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使用OpenCV开发的双目标定与景深测距下载
1努力加油1
2019-03-05 06:21:23
使用OpenCV开发的双目标定与景深测距,包括从两个摄像头中直接提取图片,然后直接进行标定。全可以视化操作。相当简单。里面的类封装得也还行。没什么参数,所以想直接使用本类的也想法方便。一看就懂。
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//download.csdn.net/download/s620888/2428778?utm_source=bbsseo
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使用OpenCV开发的双目标定与景深测距,包括从两个摄像头中直接提取图片,然后直接进行标定。全可以视化操作。相当简单。里面的类封装得也还行。没什么参数,所以想直接使用本类的也想法方便。一看就懂。 相关下载链接://download.csdn.net/download/s620888/2428778?utm_source=bbsseo
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使用
OpenCV
开发
的
双目标定
与
景深
测距
使用
OpenCV
开发
的
双目标定
与
景深
测距
,包括从两个摄像头中直接提取图片,然后直接进行标定。全可以视化操作。相当简单。里面的类封装得也还行。没什么参数,所以想直接
使用
本类的也想法方便。一看就懂。
基于SIFT特征匹配的双目立体视觉
测距
_C++
基于SIFT特征匹配的双目立体视觉
测距
1.DisparityMap 是第一种
测距
方法,
景深
测距
可按照BM或SGBM计算 2.Similar-Triangles是主要的相似三角形
测距
法,主要公式 d=Bf/abs(x2-x1),B为相机的平移向量模 ,f为相机焦距 头文件的形式以便用于程序引用 3.VedioCaptrue主要是用于左右相机同时截图以用于标定 4.data 为标定得到的相机内外参数形式 5.calibration为
使用
opencv
立体标定的方法
OpenCV
实战之单目相机标定与三维定位
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。
【毕业设计】基于双目立体视觉的图像匹配与
测距
.zip
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。
【
opencv
学习】完全基于
opencv
的双目
景深
与
测距
的实现
目录 目录 说明 双目
测距
原理
opencv
实现双目
测距
的原理 双目
测距
代码说明 双目
测距
的代码和实现 接下来 1 说明 怕以后忘了,现在总结一下前一段时间一直在弄的,有关双目视觉的东西。 双目视觉的原理网上有很多,我只简单记录一下我对于这个的理解。 具体的实现主要是参考大神的博客: http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/list/1 ...
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