在opencv中使用viz实现立体相机点云

在OpenCV中使用Viz库实现立体相机点云，可以通过以下步骤完成：

首先，确保已经安装了OpenCV和Viz库，并且编译时启用了Viz模块。
导入必要的库和模块：

import cv2
from cv2 import viz

加载立体相机的左右图像：

left_image = cv2.imread('left_image.png')
right_image = cv2.imread('right_image.png')

对左右图像进行立体匹配，生成视差图：

stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(left_image, right_image)

根据视差图生成点云：

points = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)

其中，Q是立体校正矩阵，可以通过立体匹配得到：

_, _, _, _, _, _, Q, _ = cv2.stereoRectify(left_camera_matrix, left_distortion_coeffs, right_camera_matrix, right_distortion_coeffs, image_size, R, T)

创建一个Viz窗口并显示点云：

window = viz.Viz3d('Point Cloud')
cloud = viz.PointCloud()
cloud.set_cloud(points, colors)
window.showWidget('cloud', cloud)
window.spin()

其中，colors是可选的点云颜色数组，可以根据需要设置。

以上是使用OpenCV中的Viz库实现立体相机点云的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求对点云进行进一步处理和可视化，例如添加相机姿态、调整点云显示参数等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）
腾讯云视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mobdev）
腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/tencentmetaverse）

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

相关·内容

OpenCV 4.5.2 发布

)：腾讯微信QR码识别模块 (opencv_contrib)：实现cv::cuda::inRange() (opencv_contrib)：增加Edge Drawing Library中的算法 (opencv_contrib...)：Viz模块增加Python绑定更多详细信息请参考： https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version452 本文仅做学术分享，如有侵权...下载1在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉，即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。...下载2在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉github资源汇总，即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的3D...下载3在「3D视觉工坊」公众号后台回复：相机标定，即可下载独家相机标定学习课件与视频网址；后台回复：立体匹配，即可下载独家立体匹配学习课件与视频网址。重磅！

1.2K1 0

在点云上进行深度学习：在Google Colab中实现PointNet

1.1.点云点云是一种广泛使用的3D数据形式，可以由深度传感器（例如LIDAR和RGB-D相机）生成。它是3D对象的最简单表示：仅在3D空间中指向，没有连通性。点云也可以包含点的法线。...图片来自：arxiv 2.实施在本节中，将重新实现分类模式从原来的论文在谷歌Colab使用PyTorch。...在.off文件之一中划分网格。使用plotly创建如您所见，这是一张床但是，如果摆脱了面，只保留了3D点，它看起来就不再像床了！ ? 网格顶点实际上曲面的平坦部分不需要任何点即可进行网格构建。...通过采样网格表面上的点创建的点云这个点云看起来更像一张床！ 2.3.扩充考虑其他可能的问题。知道对象可以具有不同的大小，并且可以放置在坐标系统的不同部分中。...图片来自：arxiv 开始在PyTorch中实现它：首先，张量将具有大小(batch_size, num_of_points, 3)。

2.5K3 0

OpenCV 4基础篇| OpenCV简介

，它可以加速立体视觉算法的计算过程，提高处理速度和效率 cudawarping 利用NVIDIA的CUDA技术来进行图像畸变校正和图像重投影的计算，以实现更高效的处理速度和更好的性能 cudev 为OpenCV...中的某些功能提供了CUDA实现，以加速这些操作。...用于确定人眼在场景中的关注点。具有静态、运动和“物体性”显著性的计算例程。 sfm 该模块包含从2D图像进行三维重建的算法。...使用不同描述符进行的立体匹配：Census、CS-Census、MCT、BRIEF 和 MV。...用于减少由于相机抖动或运动导致的视频剧烈晃动或抖动。 viz 提供了三维可视化功能。该模块允许在应用程序中创建、渲染和交互式显示三维场景和对象。

