原文地址http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html#calibration 目标 我们将了解导致相机失真.扭曲的内因与外因 我们将试着找到这些畸变参数,并消除畸变 基础 如今大量廉价的摄像机导致了很多照片畸变.两个主要的畸变是径向畸变和切向畸变. 由于径向畸变,直线会变弯.距离图片中心越远,它的影响越大.如下面这张

相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上

  视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文

最近重新学习机器人方面的知识,想到一年以前在学校选修<机器人学技术基础>这门课的时候,老师虽然讲机器人的各个方面的知识都讲到了,但只是浮光绿影的的提到,并没有真正讲到深处,我的理解也没有更加深入,导致总是知道有这个知识点,但总是用起来不顺手,有时候还会完全迷惑.最近重新看了Graig的<机器人学导论>导论的中文版,里面对D-H参数的讲解比较详细,更重要的是举出了详细的案例. 其实D-H参数是有两种标定方式的,一种是标准的D-H参数法,还有一种是改进的D-H参数法,大部分书上现在都用

paip.提升效率--调试--日志系统日志参数含义---python #同时向控制台和文件输出日志 #日志参数含义 import logging log_format = '%(filename)s [%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s'   logfile="c:\pythonlog_en2ati.log" logging.basicConfig(filename=logfile, format=log_format,datefmt='%

看到别人执行一个带命令行参数的python文件,瞬间觉得高大上起来.牛逼起来,那么如何编写一个带命令行参数的python脚本呢?不用紧张,下面将简单易懂地让你学会如何让自己的python脚本,支持带命令行参数的执行. 首先你要知道python中的sys模块的一些功能: import sys print "the number of python program's argument:",len(sys.argv) print "the value of every argum

一.相机模型 针孔模型.在这个简单模型中,想象光线是从场景或一个很远的物体发射过来的,但只有一条光线从该场景中的任意特定点进入针孔. 我们将这个图像进行抽象,就能够得到这样的结果: 其中,f为像到针孔的距离,被称为"焦距",Z为物到针孔的距离.这里我们讨论的都是理想情况下,光轴上的距离. 那么,在该图中,我们可以通过相似三角形得到–x/f = X/Z,或 我们重新把针孔相机模型整理成另一种等价形式,使其数学形式更加简单 主要的区别在于,负号被去掉了,因为在这种模型下,像是正向的.你们这

1.前提是:windows已经配置好Python的环境变量: 2.进入cmd命令行模式: **输入python命令,检测是否环境配置好:显示这样说明配置环境变量没问题 **用cd命令进入Python脚本所在的目录: **Python脚本所在目录下输入命令:python "这里直接把python脚本拖拽过来"  后边加参数: **脚本的代码问题可能导致,cmd命令行下运行脚本后没有任何反应,所以务必检查脚本正确: **这里要说明的是可以使用print()函数逐行检测代码,输出对应的参数:

因项目问题,对webgl进行了探索,当进行到3d相机时,对camera的up,position属性有部分难以理解的地方,因此做下了记录. 代码如下: import React, {Component} from 'react'; import * as Three from "three"; const {Vector3} = Three; let scene, camera, renderer, container, width, height, light; class Lesso

问题描述:使用C#调用下面的带参数的用python写的方法,并且想要获取返回值. def Quadratic_Equations(a,b,c): D=b**2-4*a*c ans=[] ans.append((-b+math.sqrt(D))/(2*a)) ans.append((-b-math.sqrt(D))/(2*a)) return ans C#代码如下: class Program { static void Main(string[] args) { string name = "C

一.HelloWorld pygame.init() #初始函数,使用pygame的第一步: pygame.display.set_mod((600,500),0,32) #生成主屏幕screen:第一个参数是屏幕大小,第二个0表示不使用特性,可用FULLSCREEN,RESIZEBLE,NOFRAME,DOUBLEBUF(双缓冲,使用时需用pygame.display.flip()来刷新屏幕)等替换,32表示色深: pygame.display.set_caption("string"

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4298002e01013yb8.html 很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵,并且我们也不太关注内参数到底是多少,因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配,或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图,或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了.既然不知道摄像机的内参数,那么就只能借助对极约束来达到目的了.通过计算两幅图像的基础矩阵F,然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法,可以很好的实现这个目标,该方法也被称为Hart

问题描述: 要执行python脚本,有哪几种方法. 特别是看书的时候,书上只讲解了如何在linux下运行,windows根本就没有那些命令,该怎么办呢? 方法1:python自带的IDLE编辑器 Run  Module是直接运行脚本,咱不讲这个.咱讨论下面那个,Run... Customized. 如果脚本后面是跟了若干其他命令,这个Run... Customized 就能派上用场了. 方法2:windows的 cmd 命令窗口 大部分时候,这个也是好使的. 方法3:windows powers

在一个文件下下创建程序代码,     sys.argv 即后续cmd中需要传入的参数列表,     sys.argv[0]即要执行的文件名     sys.argv[n]即参数的字符串 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 20 22:18:04 2017 @author: Bruce Lau """ import sys print (sys.argv ) if __name__=='__

动态参数 : *args 实参角度: 定义一个函数时, * 将所有的位置参数聚合到一个元祖中 顺序 : 位置参数 > * args > 默认参数 > **kwargs 接受所有参数 : def fun (*args,**kwargs): print(args,kwargs) fun(11,2,sex = 3,) 在实参位置上给一个序列,列表,可迭代对象前面叫上*表示把这个序列按顺序打散,打散字典需要用** 在形参的位置上的*表示把接受到的参数组合成一个元组, 仅限关键字参数.(了解) 6

          利用二维视野内的图像,求出三维图像在场景中的位姿,这是一个三维透视投影的反向求解问题.常用方法是PNP方法,需要已知三维点集的原始模型. 本文做了大量修改,如有不适,请移步原文:  文章:张正友相机标定&OpenCV实现&程序评价&矫正流程解析 文章:相机标定原理介绍----相机标定--- 相机模型 根据光学成像的基本原理,针孔相机在定焦时候有固定的投射关系,这个投射关系是相机参数的大致决定因素.但是对于现实中的相机来说,相机参数会与理想模型有些偏差,涉及到几个

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.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

相机标定(Camera calibration)原理.步骤 author@jason_ql(lql0716)  http://blog.csdn.net/lql0716 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数.在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定).无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的

通过前面的相机标定,我们能够获得一些参数模型.但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思?怎样才能够判断是否正确?误差都会来自哪里?这里就必须要通过具体实验来加深认识.采集带相机参数的图片具有一定难度,幸好我之前有着不错的积累-这里一共有两款数据集,一款来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版,家里面好像还有一款微单可以进行采集,这样我们可以进行交叉比对,看一看获得的参数是否符合实际情况: 数据集1 来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版          数据集2来自家中&q