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  • 两个部分,一个是相机的参数设置,一个是测距运用matlab里面的stereo Camera Calibrator APP进行拍照 拍个30多张,然后拉线,留个10-20张进行计算,把双目摄像机的数据填到camera_configs.py里面camera_configs.py...

    傻瓜版,拿个双目摄像头,标定,得到数据,填进去,调调参数。

    两个部分,一个是相机的参数设置,一个是测距

    运用matlab里面的stereo Camera Calibrator APP进行拍照

    a089fdbcf480b4e99807679884cacc24.png

    拍个30多张,然后拉线,留个10-20张进行计算,把双目摄像机的数据填到camera_configs.py里面

    camera_configs.py

    from cv2 import cv2

    import numpy as np

    left_camera_matrix = np.array([[ 392.9351, 0.1468, 310.0016],

    [0, 393.6869, 279.4163],

    [0., 0., 1.]])

    left_distortion = np.array([[0.0396, -0.0643, 0.0038, 0.0013, 0.0370]])

    right_camera_matrix = np.array([[ 393.0777, 0.4140, 344.1193],

    [ 0, 394.0348, 242.2463],

    [ 0, 0, 1.0000]])

    right_distortion = np.array([[0.0503, -0.0820, 0.0045, 0.0014, 0.0571]])

    R = np.matrix([

    [ 1.0000, 0.0014, 0.0033],

    [-0.0014, 1.0000, 0.0020],

    [-0.0033, -0.0020, 1.0000],

    ])

    # print(R)

    T = np.array([-18.1454, -0.3016, 0.4750]) # 平移关系向量

    size = (640, 480) # 图像尺寸

    # 进行立体更正

    R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(left_camera_matrix, left_distortion,

    right_camera_matrix, right_distortion, size, R,

    T)

    # 计算更正map

    left_map1, left_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(left_camera_matrix, left_distortion, R1, P1, size, cv2.CV_16SC2)

    right_map1, right_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(right_camera_matrix, right_distortion, R2, P2, size, cv2.CV_16SC2)

    depth.py

    # 该脚本实现深度图以及点击深度图测量像素点的真实距离

    # 可以运行看到效果之后最好自己重新标定一次

    from cv2 import cv2

    import numpy as np

    import camera_configs # 摄像头的标定数据

    cam1 = cv2.VideoCapture(1) # 摄像头的ID不同设备上可能不同

    cam2 = cv2.VideoCapture(0) # 摄像头的ID不同设备上可能不同

    # cam1 = cv2.VideoCapture(1 + cv2.CAP_DSHOW) # 摄像头的ID不同设备上可能不同

    # cam1.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) # 设置双目的宽度

    # cam1.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) # 设置双目的高度

    # 创建用于显示深度的窗口和调节参数的bar

    cv2.namedWindow("depth")

    cv2.moveWindow("left", 0, 0)

    cv2.moveWindow("right", 600, 0)

    # 创建用于显示深度的窗口和调节参数的bar

    # cv2.namedWindow("depth")

    cv2.namedWindow("config", cv2.WINDOW_NORMAL)

    cv2.moveWindow("left", 0, 0)

    cv2.moveWindow("right", 600, 0)

    cv2.createTrackbar("num", "config", 0, 60, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("blockSize", "config", 30, 255, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("SpeckleWindowSize", "config", 1, 10, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("SpeckleRange", "config", 1, 255, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("UniquenessRatio", "config", 1, 255, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("TextureThreshold", "config", 1, 255, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("UniquenessRatio", "config", 1, 255, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("MinDisparity", "config", 0, 255, lambda x: None)

    cv2.createTrackbar("PreFilterCap", "config", 1, 65, lambda x: None) # 注意调节的时候这个值必须是奇数

    cv2.createTrackbar("MaxDiff", "config", 1, 400, lambda x: None)