3791 0

教程：使用iPhone相机和openCV来完成3D重建（第三部分）

一旦相机被校准，我们就可以利用来自同一物体的一对图片完成重建。在大多数立体重建的应用程序中，每张照片来自两个独立的相机，如下图所示 ?...根据“Learning OpenCV 3”一书，立体匹配的典型技术是块匹配。Open CV提供两种块匹配的实现：立体块匹配和半全局块匹配（SGBM）。两种算法相似，但有差异。...相机是相同的原理，当您使用两个平行相机拍摄一张照片（或者在一种情况下，使用同一个相机但通过移动得到的两张照片）时，你知道一张照片将包含沿极线的另一张照片的点。...在实践中，这将需要手工进行微调，并进行大量的尝试和错误。这就是为什么在将视差图转换为点云之前将其可视化非常方便的原因。经过反复的尝试，视差图变成了这样。 ?...你可以通过改进你拍照的方式、校准的方式以及在SGBM算法中微调参数来改善结果。如果您想要更完整的点云，那么您应该在感兴趣的对象周围拍摄几对图像，并连接所有的3D点，以获得更密集的点云。

1.6K2 0

空间解析：多视角几何在3D打印中的应用

多视角几何技术原理在多视角几何技术中，图像采集、特征点匹配和三维重建是实现3D模型创建的关键步骤。以下是这些步骤的详细代码示例，使用Python和OpenCV库进行演示。...II.A 图像采集图像采集通常涉及到使用相机从不同的角度拍摄目标物体。在实际应用中，这可能需要专业的硬件设备和精确的相机控制。以下代码展示了如何使用OpenCV读取已有的图像文件。...III. 3D打印中的多视角几何应用为了提供更详细的代码示例，我们将使用Python和OpenCV库来模拟多视角几何技术在3D打印应用中的几个关键步骤。...III.A 复杂物体建模对于复杂物体建模，我们将使用OpenCV进行特征点匹配，然后使用PnP（Perspective-n-Point）算法来估计相机位姿并重建物体的三维点云。...IV.A 数据采集的挑战数据采集通常需要使用多个相机从不同角度拍摄目标物体。这一步骤在实际中可能因相机校准、光照条件、物体反射特性等因素而变得复杂。

1261 0

单目全向立体相机的标定（一种新的相机形式）

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。...，立体摄像机能够使用图像检测物体，并能够计算出适当精度的物体距离，由于单台相机的视场限制在120度左右，因此一种可能的解决方案是在一辆车周围放置多台相机，以实现更大的视场，然而，这使得系统变得昂贵和复杂...（下）根据使用先前模型校准的上视图和下视图图像计算的视差图像我们以与OpenCV（开源计算机视觉）库中实现的omnidir:：calibrate函数相同的方式对参数进行优化，这里使用圆形网格板，其性能优于棋盘...圆柱形投影的结果如图4上部两个面板所示，使用OpenCV库中实现的cv:：stereoBM函数计算视差图像，如图4中下部面板所示。...获得的视差图像和点云为了展示我们相机的精度和局限性，我们在图6和图7中显示了RGB图像、视差图像和点云。在图6中，显示了在内部拍摄的图像和点云。

6741 0

使用iPhone相机和OpenCV来完成3D重建（第三部分）

opencv提供了两种块匹配实现：立体块匹配和半全局块匹配（SGBM）。两种算法相似，但有区别。块匹配的关键是在可视区域重叠的两幅图像之间寻找强匹配点。...在实践中，这将需要手动微调，并进行大量的尝试和错误。这就是为什么在将视差图转换为点云之前，将其可视化非常方便的原因。经过多次的尝试和错误，我的视差图最终是这样的。...opencv的文档中有一个转换矩阵的例子。大多数例子将使用OpenCV文档中的转换矩阵。在我的情况下，事情并不是那么顺利。环顾四周，我发现了一个更通用的矩阵，我的矩阵就是以这个为基础的。...\n") create_output(output_points, output_colors, output_file) 实际生成点云的算法与我在OpenCV示例中找到的算法完全相同。...你可以通过改进你的拍照方式，你的校准方式和微调SGBM算法中的参数来改善结果。如果您想要一个更完整的点云，那么您应该在感兴趣的对象周围拍摄几对图像，并将所有三维点连接起来，以获得更密集的点云。

