v当我们构建成功了viz,就可以使用3维效果给我们提供的便利,进一步进行一些3维的操作. 在这个动画中,注意图片后面的那个黑线,对应的是相机的位置. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer 

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

转载自-柳如风-http://www.cnblogs.com/rongfangliu/p/opencvlink.html [收藏夹整理]OpenCV部分   OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

<OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)>这套书已经出到第3版了,如果你非要我说这本书有多好,我说不出来:只是很多我第一手的例子都是来源于这本书的-相比较OpenCV官方提供的代码,这本书的例子提供了更好的帮助.所以说这里我还将继续这个工作,将来我自己出书的时候这种模式也是可选的.      这里我要做的是第11章,关于3维重建的相关内容.[读书,做例子,多么轻松的学生岁月--] 例子11.2.1 获得图片的角点并且绘制出来. // GOCVHelper.cpp : 定义控制台应用程序的入口

https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐标. (1)找不到外极线 对于运动范围过大的两幅图像,有可

http://lib.csdn.net/article/opencv/24548 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的. 目录: 问题简化 求第三个相机的变换矩阵 加入更多图像 代码实现 测试 思考 下载 问题简化 终于有时间来填坑了,这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧.首先,为了简化问题,我们要做一个重要假设:用于多目重建的图像是有序的,即相邻图像的拍摄位置也是相邻的.多目重建本身比较复杂,我会尽量说得清晰,如有表述不清的地方,还请

通过前面的相机标定,我们能够获得一些参数模型.但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思?怎样才能够判断是否正确?误差都会来自哪里?这里就必须要通过具体实验来加深认识.采集带相机参数的图片具有一定难度,幸好我之前有着不错的积累-这里一共有两款数据集,一款来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版,家里面好像还有一款微单可以进行采集,这样我们可以进行交叉比对,看一看获得的参数是否符合实际情况: 数据集1 来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版          数据集2来自家中&q

一.问题提出         ViZ对于显示3维的效果图来说,非常有帮助:我在使用OpenCV进行双目测距的过程中,有一些参数希望能够通过可视化的方法显示出来,所以参考了这方面相关的资料.做了一些实验,这里整理如下.这篇文章主要讲的是环境架设,并且假设阅读者已经有成功编译OpenCV的经验.出于系统稳定的考虑,我没有选择最新版本,而是使用了OpenCV3.2+VIZ6.3.0,编译环境为vs2012. 二.具体步骤  1.下载安装cmake,下载链接:https://github.com/Kit

既然已经能够找到了标定点,那么下边的工作就是使用标定结果了.[这本书在这里的内容组织让人莫名其妙]但是通过阅读代码能够很方便地串起来. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer Vision 

https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/71305149

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的

一.Opencv的结构分类: cxcore.cv.ML(Machine Learning).HighGUI.cvcam.cvaux 二.常见结构的内容与算法: 1.cxcore库(基本结构和算法.XML的支持.绘图函数) : 基础结构:CvPoint.CvSize.CvScalar等 数组操作:cvCreateImage.cvCreateMat等 动态结构:CvMemStorage.CvMemBlock等 绘图函数:cvLine,cvRectangle等 数据保存和运行时类型信息:CvFileS

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.

opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建 安装系统 使用fedora22-workstation-x86_64 安装opencv sudo dnf install opencv-devel 安装cmake sudo dnf install cmake 查看opencv的基本模块 cd /usr/include/opencv2/ vim opencv_modules.hpp 内容如下: #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj

1.安装opencv     开始之前进行必要的更新工作. sudo apt-get update     安装opencv. sudo apt-get install libcv-dev     安装过程比较缓慢,请耐心等待.     安装完成之后,opencv相关的头文件被安装到/usr/lib目录中,该目录是linux默认头文件查找路径.opencv的相关动态链接库被安装到/usr/lib目录中.这些动态链接库包括: [opencv_calib3d]——相机校准和三维重建 [opencv_