关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码…

CV_EXPORTS_W bool solvePnP( InputArray objectPoints,- 世界坐标系下的控制点的坐标,vector<Point3f>的数据类型在这里可以使用 InputArray imagePoints,- 在图像坐标系下对应的控制点的坐标.vector<Point2f>在这里可以使用 InputArray cameraMatrix, - 相机的内参矩阵 InputArray distCoeffs,- 相机的畸变系数 OutputArray rve…

参考: pnp问题 与 solvepnp函数:https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c 对图片进行二维仿射变换cv2.warpAffine() or 对图片进行二维射影变换cv2.warpPerspective :https://www.jianshu.com/p/1c6512d475cc 关键:今天裁图过程中发现裁出来的一些图较正常图发生了奇怪的仿射变换,最后发现是solvepnp求解出的头部坐标系到摄像机坐标系的RT有错误,改用solvepnpRansac…

预备知识   图像坐标系:   理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2),可以用矩阵形式(3)表示. 相机坐标系(C)和世界坐标系(W): 通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,…

ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html. 一.为什么要优化 因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够.摄像机标定的误…

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的…

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)…

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(…

增强现实(Augmented Reality,简称 AR),是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上对应图像的技术,这样的技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动.这样的技术最早于1990年提出.随着随身电子产品运算能力的提升.增强现实的用途越来越广. AR系统具有三个突出的特点:①真实世界和虚拟世界的信息集成:②具有实时交互性:③是在三维尺度空间中增添定位虚拟物体.AR技术可广泛应用到军事.医疗.建筑.教育.project.影视.娱乐等领域. .基于视觉的AR:2.基于GPS及…

最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6…

为什么要初始化 非线性VINS估计器的性能对于初始的速度,尺度,重力向量,空间点3D位置,以及外参等非常敏感.在很多场合中,能做到相机和IMU即插即用,线上自动校准与初始化,将会给用户带来极大的方便性.VINS里面分四步进行,第一个就是上次讲的旋转外参校准,第二个就是找到某帧作为系统初始化原点,计算3D地图点,第三就是将相机坐标系转到IMU坐标系中,第四就是相机与IMU对齐,包括IMU零偏初始化,速度,重力向量,尺度初始化 初始化系统原点与转换到IMU坐标系 bool Estimator::in…

v当我们构建成功了viz,就可以使用3维效果给我们提供的便利,进一步进行一些3维的操作. 在这个动画中,注意图片后面的那个黑线,对应的是相机的位置. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer …

目标定位 一.开始全面支持 Tensorflow OpenCV3.4 新功能 当前最新进展OpenCV 3.4 dev:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn Ref:3.4.0-dev link 二.安装 卸载 OpenCV 3.3.0 进入build文件夹执行 make uninstall #以下是optionscd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/o…

code /* * File : haedPose.cpp * Coder: * Date : 20181126 * Refer: https://www.learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/ */ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Eigen> using namespace std; using namespace cv; int main…

在OpenCV中,可以使用calibrateCamera函数,通过多个视角的2D/3D对应,求解出该相机的内参数和每一个视角的外参数. 使用C++接口时的输入参数如下: objectPoints - 每一个视角中,关键点的世界坐标系.可以使用vector < vector <Point3f> >类型,第一层vector表示每一个视角,第二层vector表示每一个点. 如果使用OpenCV自带的棋盘格,可以直接传入交叉点(不包括边角)的实际坐标,以物理世界尺度(例如毫米)为单位. 写…

http://lib.csdn.net/article/opencv/24548 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的. 目录: 问题简化 求第三个相机的变换矩阵 加入更多图像 代码实现 测试 思考 下载 问题简化 终于有时间来填坑了,这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧.首先,为了简化问题,我们要做一个重要假设:用于多目重建的图像是有序的,即相邻图像的拍摄位置也是相邻的.多目重建本身比较复杂,我会尽量说得清晰,如有表述不清的地方,还请…

转载自 亦轩Dhc http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5492729.html 学习笔记:使用opencv做双目测距(相机标定+立体匹配+测距).   最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来.…

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候…

摘自李翠http://www.cnblogs.com/serser/p/6598621.html SFM 1.相机模型,内参数和外参数矩阵,相机标定: 2.极线约束和本征矩阵:特征点提取与匹配:提取到的特征点计算本征矩阵(五对以上的点)findEssentialMat(),需啊要点对,焦距参数,cx,cy参数等: 3.分解本征矩阵,获取相对变换R和T:     int pass_count = recoverPose(E, p1, p2, R, T, focal_length, principl…