1.2K6 2

如何用OpenCV制作一个低成本的立体相机

其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。本文，我们将学习如何DIY一个低成本的立体相机（使用一对网络摄像头）以及如何使用OpenCV捕获3D视频。...三、立体相机标定和校正的步骤 1.使用相机校准手册中介绍的标准OpenCV校准方法校准单个摄像机； 2.确定在立体相机中使用的两个相机之间的转换关系。...1）左右相机的独立标定在执行立体标定之前，我们会分别对两个相机进行标定。但是，如果stereoCalibrate()方法可以对两个相机中的每一个进行校准，为什么还要分别标定相机呢？...由于要计算的参数很多（较大的参数空间），并且在诸如角点检测和将点近似为整数之类的步骤中累积了误差。这增加了迭代方法偏离正确解的风险。...2）用固定内参执行立体标定校准相机后，我们将它们传递给stereoCalibrate()方法并设置CALIBFIXINTRINSIC标志。我们还传递两个图像中捕获的3D点和相应的2D像素坐标。

1.5K2 0

PL-VINS:实时基于点线的单目惯导SLAM系统

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。...在我们的方案中，LiDAR数据从两个方面增强了SfM算法： 1）LiDAR点云用于检测和排除无效的图像匹配，使基于立体相机的SfM方案对视觉模糊具有更强的鲁棒性； 2）LiDAR点云与视觉特征在联合优化框架中相结合...A，观测值预处理 PL-VINS系统是从这个线程开始，它的功能是提取和对齐相机和IMU两种测量的原始信息。对于相机捕获的输入帧（RGB图像），在图像中并行地检测、跟踪和优化点和线特征。...对于线特征直接使用OpenCV中的LSD进行检测，并对LSD进行了修改，实现了实时应用，基于LBD算法（descriptor）和KnnMatch（match）跟踪直线特征。...首先，OpenCV使用生成的N层高斯金字塔来表示原始图像，其中图像被下采样N-1次，模糊N次，然后使用LSD提取每层图像中的线段。

2.3K3 0

关于OpenCV for Python入门-图片和摄像头显示

calib3d：三维重建，立体视觉和相机标定等的相关功能。 features2d：二维特征相关的功能，主要是一些不受专利保护的，商业友好的特征点检测和匹配等功能，比如ORB特征。...flann：最近邻算法库，Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，用于在多维空间进行聚类和检索，经常和关键点匹配搭配使用。...- gpu：包含了一些gpu加速的接口，底层的加速是CUDA实现。...# 如果你想删除特定的窗口可以使用 cv2.destroyWindow()，在括号内输入你想删除的窗口名。...# 17-当前不受支持 # 18-立体摄像机的校正标志注：目前仅受DC1394 v 2.x后端支持 # 对应的，使用 cap.set(propId,value) 来修改视频属性，value 就是你想要设置成的新值

1.3K2 0

6D位姿估计Point Pair Feature (PPF)算法详解

第五句话表明如何实现 recognition：使用有效的投票机制在二维搜索空间里做局部匹配 [6] We demonstrate the efficiency of our approach and.../github.com/guglu/ppf-matching 注：代码中 mex 可执行文件应该是在 windows 平台下编译的，而我是在 ubuntu 系统中使用 matlab，所以需要重新编译一下...下载1 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉，即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。...下载2 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉github资源汇总，即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的...下载3 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：相机标定，即可下载独家相机标定学习课件与视频网址；后台回复：立体匹配，即可下载独家立体匹配学习课件与视频网址。

2.4K3 0

从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法（长文）

因此，正确检测目标的3D位置最少需要多个相机或者运动相机组成的立体视觉系统，或者由深度相机、雷达等传感器得到的3D点云数据。 ? 图1：两种不同的3D检测。左图中，通过检测得到物体三角网格模型。...在这篇文章中，SIGAI将和大家一起回顾一下近年来几个效果较好的3D目标检测算法。针对无人驾驶场景下，如何采用单目相机和双目立体相机实现行人和车辆的3D检测的几个算法进行一些对比和总结。...相比于使用雷达系统或者深度相机，使用摄像机系统成本更低，但是需要进行图像点的反投影，计算点在空间中的位置。除此之外，相比于点云数据，图像恢复深度可以适用于室外大尺度场景，这是普通深度相机所不能达到的。...本文将讨论使用图像数据估计特定类型物体在空间中的3D位置。使用图像数据检测物体的3D空间位置，可以通过首先估算3D点云数据，借助点云检测3D目标的流程来检测3D目标。...通过图像数据估计3D点云，在使用已有的3D点云方法来检测3D目标，效率较低，容易出现误差累积。近年来，采用射影几何和机器学习算法结合的方法，较好的提升基于图像的3D检测算法。

