参考博客园的一篇文章: https://www.cnblogs.com/flyinggod/p/8470407.html#commentform

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

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

项目要标定雷达和相机,这里记录下我标定过程,用的速腾 Robosense - 16 线雷达和 ZED 双目相机. 一.编译安装 Autoware-1.10.0 我没有安装最新版本的 Autoware,因为新版本不带雷达和相机的标定工具,我安装的是 1.10.0 版本! 1.1 下载 Autoware-1.10.0 源码 不建议官方的 git check 安装方式,因为不熟悉 git 可能会遇到问题,直接在GitLab 仓库选择 1.10.0 版本下载即可: 1.2 编译 Autoware-1.1

最近重新学习机器人方面的知识,想到一年以前在学校选修<机器人学技术基础>这门课的时候,老师虽然讲机器人的各个方面的知识都讲到了,但只是浮光绿影的的提到,并没有真正讲到深处,我的理解也没有更加深入,导致总是知道有这个知识点,但总是用起来不顺手,有时候还会完全迷惑.最近重新看了Graig的<机器人学导论>导论的中文版,里面对D-H参数的讲解比较详细,更重要的是举出了详细的案例. 其实D-H参数是有两种标定方式的,一种是标准的D-H参数法,还有一种是改进的D-H参数法,大部分书上现在都用

#pragma comment(lib, "osg.lib") #pragma comment(lib, "osgDB.lib") #pragma comment(lib, "osgViewer.lib") #include  "osgViewer/Viewer" #include  "osgDB/ReadFile" #include  "osg/Node" #include "

#pragma comment(lib, "osg.lib") #pragma comment(lib, "osgDB.lib") #pragma comment(lib, "osgViewer.lib") #include  "osgViewer/Viewer" #include  "osgDB/ReadFile" #include  "osg/Node" #include "

function writeXML(cameraParams,file) %writeXML(cameraParams,file) %功能:将相机校正的参数保存为xml文件 %输入: %cameraParams:相机校正数据结构 %file:xml文件名 %说明在xml文件是由一层层的节点组成的. %首先创建父节点 fatherNode, %然后创建子节点 childNode=docNode.createElement(childNodeName), %再将子节点添加到父节点 fatherNod

标定步骤 调出标定工具箱 在命令行输入stereoCameraCalibrator,出现如下界面: 勾选相应的选项 然后将上面的“Skew”.“Tangential Distortion”以及“3 Coefficients”等选项选上,将“2 Coefficients”选项去掉,如下: 载入图像 然后点击添加图像,出现如下界面: Camera1代表左摄像头,Camera2代表右摄像头,分别选择存放着左右图像的文件夹,需要特别注意的是棋盘格的边长应该根据打印的实际大小填写,单位可以选择 然后点击O

严重注意!!!以下设置必须在viewer.realize();之后,否则不起作用!!!! 设置相机的位置,可以通过CameraManipulator(一般是osgGA::TrackballManipulator)设置, 可以使用setTransformation设置 设置相机的其他参数,ViewMatrix,ProjectionMatrix,Viewport osg::Camera* c=viewer.getCamera(); c.setViewMatrix.... c.setProjectio

http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/index.html#examples 文档中举了几个例子,有关双目的是第5个, 这个例子展示了如何使用工具箱用于校准一个立体系统(内在和外在)和使用立体标定的结果为立体图像校正和3 d立体三角测量. 下载stereo_example.zip立体数据集,包含14对对应的左右图像.图片命名left01.jpg,…,left14.jpg和right01.jpg…,right14.jpg.这个包包含分别的

1. 基本思路 矩阵矢量化编程,而不是循环和遍历: GPU 并行计算: 使用稀疏矩阵: 2. 实践 可变长输入参数,输出参数,需要解析(使用大括号进行索引): varargin varargout 函数体内,首先进行的是可变长输入输出参数的解析,赋值: 可变长参数与参数默认值: if ~exist('sigma', 'var'), sigma = .05; end 3. 默认参数设置方法 if ~exist('opt_normalize', 'var') || isempty(opt_norma

Varargin Nargin if nargin == 2 a1 = varargin{1}; a2 = varargin{2};

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12404730.html 本文要点: ROS 配置安装 解决 sudo rosdep init 报错 Website may be down. ORB-SLAM2 ROS 配置安装 解决报错 DSO missing from command line Android 手机摄像头与 PC 进行基于 ROS 的通信 手机摄像头标定 采集标定图像 OpenCV sampl

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

第一步,在命令行下面输入cameraCalibrator,启动MATLAB相机标定.相机矫正界面 cameraCalibrator 第二步:拍照.如果你是做相机标定,你应该知道,你需要一些calibration template来拍照,可以参考大多数相机标定的文章(如Tsai的文章),常用的是黑白方块,自己打印机打印或者从网上购买(高精度).然后从不同角度拍照: 第三步:导入相机拍的图片,点击界面上的"Add Images"按钮,你可以从不同文件夹选择图片.图片选择好以后,你需要告诉程

1.单目标定 1.核心步骤 (1)获得标定数据:<Images_names>, <Read images>, <Extract grid corners> 1)输入数据:源图像序列(必选).棋盘格数量(可选).棋盘格尺寸(必选) 2)读入图像:输入图像基名和图像扩展名 3)提取角点:对每幅图像依次执行,若对提取的角点不满意则输入可能畸变参数(值在-1~1之间)后重新提取直到满意为止 (2)执行初次标定:<Calibration>, <Save>,

二  ubuntu下Opencv的相机标定 一般直接用Opencv的源码就可以进行相机的标定,但是可能只是会实现结果,却不懂实现的过程,我也是模模糊糊的看了<计算机视觉中的多视图几何>以及实现一些经典的算法,对Opencv有一些了解才开始做相机的标定,可以先看看源码: #include <iostream> #include <sstream> #include <time.h> #include <stdio.h> #include <o

博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像