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

kinect 2 for xbox畸变矫正 畸变校正的详细方法在iai_kinect2/kinect2_calibration的readme文件中. 由于通过kinect2获得的图像数据有不同的模式( 如sd(512x424),qhd(960x540),hd(1920x1080) ),其中根据上述readme文件中提到的方法获得的相机内参对应于hd模式的图像. 所以如果想要获得点云的话(一般为qhd模式下的图像数据,hd模式下运算量太大),要注意图像数据对应的内参. hd的相机内参文件(根据re

前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

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

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取

一.前言及思路简析 目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 作者:WWC %%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 功能:畸变矫正 clc; clear; close all; %% 读取图像 A=imread('D:\文件及下载相关\图片\distortion2.jpg'); [m,n,k]=size(A); R=n/; w=*R; h=*R; xo=m/; yo=n/;

标签: EmguCV摄像头标定C# 2015-05-03 14:55 501人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类: C# 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   前言 之前用OpenCV做过摄像机标定及矫正,现在平台换了,改用C#,就用EmguCV做一下,其实就是OpenCV的C#版. 在EmguCV中有两类摄像机标定的类,一个是CvInvoke类,一个是CameraCalibration类,两种标定效果差不多,只不过CvInvoke涉及的函数大多都是指

I'm convinced that the only thing that kept me going was that I loved what I did. ——Steve Paul Jobs(APPLE CEO )  Come on,一份你喜欢的事业,紧跟学术前沿,将最新的研究转化为最实用的产品——加入图铭科技,一个可以让你学到饱.看到饱,火箭般进步的公司. 公司从筹备到成立近大半年,我们开发了多个有意思的产品,积累了一群兄弟般的团队,我们一起学习一起交流,从学术到编码,从创业到起步,从

本文作者是计算机视觉life公众号成员蔡量力,由于格式问题部分内容显示可能有问题,更好的阅读体验,请查看原文链接:代码解读 | VINS 视觉前端 vins前端概述 在搞清楚VINS前端之前,首先要搞清楚什么是SLAM前端? SLAM的前端.后端系统本身没有特别明确的划分,但是在实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分,然后利用前端获取的数据进行优化.回环检测等操作,从而将优化.回环检测等作为后端. 而在VINS_MONO中将视觉跟踪模块(feature_trackers)

按理说‘高大上’的FPGA,多出现在航天航空(如火星探测器).通信(如基站.数据中心).测试测量等高端应用场景.但麦迪却也发现,近期,在很多创客的作品内部都有FPGA的影子.这或许也从侧面看出,打从总理先生的“双创”态度以来,开发者们踊跃的态度,创客们的智能硬件作品已经不再是小打小闹,更多的向尖端技术靠拢,也更贴近产业化应用. 但毕竟,FPGA在开发者心目中有着‘开发入门难’.‘贵’等等初印象,对于FPGA在创客作品中的开发与应用,麦迪想从两个角度和大家探讨:“何时考虑在自己的设计中应用FPGA

该项目地址: 地址 克隆地址为 https://github.com/rsanchezsaez/CardboardSDK-iOS.git 目前如果想在iOS设备上实现双目VR的功能,Google 已经提供了官方的sdk,上手简单,但是由于在实际使用中有其他需求,GVR的源码无法修改,所以还是使用这个野生的SDK来开发.这篇文章主要就是简单分析一下这个sdk的ViewController 的代码,至于内部的复杂数学计算,暂时无法涉及. 主要要分析的就是 CBDViewController 这个类,

[1]Loitor VI Sensor 可以通过 ROS 自自带的双目相机标定工工具 cameracalibrator.py 来标定相机内参,详细过程http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/StereoCalibration [2]  下载源码:  https://github.com/loitor-vis 准备工作: 已知尺寸的大棋盘(8x6)或棋盘(7x6) . (我选用的是一个7x7棋盘与250mm正方形 ) 明亮的5米x 5米区域

