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    双目测距原理

    双目测距基本原理: 双目测距实际操作分4个步骤:相机标定——双目校正——双目匹配——计算深度信息。 双目校正:双目校正是根据摄像头定标后获得的单目内参数据(焦距、成像原点、畸变系数)和双目相对位置关系(旋转矩阵和平移向量),分别对左右视图进行消除畸变和行对准,使得左右视图的成像原点坐标一致(CV_CALIB_ZERO_DISPARITY 双目匹配:双目匹配的作用是把同一场景在左右视图上对应的像点匹配起来,这样做的目的是为了得到视差图。双目匹配被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题。 这就是双目三角测距的原理。双目系统对目标物体距离感知是一种绝对的测量,而非估算。 双目系统的难点: (1)计算量非常大,对计算单元的性能要求非常高,这使得双目系统的产品化、小型化的难度较大。所以在芯片或FPGA上解决双目的计算问题难度比较大。

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    opencv双目测距实现

    blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7744015 虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学、大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了,但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下 双目测距的原理就说到这里,为了避免大家看到大段纯叙述性的文字头晕,下面的行文将会以FAQ的形式围绕着实现双摄像头测距过程中碰到的几点疑惑展开。当然,其中的解答也只是我的个人理解,如有不当,敬请指正。 图6是利用双目摄像头测物体长宽的结果,可以看出结果似乎不太准确。。。 ? 图6. 这方面的误差还是比较难以理解 此外,还有一个问题至今尚未完全理解,就是双目摄像头的中心距,为什么采用Tx而不是T向量的长度。

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    图像双目视觉定位

    今天与大家分享一下关于图像的双目定位法,对于实际工程有很大参考意义!! 顾名思义:双目定位就是用两部相机来定位。 双目视觉图像定位系统,双目定位系统利用两台Microvision MV-808H工业相机、VS-M1024工业连续放大变倍镜头、MV-8002两路高清图像采集卡,同时对图像进行获取,在安装中,对芯片点焊位置进行准确定位 双目视觉图像定位系统,双目定位广泛用于丝网印刷机械、贴合、切割、PS打孔机、PCB补线机、PCB打孔机、玻璃割片机、点胶机、SMT检测、贴版机等工业精密对位、定位、零件确认、尺寸测量、工业显微等CCD视觉对位 双目相机系统主要的任务就是测距,而视差求距离公式是在双目系统处于理想情况下推导的,所以在解算特征点深度信息时需要保证左右摄像机在数学上对准到同一观察平面上。 所以对于在单独标定左右两个摄像头之后还需要进行双目立体校正,得到两个摄像头之间的相对位置,从而对双目图像进行共面且行对准。

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    在Android实现双目测距

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:在Android实现双目测距 前言 在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》,在这个基础上,我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。 通过本教程,你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法,顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV,通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。 在构造方法中配置StereoBM算法的一下参数,有些参数是相机标定的参数,具体用法参考《双目摄像头测量距离》这篇文章。 更加这篇教程,完成修改StereoBM算的相机标定的参数。 ,接下来就可以很方便实现双目测距。

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    slam标定(二) 双目立体视觉

    视觉标定(二) 双目立体视觉标定 一、双目相机模型  生活中,存在最多的就是单目相机,不过现在双摄,三摄手机基本取代了单目手机,我们先来说一下单目相机的缺点。 单目相机仅靠视觉无法消除尺度的不确定性,因此越来越多的人使用双目相机。 ?  上图为正在进行角点提取的双目鱼眼相机图片。 双目相机由两个单目相机水平放置组成,两者之间的距离称为基线,通过基线,对像素空间远近进行判断,基本模拟了人眼的结构。我们先介绍双目相机的模型原理,最后进行双目相机的标定。 ?   二、双目标定原理  从上一节可以看出,双目视觉是基于左右相机成像平面共面,且左右相机中心水平对齐才成立的。 但现实中是因制造工艺,是不存在完全满足条件的双目相机,因为我们需要进行标定,对双目相机进行校正,目的就是将左右图像在水平方向进行严格的对齐,使得其对极线位于同一水平线,这样左右角点即可快速进行匹配。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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