    # 添加点击事件,打印当前点的距离

    def callbackFunc(e, x, y, f, p):

    if e == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

    print(threeD[y][x])

    if abs(threeD[y][x][2]) < 3000:

    print("当前距离:"+str(abs(threeD[y][x][2])))

    else:

    print("当前距离过大或请点击色块的位置")

    cv2.setMouseCallback("depth", callbackFunc, None)

    # 初始化计算FPS需要用到参数 注意千万不要用opencv自带fps的函数,那个函数得到的是摄像头最大的FPS

    frame_rate_calc = 1

    freq = cv2.getTickFrequency()

    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

    imageCount = 1

    while True:

    t1 = cv2.getTickCount()

    ret1, frame1 = cam1.read()

    ret1, frame2 = cam2.read()

    if not ret1:

    print("camera is not connected!")

    break

    # 这里的左右两个摄像头的图像是连在一起的,所以进行一下分割

    # frame1 = frame[0:480, 0:640]

    # frame2 = frame[0:480, 640:1280]

    ####### 深度图测量开始 #######

    # 立体匹配这里使用BM算法,

    # 根据标定数据对图片进行重构消除图片的畸变

    img1_rectified = cv2.remap(frame1, camera_configs.left_map1, camera_configs.left_map2, cv2.INTER_LINEAR,

    cv2.BORDER_CONSTANT)

    img2_rectified = cv2.remap(frame2, camera_configs.right_map1, camera_configs.right_map2, cv2.INTER_LINEAR,

    cv2.BORDER_CONSTANT)

    # 如有些版本 remap()的图是反的 这里对角翻转一下

    # img1_rectified = cv2.flip(img1_rectified, -1)

    # img2_rectified = cv2.flip(img2_rectified, -1)

    # 将图片置为灰度图,为StereoBM作准备,BM算法只能计算单通道的图片,即灰度图

    # 单通道就是黑白的,一个像素只有一个值如[123],opencv默认的是BGR(注意不是RGB), 如[123,4,134]分别代表这个像素点的蓝绿红的值

    imgL = cv2.cvtColor(img1_rectified, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    imgR = cv2.cvtColor(img2_rectified, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    out = np.hstack((img1_rectified, img2_rectified))

    for i in range(0, out.shape[0], 30):

    cv2.line(out, (0, i), (out.shape[1], i), (0, 255, 0), 1)

    cv2.imshow("epipolar lines", out)

    # 通过bar来获取到当前的参数

    # BM算法对参数非常敏感,一定要耐心调整适合自己摄像头的参数,前两个参数影响大 后面的参数也要调节

    num = cv2.getTrackbarPos("num", "config")

    SpeckleWindowSize = cv2.getTrackbarPos("SpeckleWindowSize", "config")

    SpeckleRange = cv2.getTrackbarPos("SpeckleRange", "config")

    blockSize = cv2.getTrackbarPos("blockSize", "config")

    UniquenessRatio = cv2.getTrackbarPos("UniquenessRatio", "config")

    TextureThreshold = cv2.getTrackbarPos("TextureThreshold", "config")

    MinDisparity = cv2.getTrackbarPos("MinDisparity", "config")

    PreFilterCap = cv2.getTrackbarPos("PreFilterCap", "config")

    MaxDiff = cv2.getTrackbarPos("MaxDiff", "config")

    if blockSize % 2 == 0:

    blockSize += 1

    if blockSize < 5:

    blockSize = 5

    # 根据BM算法生成深度图的矩阵,也可以使用SGBM,SGBM算法的速度比BM慢,但是比BM的精度高

    stereo = cv2.StereoBM_create(

    numDisparities=16 * num,

    blockSize=blockSize,

    )

    stereo.setROI1(camera_configs.validPixROI1)

    stereo.setROI2(camera_configs.validPixROI2)

    stereo.setPreFilterCap(PreFilterCap)

    stereo.setMinDisparity(MinDisparity)

    stereo.setTextureThreshold(TextureThreshold)

    stereo.setUniquenessRatio(UniquenessRatio)

    stereo.setSpeckleWindowSize(SpeckleWindowSize)

    stereo.setSpeckleRange(SpeckleRange)

    stereo.setDisp12MaxDiff(MaxDiff)

