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  • 鱼眼摄像头SLAM

    2020-04-29 08:58:10
    鱼眼摄像头SLAM 在机器人技术、摄影测量学和计算机视觉等领域,鲁棒相机位姿估计是许多视觉应用的核心。近年来,在复杂、大规模的室内外环境中,人们越来越关注相机位姿估计方法的实时性、通用性和可操作性。其中,相机...

    鱼眼摄像头SLAM

    在机器人技术、摄影测量学和计算机视觉等领域,鲁棒相机位姿估计是许多视觉应用的核心。近年来,在复杂、大规模的室内外环境中,人们越来越关注相机位姿估计方法的实时性、通用性和可操作性。其中,相机的视场角起着重要的作用,特别是在具有挑战性的室内场景中,往往是通过鱼眼镜头或相机镜头组合来增加视场角。除了使用鱼眼相机增加视野外,还可以将多个相机进行刚性耦合,形成一个多相机系统,从而有效地利用冗余观测信息来保证位姿估计的鲁棒性和观测目标特征的长可见性。因此,搭载多鱼眼相机系统的自主定位与建图(Simultaneous Localization
    and Mapping,SLAM)可以捕获更丰富的环境特征信息,从而获得更鲁棒的位姿跟踪效果。

    在这里插入图片描述

    图1. 鱼眼摄像头SLAM示例

    一种基于特征的同时定位和构图(SLAM)系统,用于从宽基线移动测图系统(MMS)的多鱼眼相机装置中获得的全景图像序列。

    首先,鱼眼摄像机标定方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼摄像机到等效理想相机模型的高精度标定,从而保证了从鱼眼图像到相应全景图像的准确转换。

    其次,我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法。

    第三,实现由初始化,特征匹配,帧跟踪和闭合环方面的几种特定策略和算法组成的基于特征的SLAM,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难。我们对超过15公里轨迹和14,000张全景图像的大型MMS数据集以及小型公共视频数据集进行了实验。我们的结果表明,本文的全景SLAM系统PAN-SLAM可以在包括挑战性场景(例如黑暗隧道)在内的小规模室内和大型室外环境中实现全自动相机定位和稀疏地图重建,而无需任何其他传感器辅助。测量的绝对轨迹误差(ATE)精度接近0.1 m的高精度GNSS
    / INS。PAN-SLAM在各种环境下也具有无与伦比的鲁棒性,胜过几种基于特征的鱼眼镜头单目SLAM系统。该系统可被认为是一种理想的补充解决方案,替代昂贵的商用导航系统,尤其是在信号阻塞和多路径干扰普遍存在的城市环境中。

    主要贡献

    1. 基于多镜头组合式全景相机开发了精确的特征匹配和跟踪,闭环检测以及光束法调整的可靠姿态初值估计,这些技术在复杂的室外环境中具有高稳定性能;

    2. 提出了一种新的鱼眼镜头校准方法,该方法可实现亚像素精度,并确保平滑跟踪和光束法调整的高精度;

    3.在大范围多基线全景图像序列数据集和从多鱼眼相机组合装置捕获的开源小范围视频数据集上,PAN-SLAM系统的鲁棒性均优于当下其他几种方法。PAN-SLAM是唯一能够跟踪所有图像序列的系统。

    4.实验证明,PAN-SLAM的定位精度为0.1 m,与昂贵的商用GNSS / INS跟踪系统的定位精度一样高,并且在信号阻塞情况下也更加可靠。它可以是当前商用GNSS / INS导航系统的强大补充和替代解决方案。

    算法流程

    1. 全景相机的成像、检校与优化模型

    1.1 全景相机的成像

    在这里插入图片描述

    图2,(a)全景相机模型;(b)两个相邻鱼眼相机边缘影像上的投影不确定性。

    多镜头组合式全景相机由一系列独立、固定的鱼眼镜头组成,多个镜头独立成像,再拼接为全景图。每个镜头具有各自的投影中心C,在实际制造过程中难以保证与球心S完全重合。物理上三点共线是C,Uc,P'。所以为了实现统一的全景坐标系,需要将实际像素坐标Uc投影到某个指定半径的球面上得到U。为了避免不共心导致的定位误差,通过事先标定单个相机中心在一个全景相机坐标系下的旋转Ri和位置Ti,得到表述共线条件方程的光束仍然是CUcP'。
    

