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

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 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

#include "stm32f10x.h" // 相当于51单片机中的 #include <reg51.h> #include "stm32f10x_gpio.h" #include "stm32f10x_exti.h" #include "misc.h" /* *K1 K2作为中断源控制红色LED灯,实现任意键按一下LED灯亮或者灭 */ /*GPIO.NVIC.EXTI配置*/ int peizhi() {

matlab calibration toolbox -- matlab标定工具的使用方法--去畸变和双目校正 2015-04-06 22:45 5407人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 机器视觉(12)  matlab calibration toolbox是相机标定以及校正用的工具箱.首先下载这个工具箱,免费下载地址:http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/download/index.html.它的英文使用示例在下面这个网址

给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target,判断 nums 中是否存在四个元素 a,b,c 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?找出所有满足条件且不重复的四元组. 注意: 答案中不可以包含重复的四元组. 示例: 给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2],和 target = 0. 满足要求的四元组集合为: [   [-1,  0, 0, 1],   [-2, -1, 1, 2],   [-2,  0, 0, 2

通过它,你可以遍历对象.数组的属性值并进行处理. 使用说明 each函数根据参数的类型实现的效果不完全一致: 1.遍历对象(有附加参数) $.each(Object, function(p1, p2) { this; //这里的this指向每次遍历中Object的当前属性值 p1; p2; //访问附加参数 }, ['参数1', '参数2']); 2.遍历数组(有附件参数) $.each(Array, function(p1, p2){ this; //这里的this指向每次遍历中Array的当

从以下两个视图中查到的session中,有P1,P2,P3参数select * from v$sessionselect * from v$session_waitselect * from v$session_wait_history想知道每个参数的意义,可以从V$EVENT_NAME视图中得到,例如:SQL> col name for a30   SQL> col p1 for a20 SQL> col p2 for a20SQL> col p3 for a20SQL>

Oracle 10g v$session视图中不同等待事件对应的p1,p2,p3的含义也不同,我们不可能记住所有等待事件对应的p1,p2,p3的含义. 可以通过查询V$EVENT_NAME知道每个等待事件对应的p1,p2,p3的含义 SQL> col name for a25;SQL> col p1 for a10;SQL> col p2 for a10;SQL> col p3 for a10; SQL> SELECT NAME, PARAMETER1 P1, PARAMET

w 栗子 js window.location = www.xx.com?p1=123&p2=456&p3=789 但是服务端仅仅接收到了 p1 p2 没有接收到p3 原因有哪些呢? 参考PHP get方式传递参数小心掉坑 - 咖啡如同生活的专栏 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/gaoxuaiguoyi/article/details/48469165 除了未进行字符过滤或转码

1.单目标定 1.核心步骤 (1)获得标定数据:<Images_names>, <Read images>, <Extract grid corners> 1)输入数据:源图像序列(必选).棋盘格数量(可选).棋盘格尺寸(必选) 2)读入图像:输入图像基名和图像扩展名 3)提取角点:对每幅图像依次执行,若对提取的角点不满意则输入可能畸变参数(值在-1~1之间)后重新提取直到满意为止 (2)执行初次标定:<Calibration>, <Save>,

官方V21.4.5.5前的ROM,直接打开下边这个链接就直接开telnet了,然后就可以随便搞了 http://192.168.2.1/goform/gra_NTPSyncWithLocal?text_year="2016|`telnetd`" 然后Telnet进入192.168.2.1,下载breed文件 wget -O /tmp/breed.bin http://breed.hackpascal.net/breed-mt7620-phicomm-psg1208.bin 执行写入 m

enq: TX - row lock contention三个参数,例如,下面的等待事件 * P1 = name|mode          <<<<<<< name一般都为0x5458代表TX锁; mode为4代表共享锁 mode为6代表排他锁  * P2 = usn<<16 | slot      <<<<<<< v$transaction.xidusn  和 v$transaction.xidslot  

p1-p2 指 指针的地址值相减,计算两个指针之间的偏移量 *p1-*p2 指 指针指向的内存地址里面存的数值相减

最近在做基于双目视觉的三维重建.比较opencv和matlab工具箱的立体标定结果精度时,发现貌似如果手工选取角点不那么离谱的话,matlab标定结果精度更高也更鲁棒.就想先用matlab标定好相机,再把结果供opencv函数加载使用.如何将Matlab标定结果的.mat文件转成需要的CvMat矩阵,就是本篇博客所要讲的. 主要参考:http://www.jianshu.com/p/ad6a2f8a3fc8 这里分以下三步来讲: 1.先在matlab中加载.mat文件成matlab中的矩阵; (

function writeXML(cameraParams,file) %writeXML(cameraParams,file) %功能:将相机校正的参数保存为xml文件 %输入: %cameraParams:相机校正数据结构 %file:xml文件名 %说明在xml文件是由一层层的节点组成的. %首先创建父节点 fatherNode, %然后创建子节点 childNode=docNode.createElement(childNodeName), %再将子节点添加到父节点 fatherNod

相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像. 相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上). 相机标定的输出:摄像机的内参.外参系数. 标定流程 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片,提取角点信息 3. 对每一张标定图片,进一步提取亚像素角点信息 4. 在棋盘标定图上绘制找到的内角点(非必须,仅

LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2. (2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参.OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2. (3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵.OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate. 本文文阅读前提

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)

求解相机参数的过程就称之为相机标定. 1.相机模型中的四个平面坐标系: 1.1图像像素坐标系(u,v) 以像素为单位,是以图像的左上方为原点的图像坐标系: 1.2图像物理坐标系(也叫像平面坐标系)(x,y) 以毫米为单位,用物理单位表示图像像素位置,定义坐标系OXY,原点O定义在相机Zc轴与图像平面交点: 1.3相机坐标系(Xc,Yc,Zc) 以毫米为单位,以相机的光心作为原点,Zc轴与光轴重合,并垂直于成像平面,且取摄影方向为正方向,Xc.Yc轴 与图像物理坐标系的x,y轴平行,且OcO为摄像

本文CameraCalibrator类源代码来自于OpenCV2 计算机视觉编程手册(Robert Laganiere 著 张静 译) 强烈建议阅读机器视觉学习笔记(4)--单目摄像机标定参数说明之后再阅读本文 1.单目摄像机标定目的 单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态.单目摄像机标定最终将确定9个参数,摄像机内参数有4个,透镜畸变参数5个. 2.单目摄像机标定流程 制作标定板 使用摄像机拍摄不同角度的标定板 将照片放置于预设的文件夹中 编写程序计算摄像机内参数和