1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图. 具体參数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/ 实验设定的深度图和彩色图大小都是640*480,规格上说彩色图支持更大分辨率.实測假设将彩色图设定为更大分辨率则会自己主动改为320*240 彩色图 未配准时的深度图 配准到彩色图后的深度图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ

摘要:ros下,利用realsense D435采集深度图,并将其转换成opencv的数据类型. 一. RGBD图像采集 通过image_transport包,根据给定的采集速度从realsense D435发布的topic中订阅深度图的代码. void depth_Callback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& depth_msg) { cv_bridge::CvImagePtr depth_ptr; try { //cv::imshow("dep

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率不管怎样设置始终是320*240,深度图倒是能够设成640*480,而OpenNI1.x是能够获取640*480的彩色图的. 彩色图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""&

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

OpenCV 只提供了读取和存储.xml和.yml 文件格式的函数. 读取.xml文件的C++例程如下: cv::FileStorage fs; //OpenCV 读XML文件流 cv::Mat DepthData; //深度数据矩阵 std::]]; // 待读取.XML文件名 //读取深度数据并显示深度图 fs.open(filename,cv::FileStorage::READ); //打开指定.xml文件 if(!fs.isOpened()) { std::cerr << "

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很

前面几篇博客主要说了光场相机,光场相机由于能够记录相机内部整个光场,可以实现重聚焦(模糊线索)和不同视角的变换(视差线索),同时也可以利用这个特性进行深度估计(Depth Estimation). 先说一下利用重聚焦得到的不同聚焦平面图像获取深度图(模糊线索 ,defocus),其实这个原理非常简单. 1. 以聚焦范围为0.2F-2F为例,alpha∈(0.2,2),取Depth Resolution=256, 那么步长就为(2-0.2)/256,我们通过重聚焦算法可以获取得到这个范围内的256

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

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

接OpenCV中Kinect的使用(1),主要讲述OpenCV中关于Kinect接口(类 VideoCapture )的一些使用介绍. 类 VideoCapture 支持Kinect传感器.使用 VideoCapture 里的接口,可以从Kinect获取深度图,RGB图像和其他格式的输出,主要包括: 1)来自深度传感器的数据: OPENNI_DEPTH_MAP - 以毫米为单位的深度值 (CV_16UC1) OPENNI_POINT_CLOUD_MAP - 以米为单位的XYZ点云 (CV_32F

前几天老大给了个任务,让我帮slam组写一个基于深度摄像头的障碍物检测,捣鼓了两天弄出来了,效果还不错,就在这里记一下了. 代码的核心思路是首先通过二值化,将一米之外的安全距离置零不考虑,然后通过开运算去除掉一些噪点(这个后来发现不一定有必要),在求出所有障碍物的凸包,这个时候要计算面积,当面积小于一定的阈值的时候不予考虑,最终输出障碍物的凸包坐标. //find_obstacle函数是获取深度图障碍物的函数,返回值是每个障碍物凸包的坐标,参数一depth是realsense返回的深度图(ush

Kinect SDK 读取彩色.深度.骨骼信息并用OpenCV显示 一.原理说明 对于原理相信大家都明白大致的情况,因此,在此只说比较特别的部分. 1.1 深度流数据: 深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x, y)坐标处物体到离摄像头平面最近的物体到该平面的距离, 注意是平面到平面距离,并不是到摄像机的斜线距离(以毫米为单位). Kinect中深度值最大为4096mm,0值通常表示深度值不能确定,一般应该将0值过滤掉.微软建议在开发中使用1220mm

一.对比介绍: 1. OpenCV:开源跨平台,OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持. 2. OpenNI:OpenNI组织创建于2010年11月.主要成员之一是PrimeSense公司(以色列一家公司,被苹果收购(2013年11月25),Kinect1核心芯片,华    硕Xtion).其他成员还有开发ROS的机器人公司Willow Garage,以及游戏公司Side-Kick.(因此OpenNI完全支持华硕,而不完全支持kinect2) 3. P

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,

kinect得到的深度图灰不拉几,人眼很难识别出其中的物体,感知深度的变化. 在做展示的时候,我们往往需要可视化,使用OpenCV的预定义的颜色映射来将灰度图像伪彩色化,在OpenCV中使用applycolormap(伪彩色函数). import cv2 import os.path import glob import numpy as np from PIL import Image def convertPNG(pngfile,outdir): # READ THE DEPTH im_de

OpenCV 中文版官方教程来了. OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,然而其中文版官方教程久久不来.近日,一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节.教程来自objectdetection.cn. 最新Opencv-Python中文版官方文档: http://woshicver.com 教程里有什么 教程根据官方提供的文档,尽量完整的进行了还原.包括简单的OpenCV-Python安装,如何显示和保存图像和视频,图像的基本操作,

目标 在本节中, 我们将学习根据立体图像创建深度图. 基础 在上一节中,我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念.我们还看到,如果我们有两个场景相同的图像,则可以通过直观的方式从中获取深度信息.下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法. 上图包含等效三角形.编写它们的等式将产生以下结果: disparity=x−x′=BfZ disparity = x - x' = \frac{Bf}{Z} disparity=x−x′=ZBf​ xxx和x′x'x′是图像平面中与场景点3D相对应的点

发现问题:在做kinect采集的深度图去噪的时候遇到了cvConvertScale格式转换的问题. OpenCV Error: Assertion failed (src.size == dst.size && src.channels() == dst.channels()) in cvConvertScale, file /home/lzp/opencv-2.4.9/modules/core/src/convert.cpp, line 1372 terminate called aft

最近在学习DIBR并尝试实现.感觉网上相关资料比较少,大多还是爬虫,决定自己写一个. DIBR就是depth image based rendering问题.输入一个视角下的图像和深度图,要求你输出另外一个虚拟视角下的图像(当然两个视角的内外参矩阵都有办法通过已知信息求得). 总共分三步:内参提取 和 外参提取 ,以及DIBR的主过程.这里按照网上其他博客的顺序,先介绍内参提取.看的过程中注意坐标系的定义.由于是第一次接触,这里我采用的坐标系可能和常规的坐标系不太一样. 开始之前先介绍一些定义(