    在这里插入图片描述

    首先将每个鱼眼影像上的像点转换到半径为r的球面上,然后计算球面点的极坐标,最后根据给定的全景图像宽高计算二维平面坐标。对于全景图像难免存在融合误差,如图1(b)所示,不过在连接点提取过程中排除该误差,不会影响鱼眼相机到全景相机之间的刚体几何转换。

    1.2 鱼眼相机标定

    为使得核线误差降低到1像素以下,本文对该模型加以改进,提出一种更为精确的鱼眼相机检校方法,显式地加入了鱼眼相机的成像过程。

    在这里插入图片描述

    1.3 光束法平差

    类似ORB-SLAM优化方法,不过改进g2o库使其适用于全景成像模型,给出重投影误差函数式的解析导数形式,即误差函数对于位姿即地图点的雅可比矩阵。

    在这里插入图片描述

    图3,三角形节点代表位姿,圆形节点代表地图点,边代表误差项(a)位姿优化;(b)局部光束法平差;© 本质图优化;(d)全局光束法平差

    本文实现的优化算法包含4类:图3(a),单帧位姿优化(仅根据匹配的地图点计算当前帧的精确位姿);图3(b),局部地图优化和平差(根据局部共视关键帧优化位姿与局部地图点);图3©,本质图优化(用于检测闭环后,对全局关键帧的位姿进行调整);图3(d),全局光束法平差(优化所有位姿和地图点)。鱼眼图像上不同位置投射到球面上的变形不同,因此不同的点采用不同的误差阈值。

    2.全景SLAM流程

    系统分为3个线程并行工作,分别为跟踪,局部地图构建与闭环。所有步骤都经过调整,可以在复杂的室外环境中对宽基线全景图像序列进行准确稳健的跟踪和定位。

    在这里插入图片描述

    图4,全景SLAM流程

    2.1 初始化

    初始化本文将 ORB特征用于PAN-SLAM 系统的特征提取.鱼眼相机变形较大,匹配难度高,误匹配数量大.因此采用三帧而非两帧进行初始化.

    2.2 地图点跟踪

    在这里插入图片描述

    图5,地图点跟踪算法流程

    2.3 关键帧选择

    本文的全景影像框幅高达8000×4000像素,由于车辆高速行驶,存在内存读写的限制,因此采用较大的采样间隔(1~3m ).
    在这里插入图片描述

    2.4 局部地图构建

    根据全景相机的特殊情形,本文设定共视关键帧必须同时满足: ①与当前关键帧的共视点数≥50个;②与当前关键帧在图像序列中的间隔关键帧不超过40个;③其与当前关键帧的共视点在两帧所在金字塔层数差异>2的特征点数不超过总共视点数85%。

    2.5 闭环检测

    我们使用类似于ORB-SLAM的循环检测过程,但针对从不同方向捕获的全景图像引入了特殊的匹配策略。在实践中,即使对于针孔相机,基于BoW的方法也无法很好地识别横向或反向闭环。使用全景相机时,情况变得更糟。我们在这里采用了一种简单的对齐策略,即将当前球面图像展开为搜索到的先前帧的方向的2D图像。附带说明的是,此过程相对较慢;因此,如果检测到足够的循环,则可以跳过此步骤。

    在这里插入图片描述

    图6,(a)鱼眼模式;(b)全景模式,可以很好地跟踪到足够且均匀分布的特征。

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  • 鱼眼摄像头姿态获取

    2021-04-07 17:11:20
    鱼眼相机姿态获取 姿态获取流程 将RTSP流拼接成360°贴图 通过球面透视到平面画布算好获取俯视角画面 在俯视角画面中对360°俯视角进行标定 ...如果是180°鱼眼摄像头,需要补全一半黑色。 2.通过球面透视...

