精华内容
下载资源
问答
  • 双目标定

    2020-11-16 14:24:23
    双目标定 这篇帖子讲得是使用opencv的双目标定(含代码) https://blog.csdn.net/lolo199611015513/article/details/109486838?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidulandingword-6&spm=1001....

    双目标定

    这篇帖子讲得是使用opencv的双目标定(含代码)
    https://blog.csdn.net/lolo199611015513/article/details/109486838?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidulandingword-6&spm=1001.2101.3001.4242

    这篇帖子是讲如何使用matlab的工具箱进行标定
    https://blog.csdn.net/u013011415/article/details/44907479

    另一篇matlab双目标定的帖子
    https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/81254179

    这篇帖子是英文的,很详细,但是可能要花点时间来看。
    http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/index.html#examples

    双目立体标定的帖子
    https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/88397555

    介绍函数StereoRectify函数的使用和参数
    https://blog.csdn.net/qq_41685265/article/details/105777229

    立体校正函数 stereoRectify()

    stereoRectify() 的作用是为每个摄像头计算立体校正的映射矩阵。所以其运行结果并不是直接将图片进行立体矫正,而是得出进行立体矫正所需要的映射矩阵。
    调用方法,

    void stereoRectify(InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, 
               InputArray cameraMatrix2,InputArray distCoeffs2, Size imageSize, 
               InputArray R, InputArray T,OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray P1, 
               OutputArray P2, OutputArray Q, int flags=CALIB_ZERO_DISPARITY, double alpha=-1, 
               Size newImageSize=Size(), Rect* validPixROI1=0, Rect* validPixROI2=0 ) 
      
    

    cameraMatrix1-第一个摄像机的摄像机矩阵
    distCoeffs1-第一个摄像机的畸变向量
    cameraMatrix2-第二个摄像机的摄像机矩阵
    distCoeffs1-第二个摄像机的畸变向量
    imageSize-图像大小
    R- 旋转矩阵
    T- 平移矩阵
    R1-输出矩阵,第一个摄像机的校正变换矩阵(旋转变换)
    R2-输出矩阵,第二个摄像机的校正变换矩阵(旋转矩阵)
    P1-输出矩阵,第一个摄像机在新坐标系下的投影矩阵
    P2-输出矩阵,第二个摄像机在想坐标系下的投影矩阵
    Q-4*4的深度差异映射矩阵flags-可选的标志有两种零或者 CV_CALIB_ZERO_DISPARITY ,如果设置 CV_CALIB_ZERO_DISPARITY 的话,该函数会让两幅校正后的图像的主点有相同的像素坐标。否则该函数会水平或垂直的移动图像,以使得其有用的范围最大alpha-拉伸参数。如果设置为负或忽略,将不进行拉伸。如果设置为0,那么校正后图像只有有效的部分会被显示(没有黑色的部分),如果设置为1,那么就会显示整个图像。设置为0~1之间的某个值,其效果也居于两者之间。
    newImageSize-校正后的图像分辨率,默认为原分辨率大小。validPixROI1-可选的输出参数,Rect型数据。其内部的所有像素都有效validPixROI2-可选的输出参数,Rect型数据。其内部的所有像素都有效

    映射变换计算函数 initUndistortRectifyMap()

    该函数功能是计算畸变矫正和立体校正的映射变换。
    调用方法,

    void initUndistortRectifyMap(InputArray cameraMatrix, InputArray 
                     distCoeffs, InputArray R,InputArray newCameraMatrix, Size size, int 
                     m1type, OutputArray map1, OutputArray map2) 
     

    cameraMatrix-摄像机参数矩阵
    distCoeffs-畸变参数矩阵
    R- stereoCalibrate() 求得的R矩阵
    newCameraMatrix-矫正后的摄像机矩阵(可省略)
    Size-没有矫正图像的分辨率
    m1type-第一个输出映射的数据类型,可以为 CV_32FC1 或 CV_16SC2 map1-输出的第一个映射变换map2-输出的第二个映射变换

    几何变换函数 remap()

    调用方法,

    void remap(InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray 
          map2, int interpolation,int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& 
          borderValue=Scalar()) 
     

    src-原图像

    Q矩阵的解释
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/31990359

    展开全文
  • 双目标定算法

    2018-12-11 14:11:30
    基于棋盘格的双目标定算法,算法实现基于opencv3扩展库,代码工程基于Qt5
  • 双目标定【Halcon】

    2020-11-13 11:05:45
    基于Halcon实现的双目标定思路和算法,详细思路可以在留言区多多交流。 基于Halcon实现的双目标定思路和算法,详细思路可以在留言区多多交流。 基于Halcon实现的双目标定思路和算法,详细思路可以在留言区多多交流。
  • 双目标定文件