    # 对深度进行计算,获取深度矩阵

    disparity = stereo.compute(imgL, imgR)

    # 按照深度矩阵生产深度图

    disp = cv2.normalize(disparity, disparity, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

    # 将深度图扩展至三维空间中,其z方向的值则为当前的距离

    threeD = cv2.reprojectImageTo3D(disparity.astype(np.float32) / 16., camera_configs.Q)

    # 将深度图转为伪色图,这一步对深度测量没有关系,只是好看而已

    fakeColorDepth = cv2.applyColorMap(disp, cv2.COLORMAP_JET)

    cv2.putText(frame1, "FPS: {0:.2f}".format(frame_rate_calc), (30, 50), font, 1, (255, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

    # 按下S可以保存图片

    interrupt = cv2.waitKey(10)

    if interrupt & 0xFF == 27: # 按下ESC退出程序

    break

    if interrupt & 0xFF == ord('s'):

    cv2.imwrite('images/left' +'.jpg', frame1)

    cv2.imwrite('images/right' +'.jpg', frame2)

    cv2.imwrite('images/img1_rectified' +'.jpg', img1_rectified)#畸变,注意观察正反

    cv2.imwrite('images/img2_rectified' +'.jpg', img2_rectified)

    cv2.imwrite('images/depth' +'.jpg', disp)

    cv2.imwrite('images/fakeColor' +'.jpg', fakeColorDepth)

    cv2.imwrite('mages/epipolar' + '.jpg', out)

    ####### 任务1:测距结束 #######

    # 显示

    # cv2.imshow("frame", frame) # 原始输出,用于检测左右

    cv2.imshow("frame1", frame1) # 左边原始输出

    cv2.imshow("frame2", frame2) # 右边原始输出

    cv2.imshow("img1_rectified", img1_rectified) # 左边矫正后输出

    cv2.imshow("img2_rectified", img2_rectified) # 右边边矫正后输出

    cv2.imshow("depth", disp) # 输出深度图及调整的bar

    cv2.imshow("fakeColor", fakeColorDepth) # 输出深度图的伪色图,这个图没有用只是好看

    # 需要对深度图进行滤波将下面几行开启即可 开启后FPS会降低

    img_medianBlur = cv2.medianBlur(disp, 25)

    img_medianBlur_fakeColorDepth = cv2.applyColorMap(img_medianBlur, cv2.COLORMAP_JET)

    img_GaussianBlur = cv2.GaussianBlur(disp, (7, 7), 0)

    img_Blur = cv2.blur(disp, (5, 5))

    cv2.imshow("img_GaussianBlur", img_GaussianBlur) # 右边原始输出

    cv2.imshow("img_medianBlur_fakeColorDepth", img_medianBlur_fakeColorDepth) # 右边原始输出

    cv2.imshow("img_Blur", img_Blur) # 右边原始输出

    cv2.imshow("img_medianBlur", img_medianBlur) # 右边原始输出

    t2 = cv2.getTickCount()

    time1 = (t2 - t1) / freq

    frame_rate_calc = 1 / time1

    cam1.release()

    cv2.destroyAllWindows()

    如何判断数据有没有填对a56533299d5360019230302fec5054f3.png

    看矫正图,每根极线上对应的点是不是一样的。

    可能问题:1.摄像头左右标反了、

    2. 如有些opencv版本 remap()的图是反的 这里对角翻转一下

    # img1_rectified = cv2.flip(img1_rectified, -1)

    # img2_rectified = cv2.flip(img2_rectified, -1)

    3.摄像头输出的是一张图还是两张图,这里的左右两个摄像头的图像是连在一起的,所以进行一下分割

    # frame1 = frame[0:480, 0:640]

    # frame2 = frame[0:480, 640:1280]

    我的是两张图,所以这一段注释了

    参数自己看着调,先调前面两个,前面两个出不了距离后面调了也没用

    效果:

    8f05f33829511cf488cf62debe90d694.png

    5abf8e54759fc61653e1561137732d81.png

    在depth窗口点击进行测距

    550a452072d1e183aec62672eedc6654.png

    先这么写着,以后有时间再写具体的

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  • 基于OpenCV3.2+VS2013双目测距1、摄像头标定1.1、通查询资料和博客大概有两种方式:(1)利用OpenCV自带的校正程序(2)利用MATLAB工具来标定1.2该工程是利用MATLAB工具来标定:(1)固定好摄像头,尽量保证两个摄像头是...