3.6K2 0

真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解

主要分四个部分讲解：摄像机标定（包括内参和外参）双目图像的校正（包括畸变校正和立体校正）立体匹配算法获取视差图，以及深度图利用视差图，或者深度图进行虚拟视点的合成　　注：如果没有双目相机，可以使用单个相机平行移动拍摄...使用OpenCV3.4+VS2015对手机进行内参标定。标定结果如下，手机镜头不是鱼眼镜头，因此使用普通相机模型标定即可： ? 　　图像分辨率为：3968 x 2976。...② 将上面两幅畸变校正后的图作为输入，使用OpenCV中的光流法提取匹配特征点对，pts1和pts2，在图像中画出如下： ? ? 　　...以下是OpenCV中API函数实现的，具体请参见API文档： cv::Mat R1, R2; cv::decomposeEssentialMat(E, R1, R2, t);...---- 三、立体匹配 1. SGBM算法获取视差图　　立体校正后的左右两幅图像得到后，匹配点是在同一行上的，可以使用OpenCV中的BM算法或者SGBM算法计算视差图。

10.4K5 1

【AI白身境】搞计算机视觉必备的OpenCV入门基础

作为一款优秀的计算机视觉库，在诸多方面都有着卓越的表现： 1.编程语言多数模块基于C++实现，少部分基于C语言实现，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口。...objdetect模块实现了一些目标检测的功能，经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测，基于HOG的行人、汽车等目标检测，分类器使用Cascade Classification（级联分类）和Latent...calib3d模块即Calibration（校准）3D，这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。包含了基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。...另外，原来在opencv2中的shape, superres, videostab, viz等模块被移动到opencv_contrib中，关于opencv contrib，我们以后再详细介绍。...4.1 Mat类要熟练使用OpenCV，最重要的就是学会Mat数据结构，在OpenCV中Mat被定义为一个类，把它看作一个数据结构，以矩阵的形式来存储数据的。 Mat有哪些常见的属性？

9072 0

双目匹配

由于经过了立体校正后，匹配点是在同一行上的，所以可以在两张图的同一行中查找匹配点，通过匹配点得到每个点的视差d（下文提及）。...公式z=\frac{b f}{d}的推导如下：已知焦距为f，基线距离为b，左相机中所求像素点对于图像中心的偏移量(xl,yl)，右相机中对应像素点对于图像中心的偏移量(xr,yr)，我们需要求的是深度...在initUndistortRectifyMap()函数中通过map1表示。若map[2][3]=(4,5)，则矫正后图像(4,5)上的像素点即为原图像中(2,3)上的像素点。（这个理解正确么？）...b、OpenCV立体校正在OpenCV中，立体校正流程如下： stereoRectify()函数实现Bouguet算法，得到立体校正参数。...3、参考资料相机标定（4）矫正畸变 undistort()和initUndistortRectifyMap() OpenCV学习(5): 图像畸变校正图像矫正去畸变 Opencv remap()重映射函数详解及使用示例

2.6K1 0

springboot免安装整合Opencv兼容windows和linux

摄像头标定：提供了相机标定工具，用于校准相机的内参和外参，用于后续的相机几何校正、立体视觉等应用。...三维重建与视觉SLAM：包括立体视觉匹配、三维点云重建、结构光三维重建、基于深度学习的三维重建、视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等。...对于小编来说用的最多的功能为区域找图,结合Robot类的键盘鼠标控制,可以实现自动化测试,游戏辅助,比如结合人脸识别+鼠标移动就可以实现射击类游戏的自动瞄准(俺只是好奇,俺没有用,别骂俺是挂壁),再比如某些养成游戏...System.load(opencvPath); } } 也可以在配置类中加载,只要保证能在使用前加载进来就行配置文件由于opencv动态库不能跨平台使用,所以要区分环境,...windows下是opencv_java4.8.0.dll这种格式,linux下是libopencv_java480.so这种格式,默认本地使用dev环境,动态库文件见附件 application.properties

