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

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计

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

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap

画多边形 fillConvexPloy与fillConvexPloy的区别 fillConvexPloy 用来画单个凸多边形: 如果点集的连线不是凹多边形,则会找一个最小的凸多边形把该凹多边形包住画出 因为只能画单个多边形,所以其点集的接口为一个np.array([x1,y1],[x2,y2])的形势,注意区别于fillPloy的多点集接口形势 注:opencv python reference中:color[, lineType[, shift[, offset]]]的含义是,如果offset

Anaconda(3-5.0.1,Python3.6)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqFwLMB 密码:37ih Pycharm(community-2017.3.3)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqeOYy7 密码:91ds OpenCV(python‑3.4.0‑cp36‑cp36m)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqSnZjh 密码:9kkr windows下如何快速优雅的使用python的科学计

写了个基于opencv的python程序,pyinstaller 32位机打包后在win7/win10 32/64正常运行,在Windows Server 2012 R2 Datacenter云服务器报cv2 ImportError: Dll load failed.只好自己装个虚拟机测试. 1.微软官网下载Windows Server 2012 R2的iso镜像文件 2.安装VMware,创建虚拟机,暂时不安装操作系统,选择Windows Server 2012系统,完成新建 3.VMware

1.安装OpenCV-Python 如果你是第一次使用OpenCV Python开发包,想要安装OpenCV Python4.0只要执行如下命令行即可: pip install opencv-python 执行如上命令会默认安装最新版本,如果需要指定版本则执行 pip install opencv-python==xxx 其中,xxx表示opencv-python存在的合法的version 2.OpenCV Python的扩展模块 如果你还想使用OpenCV Python的扩展模块,执行如下命令

安装配置Ubuntu14.04+Caffe (+OpenCV+Python+CPU-only) 记录 [作者:Wu Ping.时间:20180428.] 本人已经安装很多次的Caffe了:从开始的初探到出现问题的重新安装,或者电脑系统重装后的再次安装,或者因为不同的电脑版本.不同的Ubuntu版本.软件的不同安装方式等等原因,每一次安装都会有不同的“不顺利经历”,顺次解决问题即可.虽然遇到的问题不尽相同,但是总体流程基本相同. “安装过程,因为平台不同.设备不同.操作者不同,会遇到各种奇怪的问题

作者:仲夏夜之星 Date:2020-04-08 来源:物体的三维识别与6D位姿估计:PPF系列论文介绍(三) 文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在<sensors>上,是近年来对PPF方法的进一步继承与改进. 1.本文的思路 本文介绍的方法主要分为两个阶段即线下建模与线上匹配,在建模时,通过计算和保存所有可能

https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/71305149

预备知识   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),可以用矩阵形式(3)表示. 相机坐标系(C)和世界坐标系(W): 通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,

osx:10.12 g++ 7.1 swig 3.0.12 opencv 3.2.0 SWIG是Simplified Wrapper and Interface Generator的缩写.是Python中调用C代码的另一种方法.在这个方法中,开发人员必须编写一个额外的接口文件来作为SWIG(终端工具)的入口 SWIG在官网上有很详细的例子这里就只针对opencv进行讲述 安装SWIG brew install swig 这里用一个小例子来先简单介绍SWIG //example.hpp #ifnd

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

今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数. 为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"中介绍. 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算. 用OpenCV,Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们的眨眼检测实验分为四个部分: 第一步,