课程的 YouTube 地址为:https://www.youtube.com/playlist?list=PLTBdjV_4f-EJn6udZ34tht9EVIW7lbeo4 .视频评论区可以找到课程所使用课件与练习题的下载地址. 第3章介绍了透视投影.相机内参.畸变矫正.原像与余像的概念. 1. 数学表示 1.1 从相似三角形开始 用一张图表示相机成像的光学过程(小孔成像). 图中 \(F_l\) 与 $ F_r $ 是焦点,焦点即垂直通过透镜的光线的汇集点. 图中蓝色标明的三角形与红色标明

教你Snapseed软件八个常用调图工具 教你Snapseed(指划修图)软件八个常用调图工具 老阿·编写 Snapseed是目前手机摄影修图中功能最强大的一款软件,很多功能很像电脑用的Photoshop.因为所有应用程序都是用手指来点划完成的,所以中文名也叫“指划修图”.下面我教大家八个Snapseed的常用调图工具: (一).HDR景观 1.在我们日常手机摄影中,经常会遇到反差过大的场景,拍摄完照片以后发现暗处很黑,例如下面这张照片,暗处已经基本没有影像了.这样,我们用Snapseed就能够

该类负责特征点与特征点之间,地图点与特征点之间通过投影关系.词袋模型或者Sim3位姿匹配.用来辅助完成单目初始化,三角化恢复新的地图点,tracking,relocalization以及loop closing,因此比较重要. 该类提供的API是: . 几个重载的SearchByProjection函数(第一个形参代表需要在其中寻找匹配点的当前图像帧/query:第二个形参则包含待匹配特征/train),用于 a. 跟踪局部地图(在局部地图中寻找与当前帧特征点匹配的).因为在TrackRefer

Frame类的成员变量主要包含从摄像头获取的图像的 1. 特征点信息(关键点+描述字) 2. 尺寸不变特征所用金字塔信息,这些都定义在ORBextractor对象中 3. 词袋模型参数,用于跟踪失败情况下重定位 4. 相机参数,深度阈值 5. 当前帧的id,时间戳,相对世界坐标系位姿,参考关键帧,特征点对应地图点及其是否是外点 6. 特征点网格分配情况,以及当前帧相对世界坐标的位姿(包括位姿矩阵的更新,以及相机光心坐标). 每获取一帧图像,mnId++,因此30fps的相机,一秒构建30个Fra

双目矫正 双目通常事先是通过畸变矫正标定的,而RGB-D和单目则并不一定完成了矫正. 因此,对于RGB-D和单目获取的图像,在提取特征点之后,需要矫正,而双目则可以省略这一过程. 词袋模型反向索引 DBow2中提供的正向索引(direct index)和反向索引(inverse index)分别表示: 搜索速度飞快,小尺寸的图像可以在毫秒级别完成.作者提供了正向(direct index)和反向(inverse index)两种辅助指标.反向指标在节点(单词)上储存到达这个节点的图像特征的权重信

reference: https://docs.opencv.org/4.1.2/ 基本使用 1.图片和视频,读写(2,8) 2.OpenCV基本数据类型(3) 3.OpenCV大型数据类型及操作:图像,数组(4,5) 4.绘图和注释(6) 重要理论 1.SVD分解(7) 2.滤波和卷积(10) 阈值 平滑(中值.高斯.双边滤波) 导数,梯度,拉普拉斯变换 图像形态学:膨胀,腐蚀 卷积 3.图像变换(11) 拉伸.收缩.扭曲.旋转 映射 图像修复,去噪 直方图均衡化 4.图像分析(12) 离散傅

tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程 首先从主线程system中的GrabImageMonocular()函数开始,进行图像的预处理和Frame的构造,Frame构造完成后真正进入Tracking. ↓↓↓主要看下面这张图↓↓↓↑↑↑主要看上面这张图↑↑↑ 2. 各部分详解

完整的 multi view stereo pipeline 会有以下步骤 structure from motion(SfM)==> camera parameters, sparse point cloud multi view stereo(MVS)==>depth map, dense point cloud surface reconstruction(SR)==>poisson or delauny reconstruction, mesh texture mapping(T