今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac,输入3d点.2d点.相机内参.相机畸变,输出r.t之后 用projectPoints,输入3d点.相机内参.相机畸变.r.t,输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 cv::projectPoints(input_pt3d,cam_r,cam_t,camInstris,camDistort,result_pt2d);…

第三讲 特征提取与配准 2016.11 更新 把原文的SIFT替换成了ORB,这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了. OpenCV可以使用 apt-get install libopencv-dev ,一样能成功. 因为换成了ORB,所以调整了good match的阈值,并且匹配时需要使用 Brute Force match. 请以现在的github上源码为准. 师兄:同学们大家好,又到我们每周一次的“一起做RGB-D SLAM”时间啦!大家还记得上周我们讲了什么东西吗? 小萝卜:等…

首先通过imu预积分陀螺仪和视觉特征匹配分解Fundamental矩阵获取rotationMatrix之间的约束关系,联立方程组可以求得外参旋转矩阵: 接下来会检测当前frame_count是否达到WINDOW_SIZE,确保有足够的frame参与初始化: bool Estimator::initialStructure(); 1. 保证imu充分运动,只需要考察线加速度的变化,计算窗口中加速度的标准差,标准差大于0.25则代表imu充分激励,足够初始化(这一部分在ios版本实现中被注释掉了,不…

1.相机模型,内参数和外参数矩阵,相机标定: 2.极线约束和本征矩阵:特征点提取与匹配:提取到的特征点计算本征矩阵(五对以上的点)findEssentialMat(),需啊要点对,焦距参数,cx,cy参数等: 3.分解本征矩阵,获取相对变换R和T:     int pass_count = recoverPose(E, p1, p2, R, T, focal_length, principle_point, mask); 4.现在已经知道了两个相机之间的变换矩阵R和T,还有每一对匹配点的坐标.三…

//.................................................................................//采用QHD分辨率使用kinect2_calibration,完成QHD图像校正参考“http://www.bubuko.com/infodetail-2151412.html”1.修改kinect2_calibration.cpp文件如下:a)K2_TOPIC_HD 改为 K2_TOPIC_QHDb)把文件中涉及到分辨率1920…

这是基于之前的vo类做的.vo类总结.note参数文件的直接设置在config目录下,比如是default.yaml文件,里面会定义dataset_dir,cmera类的fx,fy,cx,cy,VisualOdometry的min_inliers,match_ratio,key_frame_min_rot,key_frame_min_trans,max_num_lost,number_of_features,scale_factor,level_pyramid.这些参数在visual_odome…

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事…

       在调试JNI程序时,所有的Shell都已经加载完成,而唯一真正核心的cv::SolvePnP却不能在JNI里面获得通行证,经过反复测试都不能运行,因此只能忍痛舍弃,自行编写一个具有相似功能的函数对其进行替代. 原函数是这样的: void rec3D::reconstruct3D(const vector<Point2f>& image_points, Mat& rvecs, Mat& tvecs) { print_Matf( cam.intrinsic…

只知道算法描述和代码,而不知道原理是比较扯的事情,还是把原理转载一下. 原文链接: http://www.cnblogs.com/luyb/p/5447497.html ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaox…

人脸的Pose检测可以使用基于位置约束的特征点的方法.人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上,进一步确定脸部特征点(眼睛.眉毛.鼻子.嘴巴.脸部外轮廓)的位置.定位算法的基本思路是:人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合.经典算法是ASM和AAM. 一不小心听懂了ASM.AAM.CLM算法,还是记录下来...................... CLM/AAM/ASM/Snake模型: 参考文献:An Introduction to Active Shape Models.  Cons…

OpenCV也有Java数据结构的包,不过计算速度还是很慢,非不得已不使用此种方式调用OpenCV.使用NDK编写底层OpenCv的调用代码,使用JNI对代码进行封装,可以稍微提高一点效率. 参考链接:http://www.tuicool.com/articles/yaeeuu 安卓使用OpenCV注意事项: 注意事项: 包含OpenCV的工程最好放置在 OpenCV-2.4.10-android-sdk\samples 目录下,省却很多 莫名其妙配置的麻烦. 一. 添加头文件包含: 对自己建立…