    最近需要做一个获取全景鱼眼摄像头相对地面的倾斜角度(相机的姿态),但是没搞过鱼眼的标定,我干脆就将鱼眼透视到平面画布中,这样就和针孔摄像头是一样的标定方式了,只要获取全景摄像头中俯视角时摄像头的世界坐标,以及得到画布中心点的世界坐标,这样就可以知道摄像头的朝向(相对于标定板)了。

    鱼眼相机姿态获取

    姿态获取流程

    1. 将RTSP流拼接成360°贴图
    2. 通过球面透视到平面画布算好获取俯视角画面
    3. 在俯视角画面中对360°俯视角进行标定
    4. 标定完后,直接在俯视角画面中放置一个标定时采用的marker。通过当前marker的原点换算出相机的空间坐标
    5. 通过相机空间坐标+相机投影到marker平面坐标点+画面中心点的空间
    6. 已知3个坐标通过arctan计算相机角度

    详细过程:

    1.将RTSP流拼接成360°贴图

    如果是180°鱼眼摄像头,需要补全一半黑色。

    2. 通过球面透视到平面画布算好获取俯视角画面

    具体算法代码:https://github.com/fuenwang/Equirec2Perspec

    算法主要思路是,确定一个FOV(一般90°)和投射画布大小(这里是W*W)(见下图)后通过球心投射一个点到cube face上,这时y点和x’点是在一条线上的,通过这个方法扫码cube face(W*W尺寸)上所有的像素点即可获取cube face画面的素有像素值,其中球面上的点并不是刚好一个单位,这个时候需要采用插值算法进行补全。

    注:算法默认cube face是与球面相切的,也就是cube face到圆心的距离就是R

     

    具体算法见论文第三节,https://arxiv.org/pdf/1811.05304.pdf

    3.在俯视角画面中对360°俯视角进行标定

    这个时候畸变将会和针孔摄像头是一样的算法(如果采用鱼眼画面进行标定,要采用鱼眼标定算法),所以直接采用张氏标定法即可,标定完后会得到内参intrinsic和畸变系数dist

    4.标定完后,直接在俯视角画面中放置一个标定时采用的marker。通过当前marker的原点换算出相机的空间坐标。

    这个过程的目的就是获取世界坐标系,每个marker位置都有自己的世界坐标系,通过标定就看得到外参extrinsic了。现在有了内参和外参就可以推算相机的空间位置了。

    5.通过相机空间坐标+相机投影到marker平面坐标点+画面中心点的空间

    坐标的转换过程通过3个矩阵乘法就可以解决,如果是图像坐标到世界坐标需要求逆矩阵。

     

    可以参考下面的博客:

     https://blog.csdn.net/liubing8609/article/details/85339009?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-2

    6.已知3个坐标通过arctan计算相机角度

    通过3个点,能行程一个平面,这个平面刚好垂直于marker坐标系。

    这是个就可以求a角,在90°-a就可以求出相机的俯视角了。

     

     

     

     

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  • 从汽车四路通过鱼眼摄像头所曾现的视频中取出一帧图像,图像可用于畸变矫正测试。
  • 前言:最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题,对比了基于Matlab和Python Opencv的方法,分别进行了摄像头的标定和图像矫正,实际结果个人认为Opencv的效果为佳,本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像...

    前言:最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题,对比了基于Matlab和Python Opencv的方法,分别进行了摄像头的标定和图像矫正,实际结果个人认为Opencv的效果为佳,本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正fcb6543c4c7344d7980797417076b8bb.png

