼部动作,适用于疲劳监测、人机交互等领域研究。 基于OpenCV的C++人眼识别以及眨眼检测源代码提供了一种有效的方法来实现对人脸眼部特征的自动分析与监测功能,在计算机视觉领域具有广泛的应用价值和技术研究意义。该代码能够准确地定位并追踪图像或视频流中的人眼位置,同时还可以实时计算眼睛闭合的程度以判断是否发生眨眼动作。通过这种方式,可以进一步开发出诸如疲劳驾驶预警系统、人机交互界面等实用性强的智能应用项目。