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_

效果 输入: 左图 右图 输出: 视差图 深度图 实现了鼠标点击图片中的位置,显示其深度. 点云 其他例子点云: bicycle motorcycle 使用自己的双目摄像头拍摄的图片: bottle laptop 由于摄像头不是很好,所以最后效果没有数据集的好,但大致能分辨出物体. 代码 stereoConfig.py # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/3/25 16:06 # @Author : Zhang Jun # @File : stereoC

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

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,

效果 测试例子1 输入: 左图 右图 输出: 测试例子2 输入: 左图 右图 输出: 测试例子3 输入: 左图 右图 输出: 核心代码 基于yolov5-6.1版本和双目测距+点云--使用MiddleBurry数据集的图片 在detect.py文件基础上修改 if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image c = int(cls) # integer class depthMap = stereo.stereo.main() x

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

原文: http://blog.csdn.NET/chenyusiyuan/article/details/5970799 在获取到视差数据后,利用 OpenCV 的 reProjectImageTo3D 函数结合 Bouquet 校正方法得到的 Q 矩阵就可以得到环境的三维坐标数据,然后利用 OpenGL 来实现三维重构. OpenCV 与 OpenGL 的编程范例,我在 学习笔记( 15 )中有详细的讨论,这里就不重复了,下面补充一些细节问题: . . 1．             rePr

继上篇,为了改善标定板的深度信息: remove_idx1 = np.where(Z <= 0) remove_idx2 = np.where(Z > 500)#将Z轴坐标限定在0-500,以减少非标定板区域的坐标影响 采用线性回归并显示坐标信息 from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #删除

球体的双目视觉定位(matlab,附代码) 标签(空格分隔): 机器视觉 引言 双目视觉定位是我们的一个课程设计,最近刚做完,拿出来与大家分享一下,实验的目的是在拍摄的照片中识别球体,并求出该球体到相机的实际距离吗,我们要求需要用matlab,但是matlab调用双目摄像头(一个USB口)却老是只能调用双目摄像头中的一个,但是利用Python的OpenCV库却可以同时调用两个,因此我们选用了Python用于拍摄图片. 1.基本流程 备注:因为得出的视差图识别出圆球略困难,我们没有采用视差图深度图

单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t.内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形.Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难做到中心完全重合.f代表相机的焦距. 双目标定的第一步需要分别获取左右相机的内外参数,之后通过立体标

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5562024 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学.大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了,但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下.毕竟从上一篇博文发表之后,很多同仁发E-mail来与我讨论,很多原来的疑团,也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了. 开篇之前,首先要感谢maxwellsdemon和wobject,没有和你们的讨论,也就没有

[Halcon]Halcon双目标定 相机标定(4)---基于halcon的双目立体视觉标定 双目立体视觉:四(双目标定matlab,图像校正,图像匹配,计算视差,disparity详解,) 双目测距步骤二:单/双目标定 [Halcon]Halcon双目标定

Middlebury Stereo Evaluation Camera Calibration and 3D Reconstruction OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算 Camera calibration With OpenCV 3.1 Disparity map post-filtering opencv: samples/cpp/stereo_calib.cpp

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

OpenCV精华收藏 SkySeraph Dec.29th 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.29th 2010 HQU OpenCV 2.0 & 2.1 源代码的 chm 文档 双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标 一个人脸-人眼检测例程,大家可以参考参考 人脸表情识别的C++语言实现(基于OpenCV) 好久没来,送个礼---opencv2.1

一.问题提出         ViZ对于显示3维的效果图来说,非常有帮助:我在使用OpenCV进行双目测距的过程中,有一些参数希望能够通过可视化的方法显示出来,所以参考了这方面相关的资料.做了一些实验,这里整理如下.这篇文章主要讲的是环境架设,并且假设阅读者已经有成功编译OpenCV的经验.出于系统稳定的考虑,我没有选择最新版本,而是使用了OpenCV3.2+VIZ6.3.0,编译环境为vs2012. 二.具体步骤  1.下载安装cmake,下载链接:https://github.com/Kit

转载自 亦轩Dhc http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5492729.html 学习笔记:使用opencv做双目测距(相机标定+立体匹配+测距).   最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来.

转载自-柳如风-http://www.cnblogs.com/rongfangliu/p/opencvlink.html [收藏夹整理]OpenCV部分   OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法

基本数据类型 Python中,能直接处理的数据类型有以下几种: 整数 Python可以处理任意大小的整数,包括负整数,程序中的写法和数学上的一样,例如:6,-666,8888…… 计算机使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,如 >>> 0xaa66 43622 >>> 0xaf56dc 11491036 浮点数 浮点数也就是小数.浮点数可以用数学写法,如0.681,-6.58……但大或很小的浮点数,就必须用E记法(科

http://drops.wooyun.org/tips/6313 Python识别网站验证码 Manning · 2015/05/28 10:57 0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机