    关键字:鱼眼摄像头;摄像头标定;图像畸变矫正


    1、鱼眼摄像头介绍

    鱼眼摄像机可以独立实现大范围无死角监控的全景摄像机,其概念与初级成品诞生已久,但成熟商用产品直到08年才正式出现。又因为国内安防方面的标准大多围绕模拟摄像机与网络摄像机展开,故此对于全景摄像机还没有较为统一的标准定义,使得在具体到某些项目实施的过程中会存在认同度方面的问题。总的说来,当下主流全景摄像机采用吊装与壁装方式可分别达到360°与180°的监控效果,而某些只有120°到130°视场角的摄像机,因为能达到客户对一个较为开阔面积的监控诉求,亦可被称为全景摄像机。

    ef12f4a9bcf48c9e0584c66e8e99015d.png

    图1:安防鱼眼摄像头

    a99722b8c11acb76e84258ba8f9a99a3.png6cc01e6607c73ae9e89eea8c8dbb5ee9.png

    图2:车载鱼眼摄像头(倒车雷达)


    2、Matlab鱼眼摄像头标定

    2.1 采集标定数据

    常规使用的是棋盘标定法,所以用的标定块如下图所示。这个标定板可以自己网上下载一个,或者用matlab画一个,这个不是很难。注意一点,在用摄像头采集数据的时候,要保证标定板是处于一个平整的位置。我用的比较简陋,就直接打印在纸上,平铺在桌面上,进行数据采集了。这里可以拍20张左右,多变换一点角度,还有距离。

    5983a30761ab13c2d5b78571f0b66a5a.png

    图3:标定棋盘

    采集的数据类似如下图,

    feb059ac7ce33d89a372dc8b1bff114a.png

    图4:采集的数据集

    2.2 基于App的摄像头标定

    在Matlab App中找到摄像头标定

    0616af88aca6469c99317d90fa5ae8bd.png

    点击Camera Calibrator这个应用,显示如上图案,点击add images,

    06872713988e0dcff0cd84b520122fc6.png

    程序会要求输入棋盘的边长,这个要自己进行测量,当然测量要尽量准确。

    582ba3ae4b1ed47eccc0d35c13051bf2.png

    添加之前制作好的数据集,它会经过一定的筛选,剔除不合格的图片。

    0c6c6c3f9e2fe0aaceffce5b3570624b.png

    matlab会给每张图片建坐标系。

    e91f8bb40df32d12985a2cfd718cf69e.png


    选择自己要矫正的参数,点击按钮calibrate,进行对相机进行标定。

    以棋盘为中心的相机的位姿图

    d618bc8a756640bdc47969f9242afb59.png

    以相机为中心的棋盘的位姿图

    8d2e857b551b39ef5070ab36f8ac1d01.png

    最后选择export camera parameters,将我们需要的内参进行导出。

    b80f1b0ddef4fb1ad72e7e865e489f23.png

    5bb40879ea5365766461f11fdc10ac28.png

    2.3 基于代码的标定

    Matlab自带函数可以直接实现标定,本文图片是Matlab自带的图片,仅供讲解说明。

    % 图片集合images = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata','calibration', 'gopro'));imageFileNames = images.Files; % 标定边框[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);% 生成标定格子的实际坐标squareSize = 0.029; % 标定格子大小worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);% 标定摄像头I = readimage(images, 1);  % 任取其中一张图片imageSize = [size(I, 1), size(I, 2)];% 获取图片长宽params = estimateFisheyeParameters(imagePoints, worldPoints, imageSize);

    任意打开一张鱼眼照片测试效果

    imageFileName = fullfile(toolboxdir('driving'), 'drivingdata', 'checkerboard.png');I = imread(imageFileName);imshow(I)

    ee918f6b1cc4ce6a5e2da42fdad16ed4.png

    进行画面矫正

    % 画面矫正[J1, camIntrinsics] = undistortFisheyeImage(I, params.Intrinsics, 'Output', 'full');imshow(J1)

    cf802a4b9adf53a56cc7e6413e72030e.png

    可以看出Matlab是把整张图全部进行了矫正,导致了4个角落出现尖锐画面,同时画面上下左右出现黑框,为了更好地使用照片,还需要把图片裁剪(imcrop函数),期望输入如下图;

    722bf51dc856394a1d17cb16d2067c6e.png

    启发思考:在现在的高档车上一般配备有360°环绕视频功能(效果下图),给行车带来了极大便利,尤其是我这种不擅于倒车的583f19297d492abcb747da18c8c8ea1c.png,其基本原理和本文类似,感兴趣的读友可以思考一下它怎么实现的,后续也将分享其做法

    a4940f9c3648a3d5232698dcc258dc03.png

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  • 鱼眼摄像头SLAM在机器人技术、摄影测量学和计算机视觉等领域,鲁棒相机位姿估计是许多视觉应用的核心。近年来,在复杂、大规模的室内外环境中,人们越来越关注相机位姿估计方法的实时性、通用性和可操作性。其中,相机的...

