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

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

海康相机 优点:不用sdk直接网络获取 缺点:速度有1-2秒的延迟 使用型号 1280*680分辨路 #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //1.从摄像头读入视频 //VideoCapture cap(0); VideoCapture cap("rtsp://admin:fhy145145@192.168

环境:Windows 8 64bit + VS2012 X64 + OpenCV 2.4.7 摄像头的捕捉使用VideoCapture类 Class VideoCapture    [OpenCV文档的链接点这里] 这个类专门用来从视频文件或者摄像头中获取视频流 具体的构造和相关方法,参考上面的官方文档 示例代码如下: 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 3 using namespace cv; 4 5 int main(int, char**) 6

#include "Stafx.h" ; //棋盘上有13个格子,那么角点的数目12 ; ; //图片的总张数 int main(int argc, char** argv) { ; int board_n=board_h*board_w; //一张图像上,角点的数目 CvSize board_sz=cvSize(board_w,board_h); CvMat* object_points=cvCreateMat(image_count*board_n,,CV_32FC1); //实际

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g

功能:如标题所示,主要考虑用来做3d Plane的自适应屏幕 /// <summary> /// 获取指定距离下相机视口四个角的坐标 /// </summary> /// <param name="cam"></param> /// <param name="distance">相对于相机的距离</param> /// <returns></returns> public

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/android_ls/article/details/39928519 在做公司项目时.遇到的需求:自己定义显示照片的网格视图,显示用户近期採用相机拍摄的前20张照片. 我查看了系统提供的API,没找到直接指向採用照相机拍照后存储照片的路径常量,若有网友知道,请告之,谢谢! 以下是我採用的笨办法.主要代码片段例如以下: // 获取SDcard卡的路径 String sdcardPath = Environment.getExternalS

网上找了很多解决都是有问题的,研究了半天源码解决了这个问题.我是从整个相机启动和数据传输的过程着手的,这里捡重点介绍一下,最后会贴上修改后的两个源文件. 首先要知道一个概念. 图里的小圆圈是Home按键,不是摄像头:) 现在问题就是在什么地方进行旋转,如何旋转.这就需要了解JavaCameraView类的工作流程了.JavaCameraView实现了父类CameraBridgeViewBase的抽象方法connectCamera,这个方法主要做两件事 1.初始化相机,包括选择启动哪个相机,选择p

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

运行相机内参标定程序出现内存溢出的错误 opencv的alloc.cpp报cv::OutOfMemoryError 因为同时开了多个线程,每个线程标定一台相机,每个线程都会imread读入所有标定图片,导致内存溢出. 因此改成单线程,每次只标定一台相机,错误解决

#include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char **argv){ IplImage *pFrame = NULL, *srcImage = NULL; CvCapture *pCapture = NULL; //pCapture = cvCaptureFromFile("rtsp://admin:12345@192.168.7.45:554/h264/ch1/main/av_stream");    pCaptur

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr

1.基本操作 capture = cv2.VideoCapture(0) ret, image = capture.read() cv2.imwrite("photo.jpg", image) capture.release() 2.相机属性设置(读.写) set: cv2.VideoCapture.set(propId, value) → retval 或cv.SetCaptureProperty(capture, property_id, value) → retval get:

demo效果图: PC端 android端 大体流程 android端是服务器端,绑定IP和端口,监听来自PC端的连接, pc端通过socket与服务器andorid端传输图片. 主要代码 android端 private Runnable mythread = new Runnable(){ @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub try { ServerSocket serverSocket =); L

import cv2 img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' ) cv2.imshow( 'img', img ) gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) ret, binary = cv2.threshold( gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY ) contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHA

http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html #include "stdafx.h" #include <atltime.h> #include <highgui.h> int main() { int c; CTime time; IplImage *img; CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(1); cvNamedWindow("

using UnityEngine; using System.Collections; public class CameraView : MonoBehaviour { private Camera theCamera; //距离摄像机8.5米 用黄色表示 public float upperDistance = 8.5f; //距离摄像机12米 用红色表示 public float lowerDistance = 12.0f; private Transform tx; void Star

在OpenCV中,有强大的处理相机事件的api,但是貌似没有直接获取相机的最大分辨率的函数,通过属性CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT和CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH直接获取的貌似只是默认的分辨率640x480,不过我们可以通过手动设置来修改分辨率,使其可以达到自身所支持的最大的分辨率,设置代码如下所示: cv::VideoCapture capture; capture.open(CV_CAP_DSHOW); capture.); capture.); 通过使用L