4011 0

视觉里程计简介

另外对于立体 VO 计算的轨迹通常更精确 (因为提供了更多的数据), 但是在有些情况下, 如相机与观测物体的距离相距太远 (与立体 VO 中的两个相机之间的距离进行对比), 这样立体 VO 就退化为单目...单目视觉里程计的基本算法主要阐述简单的算法过程, 基于 OpenCV3.0 进行简单实现, 后期进行扩展, 对效率及精度进行一步步优化。...(1) 输入通过摄像头获取的视频流 (灰度或彩色图像) : 记录摄像头在 t 和 t+1 时刻获得的图像为 It 和 It+1; 相机的内参: 通过相机标定获得, 可以通过 matlab 或者 OpenCV...默认情况下是和 cameraMatrix 相同的, 但是可以使用它来实现平移和缩放操作. 2. 特征检测本文使用 FAST 角点检测器, 简单介绍一下 FAST 算法....在我们基础部分，我们主要考虑点特征，点特征也分为角点和斑点特征，对于经典的斑点特征提取SIFT，SURF等算法在执行效率上较为欠缺，目前我们主要使用FAST（features from accelerated

2.1K1 0

一文详解双目相机标定理论

这是因为在许多三维重建算法中，我们都要知道两台相机之间的相对位置关系，这样才能进行距离计算。双目标定前后，双目模型对比如下图所示： ?...图1 立体校正后左右相机图像发生一定扭曲 [2] 这样的好处是：比如后续的立体匹配时，只需在同一行上搜索左右像平面的匹配点即可，能使效率大大提高。...根据前文的推导，在获取了R、T矩阵后，我们就要进行极线校正（立体校正），使两部相机光轴平行，如下所示：图4(a) 立体校正前 [2] 图4(b) 立体校正后 [2] 但是平行的方法有很多，可以：...图2 裁剪效果演示 [2] 05 参考文献 1.opencv双目视觉标定，激光结构光提取，指定特征点获取世界坐标：https://blog.csdn.net/slzx5511/article/details...下载2 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复：计算机视觉，即可下载计算机视觉相关17本pdf书籍，包含计算机视觉算法、Python视觉实战、Opencv3.0学习等。

9263 0

自动驾驶常用传感器概要

SDK可以在官网（https://www.alliedvision.com/cn.html）上找到，推荐使用最新的Vimba_v2.0开发套件，安装过程较为简单，且SDK中包含QT、OpenCV在内的多个开发示例...，在以激光雷达为主要感知手段的自动驾驶车辆中应用并未达到预期。...中也集成了该方法，习惯C编程的可以看下，OpenCV经典教材《学习OpenCV》中文版464页至492页有详细内容，更有代码，不多说。...应用：比较推荐用全景相机做视觉里程计，视野范围大，特征点关联度高，个人始终觉得用全景视觉配合组合导航做高精度地图重建是个不错的选择，实现自动驾驶汽车车道级别定位，其他的没有深入研究。...以前觉得在激光雷达出现以后，红外相机在自动驾驶应用中处于一个比较尴尬的地位，价格不菲且没有激光雷达结果来的直接，使用之后发现，在障碍物（如人）识别上，激光离散点云还是比不上空间上连续的图像。

1.4K6 1

3D相机的数据处理方式

在上一篇中，我们介绍了什么是3D相机。但是对于初次接触3D相机的同学，可能首先面临的问题是如何处理3D相机得到的数据。3D相机的数据分为两种方式：三维点云数据方式，二维数据方式。...为了保证后续的使用，例如纹理贴图等，深度图像和2D图像通常具有位置一致性，换句话说，深度图像上的像素点和纹理图像中的像素点是一一对应的，这个特点在纹理贴图过程中非常重要。...为了完成一个项目，在实际中我们可能两种方式都会用到，例如先对深度图像做一些预处理，提取出我们想要的部分，再对这一部分单独生成点云，减小后续的工作量。...下载1 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉，即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。...下载2 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉github资源汇总，即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的

4632 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云