    鱼眼摄像头SLAM

    在机器人技术、摄影测量学和计算机视觉等领域,鲁棒相机位姿估计是许多视觉应用的核心。近年来,在复杂、大规模的室内外环境中,人们越来越关注相机位姿估计方法的实时性、通用性和可操作性。其中,相机的视场角起着重要的作用,特别是在具有挑战性的室内场景中,往往是通过鱼眼镜头或相机镜头组合来增加视场角。除了使用鱼眼相机增加视野外,还可以将多个相机进行刚性耦合,形成一个多相机系统,从而有效地利用冗余观测信息来保证位姿估计的鲁棒性和观测目标特征的长可见性。因此,搭载多鱼眼相机系统的自主定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)可以捕获更丰富的环境特征信息,从而获得更鲁棒的位姿跟踪效果。

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    图1. 鱼眼摄像头SLAM示例

    一种基于特征的同时定位和构图(SLAM)系统,用于从宽基线移动测图系统(MMS)的多鱼眼相机装置中获得的全景图像序列。

    首先,鱼眼摄像机标定方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼摄像机到等效理想相机模型的高精度标定,从而保证了从鱼眼图像到相应全景图像的准确转换。

    其次,我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法。

    第三,实现由初始化,特征匹配,帧跟踪和闭合环方面的几种特定策略和算法组成的基于特征的SLAM,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难。我们对超过15公里轨迹和14,000张全景图像的大型MMS数据集以及小型公共视频数据集进行了实验。我们的结果表明,本文的全景SLAM系统PAN-SLAM可以在包括挑战性场景(例如黑暗隧道)在内的小规模室内和大型室外环境中实现全自动相机定位和稀疏地图重建,而无需任何其他传感器辅助。测量的绝对轨迹误差(ATE)精度接近0.1 m的高精度GNSS / INS。PAN-SLAM在各种环境下也具有无与伦比的鲁棒性,胜过几种基于特征的鱼眼镜头单目SLAM系统。该系统可被认为是一种理想的补充解决方案,替代昂贵的商用导航系统,尤其是在信号阻塞和多路径干扰普遍存在的城市环境中。

    主要贡献

    1. 基于多镜头组合式全景相机开发了精确的特征匹配和跟踪,闭环检测以及光束法调整的可靠姿态初值估计,这些技术在复杂的室外环境中具有高稳定性能;

    2. 提出了一种新的鱼眼镜头校准方法,该方法可实现亚像素精度,并确保平滑跟踪和光束法调整的高精度;

    3.在大范围多基线全景图像序列数据集和从多鱼眼相机组合装置捕获的开源小范围视频数据集上,PAN-SLAM系统的鲁棒性均优于当下其他几种方法。PAN-SLAM是唯一能够跟踪所有图像序列的系统。

    4.实验证明,PAN-SLAM的定位精度为0.1 m,与昂贵的商用GNSS / INS跟踪系统的定位精度一样高,并且在信号阻塞情况下也更加可靠。它可以是当前商用GNSS / INS导航系统的强大补充和替代解决方案。

    算法流程

    1. 全景相机的成像、检校与优化模型

    1.1 全景相机的成像

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    图2,(a)全景相机模型;(b)两个相邻鱼眼相机边缘影像上的投影不确定性。

    多镜头组合式全景相机由一系列独立、固定的鱼眼镜头组成,多个镜头独立成像,再拼接为全景图。每个镜头具有各自的投影中心C,在实际制造过程中难以保证与球心S完全重合。物理上三点共线是C,Uc,P'。所以为了实现统一的全景坐标系,需要将实际像素坐标Uc投影到某个指定半径的球面上得到U。为了避免不共心导致的定位误差,通过事先标定单个相机中心在一个全景相机坐标系下的旋转Ri和位置Ti,得到表述共线条件方程的光束仍然是CUcP'。

