基于双目立体视觉的三维定位技术研究下载

weixin_39820535 2019-11-04 09:00:19

基于双目立体视觉的三维定位技术研究的详细算法，有代码的哦！
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基于双目立体视觉的三维定位技术研究的详细算法，有代码的哦！

基于双目立体视觉拟人机器人定位关键技术的研究，该论文中提出的三维重建，不用进行摄像机标定时的繁琐计算。

相机是产生图像数据的硬件，广泛应用于消费电子、汽车、安防等领域。相机如何实现成像？像素与真实世界中的物体之间是如何联系？这属于相机成像问题，它是图像处理中的经典研究内容，以此为基础衍生出相机标定、图像变换、立体视觉、单目测距等研究领域。目前火热的自动驾驶领域中，相机标定、基于相机内外参的立体视觉也是其基础入门知识。因此对于图像处理领域的研究人员/工程师，理解并掌握相机的成像原理与相机标定的技能，十分重要。本课程的主要内容为基于OpenCV对单目相机进行标定，同时配合标靶实现三维空间中标靶的定位。通过该系列课程的学习，你将掌握1）相机的成像原理；2）相机内参、外参的定义与作用；3）PC端相机的数据采集与内参标定；4）如何实现单目相机的测距。课程结构如下图所示，课程资料包括PPT、文档、源代码均提供下载学习，源代码下载地址位于第二讲PPT中。

基于双目立体视觉的图像匹配与测距一、研究目的 双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一，它利用双目相机来获得目标物体的图像，经过物体图像处理之后得到目标物体所在场景环境的三维信息，最终实现非接触条件下测距，简单便捷。本次毕业设计主要内容为研究基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术，图像特征提取部分研究了 SIFT 算法和 SURF 算法，特征匹配部分研究了 BF 法和 FLANN 法，距离测量研究主要通过视差深度的计算，结合视觉坐标系的转换实现三维位置的定位与测量。二、研究方法（1）在对相机成像和坐标系原理研究的基础上，依托维视双目立体视觉测量平台 MV-VS220 实现了双目相机标定，以及目标物体图像数据采集。（2）在灰度化、二值化以及加噪等必要图像预处理的基础上，研究 SIFT、SURF 特征点提取与匹配算法，进行实验并显示提取和匹配效果；研究测距模型和视差深度计算目标物体的深度信息，进行实验并获取测量结果，对测量误差进行分析与讨论。（3）基于维视双目立体视觉测量平台 MV-VS220，采用 Python+OpenCV 开发工具，设计实现了一个双目立体视觉图像匹配与测距原型系统，可实现对关键环节的过程与结果的演示，以及不同算法的性能比较三、研究结论系统可实现对关键环节的过程与结果的演示，以及不同算法的性能比较。系统测试表明，所开发的原型演示系统从界面、功能与性能方面均达到了设计的要求。

毕业设计，基于Python+双目立体视觉+目标物体的距离测量技术开发的图像匹配与测距，含完整源代码，参考文献，外文翻译文章 双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一，它利用双目相机来获得目标物体的图像，经过物体图像处理之后得到目标物体所在场景环境的三维信息，最终实现非接触条件下测距，简单便捷。本次毕业设计主要内容为研究基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术，图像特征提取部分研究了 SIFT 算法和 SURF 算法，特征匹配部分研究了 BF 法和 FLANN 法，距离测量研究主要通过视差深度的计算，结合视觉坐标系的转换实现三维位置的定位与测量。结合维视双目立体视觉测量平台 MV-VS220，通过 Python+OpenCV 设计实现一个具备图像采集、图像匹配以及距离测量等功能的原型演示系统。系统可实现对关键环节的过程与结果的演示，以及不同算法的性能比较。系统测试表明，所开发的原型… 基于双目立体视觉的图像匹配与测距 Image-matching-and-ranging-based-on-binocular-stereo-vision 摘要 双目立体视觉是

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