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  • 基于MATLAB的激光光平面标定MATLAB源码,注解详细,可复制调用。 基于steger的线条中心线提取 统一于相机坐标系下进行线性拟合平面 函数有详细说明注解。 为了满足很多使用者需求,主函数最下面添加如下即可得到...
  • 光平面标定代码,含注释完整版
  • 光平面标定,确定光平面相对于这相机的位置
  • 光平面标定

    2017-01-04 16:07:50
    结构光平面标定matlab代码
  • 结构光平面标定是结构三维视觉测量中的重要环节。传统的标定方法需要昂贵的设备,效率低下,步骤复杂。提出了一种新的三维视觉系统中结构平面的标定方法。该方法仅使用一个简单的二维平面靶标,在保证靶标与结构...
  • 为提高标定精度,提出一种基于直线空间变换的光平面标定方法。首先利用互相关模板与5点滑动平均法提取激光条纹中心,然后采用正交回归法拟合图像中的条直线方程。通过平面单应性变换获得靶标面条直线方程,进一步再...
  • 光平面标定.rar

    2019-06-30 12:00:00
    线结构光光平面标定,求出光平面在相机坐标系中的相对位置。
  • 光平面标定

    2021-04-28 04:43:15
    1目的完成物体的三维重建2结构系统标定(a)相机标定,标定出相机的内外参数;...3光平面标定的步骤(1)求解平面上标定特征点的局部世界坐标系点AQBC为世界局部坐标系下的点;点aqbc为图像坐标系下的点;Q点为我们...

    1目的

    完成物体的三维重建

    2结构光系统标定

    (a)相机标定,标定出相机的内外参数;

    (b)结构光条纹中心的提取

    (3)结构光标定即光平面的标定

    即将世界坐标系下的三维点转换为相机坐标系下的三维点,通过多个相机下的三维坐标点拟合出光平面,然后拟合的光平面可以用来完成三维重建。

    3光平面标定的步骤

    (1)求解光平面上标定特征点的局部世界坐标系

    点AQBC为世界局部坐标系下的点;点aqbc为图像坐标系下的点;Q点为我们所需要求取的特征点,棋盘格上面的任意直线与线结构光之间的交点

    通过移动标定板,可以取到不同的Q点,一般Q的个数为4个

    20191221195008863391.png

    图1   Q点的获取原理图

    交比不变原理

    20191221195009297002.png

    Q点图像坐标(x,y)可以通过算法进行计算,Q点世界坐标系中坐标(x1,y1,0)可以通过交比不变原理进行求取,其中点ABC为棋盘格上的点,三维坐标是已知的。

    (2)光平面求取

    光平面方程    Ax+By+Cz+D=0

    对光平面方程变化:z=a0x+a1y+a2 其中a0=-A/C,a1=-B/C,a2=-D/C,C≠0,

    最小二乘法方程

    20191221195009442515.png

    20191221195009476696.png

    求取最小距离:20191221195009514783.png

    4三维重建原理

    20191221195009574356.png

    原文:https://www.cnblogs.com/zi-song/p/12077992.html

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  • 采用线结构技术对摄像机进行标定、光平面标定和三维重建c2020-11-21下载地址https://www.codedown123.com/51731.html采用线结构技术对摄像机进行标定、光平面标定和三维重建。资源下载此资源下载价格为2D币,请...

    采用线结构光技术对摄像机进行标定、光平面标定和三维重建

    c

    2020-11-21

    下载地址

    https://www.codedown123.com/51731.html

    采用线结构光技术对摄像机进行标定、光平面标定和三维重建。

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    资源文件列表

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/.gitignore , 312

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LICENSE , 35147

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation.sln , 1458

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/FileHelper.cpp , 5620

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/FileHelper.h , 849

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/FitPlaneHelper.cpp , 8588

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/FitPlaneHelper.h , 1486

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/IPHelper.cpp , 10681

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/IPHelper.h , 931

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/IPHelper_Calibration.cpp , 11463

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/IPHelper_Calibration.h , 1764

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation.vcxproj , 6315

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation.vcxproj.filters , 1697

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/OpenCV_34_D.props , 771

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/OpenCV_34_R.props , 699

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/LightStripe_Investigation/LightStripe_Investigation/main.cpp , 11642

    LightStripe_Calibration_Reconstruction-master/README.md , 694

    展开全文
  • openCV光平面标定——空间平面拟合

    千次阅读 2019-08-28 18:31:47
    //定义用来储存平面参数的数组 cvFitPlane(points_mat, plane12);//调用方程 我们拟合出来的方程:Ax+By+Cz=D 其中 A=plane12[0], B=plane12[1], C=plane12[2], D=plane12[3], 这是要注意的方程的表示