    基于

    OpenCV3.2+VS2013

    双目测距

    1

    、摄像头标定

    1.1

    、通查询资料和博客大概有两种方式

    :

    (

    1

    )利用

    OpenCV

    自带的校正程序

    (

    2

    )利用

    MATLAB

    工具来标定

    1.2

    该工程是利用

    MATLAB

    工具来标定:

    (

    1

    )固定好摄像头,尽量保证两个摄像头是水平放置,并调好两个摄像的

    焦距,使其清晰度是一样的。

    (

    2

    )准备

    30

    张图片,两个摄像头各

    15

    张同时拍摄,此处采用的

    MATLAB

    自带的棋盘格打印在

    A4

    纸张上,并粘贴到硬纸板上,尽量保持纸板是平整

    的以保证棋盘水平。

    (

    3

    )利用

    Python3.5+OpenCV3.2

    编写代码实现拍照,代码中按下键盘

    K

    及拍摄照片并分别保存在

    left

    right

    文件中。

    (

    4

    )软件环境:

    MATLAB2015

    Eclipse_Neon.3

    OpenCV3.2

    (

    5

    )语言:

    Python3.5

    C++

    (

    6

    )

    MATLAB

    工具包下载网址:

    http://download.csdn.net/download/shamozhihuong/10170568

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  • importcv2importnumpy as npimportstereoconfigdefgetRectifyTransform(height, width, config):#读取矩阵参数left_K =config.cam_matrix_leftright_K=config.cam_matrix_rightleft_distortion=config.distortion_l...

    importcv2importnumpy as npimportstereoconfigdefgetRectifyTransform(height, width, config):#读取矩阵参数

    left_K =config.cam_matrix_left

    right_K=config.cam_matrix_right

    left_distortion=config.distortion_l

    right_distortion=config.distortion_r

    R=config.R

    T=config.T#计算校正变换

    if type(height) != "int" or type(width) != "int":

    height=int(height)

    width=int(width)

    R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2=cv2.stereoRectify(left_K, left_distortion, right_K, right_distortion,

    (width, height), R, T, alpha=0)

    map1x, map1y=cv2.initUndistortRectifyMap(left_K, left_distortion, R1, P1, (width, height), cv2.CV_32FC1)

    map2x, map2y=cv2.initUndistortRectifyMap(right_K, right_distortion, R2, P2, (width, height), cv2.CV_32FC1)returnmap1x, map1y, map2x, map2y, Q#畸变校正和立体校正

    defrectifyImage(image1, image2, map1x, map1y, map2x, map2y):

    rectifyed_img1=cv2.remap(image1, map1x, map1y, cv2.INTER_AREA)

    rectifyed_img2=cv2.remap(image2, map2x, map2y, cv2.INTER_AREA)returnrectifyed_img1, rectifyed_img2#视差计算

    defsgbm(imgL, imgR):#SGBM参数设置

    blockSize = 8img_channels= 3stereo= cv2.StereoSGBM_create(minDisparity = 1,

    numDisparities= 64,

    blockSize=blockSize,

    P1= 8 * img_channels * blockSize *blockSize,

    P2= 32 * img_channels * blockSize *blockSize,

    disp12MaxDiff= -1,

    preFilterCap= 1,

    uniquenessRatio= 10,

    speckleWindowSize= 100,

    speckleRange= 100,

    mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_HH)#计算视差图

    disp =stereo.compute(imgL, imgR)

    disp= np.divide(disp.astype(np.float32), 16.)#除以16得到真实视差图

    returndisp#计算三维坐标,并删除错误点

    defthreeD(disp, Q):#计算像素点的3D坐标(左相机坐标系下)

    points_3d =cv2.reprojectImageTo3D(disp, Q)

    points_3d= points_3d.reshape(points_3d.shape[0] * points_3d.shape[1], 3)