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    首先将每个鱼眼影像上的像点转换到半径为r的球面上,然后计算球面点的极坐标,最后根据给定的全景图像宽高计算二维平面坐标。对于全景图像难免存在融合误差,如图1(b)所示,不过在连接点提取过程中排除该误差,不会影响鱼眼相机到全景相机之间的刚体几何转换。

    1.2 鱼眼相机标定

    为使得核线误差降低到1像素以下,本文对该模型加以改进,提出一种更为精确的鱼眼相机检校方法,显式地加入了鱼眼相机的成像过程。

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    1.3 光束法平差

    类似ORB-SLAM优化方法,不过改进g2o库使其适用于全景成像模型,给出重投影误差函数式的解析导数形式,即误差函数对于位姿即地图点的雅可比矩阵。

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    图3,三角形节点代表位姿,圆形节点代表地图点,边代表误差项(a)位姿优化;(b)局部光束法平差;(c) 本质图优化;(d)全局光束法平差

    本文实现的优化算法包含4类:图3(a),单帧位姿优化(仅根据匹配的地图点计算当前帧的精确位姿);图3(b),局部地图优化和平差(根据局部共视关键帧优化位姿与局部地图点);图3(c),本质图优化(用于检测闭环后,对全局关键帧的位姿进行调整);图3(d),全局光束法平差(优化所有位姿和地图点)。鱼眼图像上不同位置投射到球面上的变形不同,因此不同的点采用不同的误差阈值。

    2.全景SLAM流程

    系统分为3个线程并行工作,分别为跟踪,局部地图构建与闭环。所有步骤都经过调整,可以在复杂的室外环境中对宽基线全景图像序列进行准确稳健的跟踪和定位。

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    图4,全景SLAM流程

    2.1 初始化

      初始化本文将 ORB特征用于PAN-SLAM 系统的特征提取.鱼眼相机变形较大,匹配难度高,误匹配数量大.因此采用三帧而非两帧进行初始化.

    2.2 地图点跟踪

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    图5,地图点跟踪算法流程

    2.3 关键帧选择

    本文的全景影像框幅高达8000×4000像素,由于车辆高速行驶,存在内存读写的限制,因此采用较大的采样间隔(1~3m ).

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    2.4 局部地图构建

    根据全景相机的特殊情形,本文设定共视关键帧必须同时满足: ①与当前关键帧的共视点数≥50个;②与当前关键帧在图像序列中的间隔关键帧不超过40个;③其与当前关键帧的共视点在两帧所在金字塔层数差异>2的特征点数不超过总共视点数85%。

    2.5 闭环检测

    我们使用类似于ORB-SLAM的循环检测过程,但针对从不同方向捕获的全景图像引入了特殊的匹配策略。在实践中,即使对于针孔相机,基于BoW的方法也无法很好地识别横向或反向闭环。使用全景相机时,情况变得更糟。我们在这里采用了一种简单的对齐策略,即将当前球面图像展开为搜索到的先前帧的方向的2D图像。附带说明的是,此过程相对较慢;因此,如果检测到足够的循环,则可以跳过此步骤。

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    图6,(a)鱼眼模式;(b)全景模式,可以很好地跟踪到足够且均匀分布的特征。

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    展开全文
  • 鱼眼摄像头SLAM在机器人技术、摄影测量学和计算机视觉等领域,鲁棒相机位姿估计是许多视觉应用的核心。近年来,在复杂、大规模的室内外环境中,人们越来越关注相机位姿估计方法的实时性、通用性和可操作性。其中,相机的...
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  • 最近在整理自己以前做过的一些东西,这是基于opencv的鱼眼摄像头畸变校正程序的github地址(https://github.com/WordZzzz/fisheye_calibration)(不知道怎么设置免积分下载,所以只能贴上github了)。 其中: ...
  • 360全景开发(二) 鱼眼摄像头校正