    //Ax+by+cz=D
    void cvFitPlane(const CvMat* points, float* plane){
    // Estimate geometric centroid.
    int nrows = points->rows;
    int ncols = points->cols;
    int type = points->type;
    CvMat* centroid = cvCreateMat(1, ncols, type);
    cvSet(centroid, cvScalar(0));
    for (int c = 0; c<ncols; c++){ //用地址的形式才能实现先列后行的操作,如果用Mat型只能先行后列
    for (int r = 0; r < nrows; r++)
    {
    centroid->data.fl[c] += points->data.fl[ncolsr + c];
    }
    centroid->data.fl[c] /= nrows;
    }
    // Subtract geometric centroid from each point.
    CvMat
    points2 = cvCreateMat(nrows, ncols, type);
    for (int r = 0; r<nrows; r++)
    for (int c = 0; c<ncols; c++)
    points2->data.fl[ncolsr + c] = points->data.fl[ncolsr + c] - centroid->data.fl[c];
    // Evaluate SVD of covariance matrix.
    CvMat* A = cvCreateMat(ncols, ncols, type);
    CvMat* W = cvCreateMat(ncols, ncols, type);
    CvMat* V = cvCreateMat(ncols, ncols, type);
    cvGEMM(points2, points, 1, NULL, 0, A, CV_GEMM_A_T); //points也要为CVMat型
    cvSVD(A, W, NULL, V, CV_SVD_V_T);
    // Assign plane coefficients by singular vector corresponding to smallest singular value.
    plane[ncols] = 0;
    for (int c = 0; c<ncols; c++){
    plane[c] = V->data.fl[ncols*(ncols - 1) + c];
    plane[ncols] += plane[c] * centroid->data.fl[c];
    }
    // Release allocated resources.
    cvReleaseMat(¢roid);
    cvReleaseMat(&points2);
    cvReleaseMat(&A);
    cvReleaseMat(&W);
    cvReleaseMat(&V);
    }

    调用的方式:
    [cpp] view plain copy

    CvMatpoints_mat = cvCreateMat(X_vector.size(), 3, CV_32FC1);//定义用来存储需要拟合点的矩阵
    for (int i=0;i < X_vector.size(); ++i)
    {
    points_mat->data.fl[i
    3+0] = X_vector[i];//矩阵的值进行初始化 X的坐标值
    points_mat->data.fl[i * 3 + 1] = Y_vector[i];// Y的坐标值
    points_mat->data.fl[i * 3 + 2] = Z_vector[i];// Z的坐标值

        }  
        float plane12[4] = { 0 };//定义用来储存平面参数的数组   
        cvFitPlane(points_mat, plane12);//调用方程   
    

    我们拟合出来的方程:Ax+By+Cz=D
    其中 A=plane12[0], B=plane12[1], C=plane12[2], D=plane12[3],

    这是要注意的方程的表示

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    这五个算子在线结构光的标定中用于矩阵变换,为了计算物体移动的距离

    第一个

    pose_to_hom_mat3d算子将 3D 姿势转换为均匀的转换矩阵,在线结构光平面标定中,这个算子把相机外参转为一个矩阵

    声明:

    pose_to_hom_mat3d( : : Pose : HomMat3D)
    

    参数说明:
    Pose,相机外参7个元素,输入参数,见下图
    HomMat3D 4X4矩阵,输出参数,具体内容参考前面的文章
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    第二个

    hom_mat3d_invert算子反转均匀的 3D 转换矩阵,举例这里就是把世界坐标到相机坐标关系转到相机坐标到世界坐标的关系

    举例:

    hom_mat3d_invert (HomMat3DWorldToCamera, HomMat3DCameraToWorld)
    

    声明:

    hom_mat3d_invert( : : HomMat3D : HomMat3DInvert)
    

    参数说明:

    HomMat3D 输入矩阵
    HomMat3DInvert 输出矩阵
    在这里插入图片描述

    第三个

    hom_mat3d_compose算子计算两个均匀的 3D 转换矩阵相乘。

    声明:

    hom_mat3d_compose( : : HomMat3DLeft, HomMat3DRight : HomMat3DCompose)
    

    比如:

    hom_mat3d_compose (HomMat3DCameraToWorld, HomMat3DPos1ToCamera, HomMat3DPos1ToWorld)
    

    上面这一段代码就是光线相对于相机的变换矩阵和相机相对于世界坐标的变换矩阵相乘,得到光线相对于世界坐标的关系

    参数说明:前两个要相乘的矩阵,注意顺序,左右是有区别的

    相关数据:
    在这里插入图片描述

    第四个

    affine_trans_point_3d 算子对点做3D仿射变换

    声明:

    affine_trans_point_3d( : : HomMat3D, Px, Py, Pz : Qx, Qy, Qz)
    

    官方的算法描述:
    在这里插入图片描述
    举例:
    下面这段代码就是通过仿射变换,把原始的原点,对应到世界坐标下的坐标

    affine_trans_point_3d (HomMat3DPos1ToWorld, 0, 0, 0, StartX, StartY, StartZ)
    

    参数:
    第一个参数是变换矩阵
    第二到第四个是原始点坐标
    第五到底七个是变换出来的坐标

    第五个

    create_pose算子用来新建一个坐标系

    声明:

    create_pose( : : TransX, TransY, TransZ, RotX, RotY, RotZ, OrderOfTransform, OrderOfRotation, ViewOfTransform : Pose)
    

    参数说明(这部分比较复杂,建议看帮助文档,不然顺序问题出现则会出错):

    前三个是对应X,Y,Z方向
    第四个到第六个是绕X,Y,Z轴旋转角度
    OrderOfTransform是指平移转换的顺序
    OrderOfRotation是指旋转的顺序
    ViewOfTransform如果不选择coordinate_system代表转换的顺序保持不变,但旋转角度被否定
    Pose是指生成的坐标

    下面是生成的一个例子:

    create_pose (EndX - StartX, EndY - StartY, EndZ - StartZ, 0, 0, 0, 'Rp+T', 'gba', 'point', MovementPoseNSteps)
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 结构光光平面标定源码

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空空如也

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光平面标定

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