    X=points_3d[:, 0]

    Y= points_3d[:, 1]

    Z= points_3d[:, 2]#选择并删除错误的点

    remove_idx1 = np.where(Z <=0)

    remove_idx2= np.where(Z > 15000)

    remove_idx3= np.where(X > 10000)

    remove_idx4= np.where(X < -10000)

    remove_idx5= np.where(Y > 10000)

    remove_idx6= np.where(Y < -10000)

    remove_idx=np.hstack(

    (remove_idx1[0], remove_idx2[0], remove_idx3[0], remove_idx4[0], remove_idx5[0], remove_idx6[0]))

    points_3d=np.delete(points_3d, remove_idx, 0)#计算目标点(这里我选择的是目标区域的中位数,可根据实际情况选取)

    ifpoints_3d.any():

    x=np.median(points_3d[:, 0])

    y= np.median(points_3d[:, 1])

    z= np.median(points_3d[:, 2])

    targetPoint=[x, y, z]else:

    targetPoint= [0, 0, -1]#无法识别目标区域

    returntargetPoint

    imgL= cv2.imread("_left.jpg")

    imgR= cv2.imread("_right.jpg")

    height, width= imgL.shape[0:2]#读取相机内参和外参

    config =stereoconfig.stereoCameral()

    map1x, map1y, map2x, map2y, Q=getRectifyTransform(height, width, config)

    iml_rectified, imr_rectified=rectifyImage(imgL, imgR, map1x, map1y, map2x, map2y)

    disp=sgbm(iml_rectified, imr_rectified)

    cv2.imshow("disp", disp)

    target_point= threeD(disp, Q)#计算目标点的3D坐标(左相机坐标系下)

    print(target_point)

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  • 双目测距代码 python opencv 利用双目摄像头拍照,测距

    万次阅读 热门讨论 2018-03-19 22:33:03
    好久没有写博客了,手都感觉好生疏,最近一直在研究工控机,水下机器人等,好不容易闲下来,没办法呀,继续前行吧,前面一直说双目测距,但没有高速大家如何获得这个双目标注得图像,我在这把这代码贴一下吧,获得...

    环境:ubuntu14.04
    软件:opencv3.3 +pycharm
    好久没有写博客了,手都感觉好生疏,最近一直在研究工控机,水下机器人等,好不容易闲下来,没办法呀,继续前行吧,前面一直说双目测距,但没有高速大家如何获得这个双目标注得图像,我在这把这代码贴一下吧,获得这些双目拍摄的图片就可以利用matlab和opencv进行标注了。

    小编查了网上好多代码,在利用双目摄像头i实现拍照得时候总是出线黑框,无法获取图片,经过修改之后,我将代码改成了自动拍照或者按键S进行拍照
    不多说,看看效果吧

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import cv2
    import time
    
    AUTO = True  # 自动拍照,或手动按s键拍照
    INTERVAL = 2 # 自动拍照间隔
    
    cv2.namedWindow("left")
    cv2.namedWindow("right")
    cv2.moveWindow("left", 0, 0)
    cv2.moveWindow("right", 400, 0)
    left_camera = cv2.VideoCapture(0)
    #cv2.waitKey(50)
    #left_camera.set(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)
    #left_camera.set(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)
    right_camera = cv2.VideoCapture(1)
    #right_camera.set(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)
    #right_camera.set(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)
    
    counter = 0
    utc = time.time()
    pattern = (12, 8) # 棋盘格尺寸
    folder = "./snapshot/" # 拍照文件目录
    
    def shot(pos, frame):
        global counter
        path = folder + pos + "_" + str(counter) + ".jpg"
    
        cv2.imwrite(path, frame)
        print("snapshot saved into: " + path)
    