    千次阅读 2020-02-22 15:17:00
    鱼眼摄像头校正有很多方法,这里取棋盘法,因为opencv自带这个方法。棋盘法是将一块类似国际象棋的黑白棋盘放到摄像头的前面,然后调用opencv获取棋盘上的角点,算出图像的相关转换矩阵,这样以后这个摄像头的图像就...
  • 鱼眼摄像头畸变校正的方法: 1. 棋盘矫正法 2. 经纬度矫正法。 相机为什么会出现畸变? 当前相机的畸变主要分为径向畸变和切向畸变两种。 径向畸变产生的原因:相机的光学镜头厚度不均匀,离镜头越远场景的...
  • 软件版本:VS2013+OPENCV2.4.13 OR VS2013+OPENCV3.4.0 编  者:WordZzzz 我的代码 可供参考资料 FishEye模型的畸变校正 ...  最近在整理自己以前做过的一些东西,这是基于opencv的鱼眼摄像头畸变校正程序的
  • 本发明涉及人脸识别领域,特别涉及一种基于鱼眼摄像头的人脸识别锁。背景技术:人脸识别具有用在门锁上存在一些不足。例如,门锁一般装在门上,其高度在安装时已经固定,针对不同身高的用户来说可能造成人脸图像捕捉...
  • 准确地说是 使用鱼眼模型 对摄像头进行单目和双目标定 直接贴代码如下, 如果是 非鱼眼, 把相关函数名 和相关入参改下就可以了, 代码中处于 注释状态 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream...
  • [b]安装树莓派摄像头模块[/b] 视频地址:[url]http://www.waveshare.net/wiki/RPi-Camera-Video[/url] 按照以下步骤来将树莓派摄像头模块连接搭配树莓派: 找到 CSI 接口(CSI接口在以太网接口旁边),掀起...
  • mac电脑上最好下载vlc视频软件 有两种方式, 第一种: 在树莓派上安装vlc服务端并运行 [code="... $ sudo raspivid -o - -t 0 -w 640 -h 360 -fps 25|cvlc -vvv stream:///dev/stdin --sout '#standard{a...
  • 本文是ubuntu环境下基于anaconda2安装tensorflow和pytorch的其中一种方法。由于笔记本的限制,所以先安装cpu版的作为入门学习之用。GPU版的安装会更加复杂,等以后要使用再另外做做笔记。
  • 4个鱼眼摄像头分别捕获图像后融合成的一张图像,算法是在该融合图像上做的处理。运动目标检测与跟踪解决方案利用最小系统隔离出ROI区域,这些ROI区域包含运动目标。利用DNN来对这些ROI中的运动目标做分类。我们在一...
  • 用于鱼眼摄像头的一个环视参考文档很不错,自己最开始做这个相关的项目就是参考这个文档,发现写的很是不错,非常值得参考特别有用的,哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
  • 用于鱼眼摄像头的一个环视参考文档很不错,自己最开始做这个相关的项目就是参考这个文档,发现写的很是不错,非常值得参考特别有用的,
  • Avisonic推出的芯片AVS7110, 这款IC除了180°鱼眼镜头畸变校正 还提供:鸟瞰,2或3节分割视图,局部画面移动和缩放,画中画,静态和动态停车引导轨迹线等定制的汽车摄像功能。
  • 车载摄像头参数

    2018-12-15 23:38:00
    AHD-720P车载鱼眼摄像头参数,主要用车载360全景拼接用摄像头
  • 由于摄像头内部和外部的一些原因,生成的物体图像常常会发生一定的畸变,例如在鱼眼摄像头,畸变是非常大的,如果直接将采集到的图像拿来进行图像处理的话,会产生很大的问题,为了避免数据源造成的误差,需要针对...
  • 快速鱼眼镜头校正

    2012-11-25 09:57:58
    对于鱼眼摄像头的快速校正算法,利用多项式校正,文章中展示了校正效果良好,值得参考

空空如也

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