    2017-08-30 21:56:39
    基于OPENCV的双目标定,C++,亲测,可以运行,没有bug,用cmakelist即可生成indows和ubantu系统的文件!
  • 双目标定测试集

    2017-09-04 20:11:22
    双目标定测试集,可用于opencv、matlab、halcon双目标定。测试集包含左视觉图片13张,右视觉图片13张,共26张。
  • 双目标定立体匹配算法
  • MATLAB双目标定

    2019-06-06 09:45:55
    MATLAB 2018a 安装教程 操作说明点击用于Matlab... (工具箱标定,操作复杂)MATLAB双目标定步骤 !!!(操作简单)基于MATLAB自带APP【Stereo Camera Calibrate】的双目标定 利用matlab标定工具箱进行双目标定 ...
    展开全文
  • MATLAB 2015——双目标定
  • Matlab 2015 双目标定参数
  • Stereo-master双目标定

    2019-06-26 19:56:49
    通过python实现双目标定,得出两个相机的内参,畸变系数,以及旋转和平移向量。
  • 使用halcon实现的双目标定算法,图片使用halcon中自带的算法,可以换成自己拍摄的使用,效果较好,包含极限对正的部分
  • 工业相机双目标定

    2020-04-14 20:46:00
    四、双目标定 1、基本概念 1.0、对极几何 1.1、本征矩阵(Essential matrix) 1.2、基础矩阵(Fundamental matrix) 1.3、重投影矩阵 1.4、bouguet极线矫正 2、计算 四、双目标定 为了得到图片中物体的深度信息...
    
    
    
    

    四、双目标定

    为了得到图片中物体的深度信息,引入双目视觉。

    双目标定在单目标定的基础上,标定出左右摄像机坐标系之间的相对关系。

    1、基本概念

    所涉及的专业名词有对极几何,本征矩阵,基础矩阵。

    双目相机基于对极几何的理论,本征矩阵E包含在物理空间两个摄像机相关的旋转与平移信息,基础矩阵F除了包含E的信息还包括两个相机的内参数。E是几何意义上的,与成像仪无关,将左相机观测到的点P的坐标与右相机观测到的相同点的坐标关联起来(相机坐标系下),F则是将左相机的像平面上的点与右相机观测到的像平面上相同点关联起来(像素坐标系)。

    1.0、对极几何

    立体成像系统的几何基础被称作“对极几何”

    投影点:XL,XR

    极点:相机光心投影到另一个相机的像平面上,eL,eR。

    极线:直线Ol-XL因为与左相机的光学中心对其,所以在左相机被视为一个点(直线上的任意一点都投影到像平面上的XL点),但是,右侧相机会将此视为图像平面的一条线(图中红线),这条在右侧相机像平面上的直线eR-XR称为极线,同理,左相机像平面上的直线XL-eL也称为极线。

    极线平面:XL-eL-eR-XR构成的平面

    主点:主光线和相平面的相交位置OL,OR,两对极点与主点在同一3D直线上。

    摄像机视图中的每一个三维点都被包含在与每个图像相交的极面中,二者相交产生的直线是极线。
    给定一幅图像的特征,在另一图像的匹配视图一定位于对应极线。这称为“极线约束” 。
    极限约束意味着,一旦我们知道立体实验设备之间的对极几何,在两幅图像中匹配的二维搜索可以转变为沿着极线的一维搜索。

    1.1、本征矩阵(Essential matrix)

    本征矩阵用字母E来表示,物理意义是左右相机坐标系相互转换的矩阵,表示几何意义,与单成像仪无关,用来描述左右相机图像平面上对应点在各自相机坐标系之间的关系。

    特性:
    1)本质矩阵是由对极约束定义的。由于对极约束是等式为0的约束,所以对E乘以任何非零常数后,对极约束依然满足。这一点被称为E在不同尺度下是等价的。
    2)根据E=t∧R,可以证明,本质矩阵E的奇异值必定式[σ,σ,0]T。这称为本质矩阵的内在性质。可以理解为:一个3×3的矩阵是本征矩阵的充要条件是对它奇异值分解后,它有两个相等的奇异值,并且第三个奇异值为0。
    3)由于平移和旋转各有3个自由度,所以t∧R共有6个自由度。但由于尺度等价性,故E实际上只有5个自由度。