    while True:
        ret, left_frame = left_camera.read()
        ret, right_frame = right_camera.read()
    
        cv2.imshow("left", left_frame)
        cv2.imshow("right", right_frame)
    
        now = time.time()
        if AUTO and now - utc >= INTERVAL:
            shot("left", left_frame)
            shot("right", right_frame)
            counter += 1
            utc = now
    
        key = cv2.waitKey(1)
        if key == ord("q"):
            break
        elif key == ord("s"):
            shot("left", left_frame)
            shot("right", right_frame)
            counter += 1
    
    left_camera.release()
    right_camera.release()
    cv2.destroyWindow("left")
    cv2.destroyWindow("right")
    
    好啦,到此结束,大家可结合自己自身情况修改或者标定吧
    
    展开全文
  • AI人工智能使用OpenCV/python进行双目测距 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...
  • 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...
  • 原理图示原理很简单,利用了相似三角形计算距离,所以双目测距的主要任务在于前期摄像头的定标、双目图像点的特征匹配上。常用做法具体步骤1.双目定标和校正,获得摄像头的参数矩阵摄像头定标一般都需要一个放在...
  • opencv-python双目测距

    2020-04-20 23:04:41
    双目测距原理 下图是双目摄像头成像示意图,其中P点为目标物体,O1和O2分别为左右摄像头的投影中心,x1和x2分别是目标物体在左右摄像头成像平面上的坐标,f为焦距,T为左右摄像头中心线距离,Z为摄像头投影中心到...
  • python opencv 双目测距代码

    千次阅读 2019-05-21 19:56:34
    最近高摄像头项目,顺便扩展学习python+opencv的图片处理和视频处理。 拍照效果: 代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import time AUTO = True # 自动拍照,或手动按s键拍照 ...
  • 使用OpenCV - python进行双目测距

    千次阅读 多人点赞 2019-03-14 16:48:19
    我们使用如下的代码来将其配置到python中,上面的参数都是手动填写至下面的内容中的 # filename: camera_configs.py import cv2 import numpy as np left_camera_matrix = np.array([[824.9...
  • 使用OpenCV/python进行双目测距

    千次阅读 2019-09-28 02:16:13
    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...
  • Opencv-Python 笔记——双目测距(一)

    千次阅读 2019-10-08 20:05:35
    Opencv-Python 笔记——双目测距 在假期着手的双目视觉的项目,笔记记在我的印象笔记里。现因为项目需要我把它放在CSDN上,有几张图片无法从印象笔记里导出来所以把链接放在这里,做的时候参考了不少前辈的工作,...
  • 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...
  • 双目测距

    热门讨论 2018-11-21 14:04:13
    环境配置。visual Studio2013。Python3.5。OpenCV4.0、numpy1.16。相机标定。MATLAB的Camera Calibration Toolbox工具箱。张正友相机标定算法。左右相机的标定。立体标定。...双目测距。结果演示。
  • 双目测距、重构 楼主之前用的SFM来进行重构,但是得到的是视差图,点云和实物存在比例关系,单目的还是不能解决scale这个问题的。所以今天用双目的来进行重构,期间遇到了很多坑,实属难受。 双目测距过程大致可以...
  • python、opencv 双目视觉测距代码

    千次阅读 热门讨论 2020-05-25 19:32:50
    两个部分,一个是相机的参数设置,一个是测距 运用matlab里面的stereo Camera Calibrator APP进行拍照 拍个30多张,然后拉线,留个10-20张进行计算,把双目摄像机的数据填到camera_configs.py里面 camera_...
  • 阅读SLAM 十四讲,C++ 版本的三角化代码高翔博士已经实现了一遍,有时候因为代码需要,我们把其迁移到python上,看看python上的三角化 由于Python里面numpy用的比较多,没有C++ 的std::vector,所以用numpy数组替代...
  • 通过双目视觉测距.zip

    2020-07-09 16:03:52
    通过双目视觉测距Python代码,可以运行。
  • 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...

空空如也

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