博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

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

第一步,在命令行下面输入cameraCalibrator,启动MATLAB相机标定.相机矫正界面 cameraCalibrator 第二步:拍照.如果你是做相机标定,你应该知道,你需要一些calibration template来拍照,可以参考大多数相机标定的文章(如Tsai的文章),常用的是黑白方块,自己打印机打印或者从网上购买(高精度).然后从不同角度拍照: 第三步:导入相机拍的图片,点击界面上的"Add Images"按钮,你可以从不同文件夹选择图片.图片选择好以后,你需要告诉程

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

[原文转自]:http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51441031 前两天发表的时候没注意,代码出了点错误,所以修改了一下,重新发上来. 参考: http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http://docs.o

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>,

参考博客园的一篇文章: https://www.cnblogs.com/flyinggod/p/8470407.html#commentform

* * This example explains how to use the hand eye calibration for the case where* the camera is attached to the robot tool and the calibration object* is stationary with respect to the robot. *这个示例展示了如何使用手眼标定,针对相机固定在机械手末端且标定板相对于机械手基础坐标系静止的情形.* The ro

参考 ROS 相机标定http://blog.csdn.net/ArtistA/article/details/51125560 ROS里的标定程序只要使用了OPNCV的标定程序: opencv 相机标定官网文档http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 棋盘格参数 焦点个数(长宽方向)8x6,边长0.0435m 标定步骤 ROS下运行摄像头,其中相机发布图

http://mattebb.com/weblog/houdini-fisheye-camera/ 这个网站是有提供一个相机shader的,,如图是方形的,国内的用户,比较多是做球幕的小伙伴,圆形就行,所以需要 这样的,所以可以改一下他的代码就行了. 加个判断,切断圆之外的即可.或者自己去连一个vop ,根据这个代码的思路去连就行, 这样更方便控制.可以自己控制透视,视角等.

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; (

通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py import numpy as np import cv2 #双目相机参数 class stereoCameral(object): def __init__(self): #左相机内参数 self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]]) #右相机内参数 self.cam_

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 一.相机标定的目的 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,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 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,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

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

最近在做双摄像头的立体匹配,发现OpenCV定标效果不如MatLab的效果,于是用MatLab标定箱做标定,将得到的结果保存为xml,然后,提供给opencv使用.MatLab标定箱做标定得到的结果如下图所示: 将结果保存为xml代码如下: // SaveMatLabCalibParam.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <highgui.h> int _tm

1 多相机标定 1.1采集图像和IMU 1.2制作Bag包 1)组织文件结构 ~/kalibr_workspace/test/stereo_calib bagsrc cam0 (1+time(0))*1e9.tif   //只支持png图像 (2+time(0))*1e9.tif //图像名只能数字组成 (999+time(0)).tif      //图像名长度为19位 cam1      //不同相机获得的图像名必须一一对应 (1+time(0))*1e9.tif (2+time(0))*1

直接线性变换法是建立像点坐标和相应物点物方空间坐标之间直接的线性关系的算法.特点:不需要内外方位元素:适合于非量测相机:满足中.低精度的测量任务:可以标定单个相机. 1 各坐标系之间的关系推导直接线性变换解法 1.1 像素坐标系与像平面坐标系 图 1 像素坐标系与像平面坐标系间的关系 两坐标系的关系式如下: 像素坐标系即CCD坐标系,是以左上角为原点,水平向右为$u$方向,竖直向下为$v$方向:像平面坐标系是影像平面内的直角坐标系,用以表示像点在像平面上的位置,其以像主点$o$为原点,$x$方向

          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

一.安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备 之前的这篇文章:Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定! 记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程,虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具,但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool Kit : 一.编译安装 Autoware-1.10.0 二.标定 ZED 相机内参 3.1 联合标定准备 如果你是第一次看这篇 Cali