    1.2、基础矩阵(Fundamental matrix)

    给本征矩阵E增加相机内参矩阵M的相关信息,就能得到描述同一个物理点在左右相机图像平面上对应点在各自像素坐标系下的关系。

    1.3、重投影矩阵

    重投影矩阵Q实现了世界坐标系和像素坐标系之间的转换。

    1.4、bouguet极线矫正

    为了进行深度计算与三维重建,应该在双目标定之后先进行极线矫正。

    校正前两个相机的光轴是一个倒V字形,如上对极几何图形所示,左右相机像平面不平行,极点在像平面上;

    相比,校正后两相机光轴平行,像点在左右图像上的高度一致(极线矫正目的),是为了做立体匹配时,只需要在同一行上搜索左右像平面的匹配点,提升效率。

    矫正方法:将双目标定所求的基础矩阵(含RT),分解成左右相机各旋转平移一半为Rl,Tl与Rr,Tr,分解原则为左右图像重投影畸变最小,左右的共同面积最大。

    旋转后,左右相机的光轴平行,两成像面平行,没有行对准。

    构造旋转矩阵使得基线与成像平面平行,构造方法通过右相机相对左相机的偏移矩阵T完成。

    为了使得左相机的极点变换到无穷远(极线水平),左右相机投影中心之间的平移向量就是左极线方向。

    2、计算

    假设空间中一点P,其在世界坐标系下的坐标为Pw,左相机到右相机的关系为R,T,其在左右相机坐标系下的坐标可以表示为:

    {Pl=RlPw+TlPr=RrPw+Tr \begin{cases} P_{l} = R_lP_w+T_l\\ P_{r} = R_rP_w+T_r \end{cases}

    其中

    Pr=RPl+T P_r = RP_l+T

    结合以上两个公式,推得:

    {R=RrRlTT=TrRTl \begin{cases} R = R_rR_l^T\\ T = T_r-RT_l \end{cases}

    奇异值分解待补充

    展开全文
  • VS2010为平台,OpenCV的双目标定、双目校正实验,以Opencv下给的图像试验结果,使用时请先检查下目录
  • 带采用头文件封装的方法;方便在主函数中调用;双目标定结果和matlab对比,效果很不错
  • Matlab—双目标定

    2020-12-03 21:57:56
    双目标定 1.将下载好双目标定图片到 D 盘根目录,右键选择:解压到当前文件夹,解压后路径为:d:\stereo_example。 在 Matlab 命令行窗口输入并执行:cd d:\stereo_example,当前文件目录被设置为 d:\stereo_example...

    双目标定

    1.将下载好双目标定图片到 D 盘根目录,右键选择:解压到当前文件夹,解压后路径为:d:\stereo_example。 在 Matlab 命令行窗口输入并执行:cd d:\stereo_example,当前文件目录被设置为
    d:\stereo_example。 在 Matlab 命令行窗口输入并执行:stereo_gui在这里插入图片描述

    2.在标定工具箱界面,点击:Load left and right calibration files,在 Matlab 命令行窗口 2 次按下回车键:
    在这里插入图片描述

    3.Matlab 命令行窗口会显示以下双目标定数据:

    在这里插入图片描述
    4.在标定工具箱界面,点击 Run stereo calibration,对上述结果进行优化:
    在这里插入图片描述
    5.复制命令行窗口的上述标定结果,粘贴到记事本文件,保存为:双目标定.txt。

    展开全文
  • Opencv——双目标定

    2019-11-26 15:02:49
    Opencv——双目标定 双目标定 双目视觉标定就是通过求解实际三维空间中坐标点和摄像机二维图像坐标点的对应关系,在双目视觉中,三维空间坐标系一般是以左相机坐标系作为基准坐标系。利用棋盘板获取到的用于计算的二...
  • 张正友标定法棋盘格,双目标定棋盘格,张正友标定法棋盘格,双目标定棋盘格
  • 双目标定精度

    2017-03-28 20:32:00
    双目标定精度和RGB相比怎么样? 双目精度可以参考: Method for measuring stereo camera depth accuracy based onstereoscopic vision 这篇文章测量最大误差大概是在5cm左右,当然受到很多其他因素影响,这里...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 902
精华内容 360
关键字:

双目标定