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头戴式ARVR 光学标定

为了正确地呈现被认为在空间上与物理环境对齐的虚拟对象，还需要精确地测量用户眼睛在跟踪系统的坐标系中的位置。 20多年来，研究人员提出了各种各样的标定方法来确定穿戴者的眼睛位置。...因此，本文对OST-hmd的标定方法进行了综述。具体来说，它提供了对标定技术的基本原理的见解，并概述了手动和自动标定的方法，以及评估方法和度量。最后，探讨了未来研究的可能性。...在这种情况下，即使跟踪系统需要AR系统反馈渲染相机的姿势，跟踪器也会反馈基准点的姿势，但是这导致了需要执行二次校准的附加要求，这产生了跟踪基准点和渲染相机之间的转换。...自动校准方法 本节介绍了工作人员完全不必手动操作的标定方法。下表的底部总结了这些方法。 Luo等人为类似眼镜的OST HMD开发了一种轴上相机模型，理论上无需手动校准。...然而，由于光学设计的小尺寸，相机必须放置在用户眼睛位置后面20毫米处，这可能导致近距离的配准错误。 在2007年，Priese等人在进行了初步的校准之后，提出了使用眼球跟踪来估计眼球位置的方法。

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使用OpenCV中的Structured-Light(结构光)模块做三维重建（流程 + 代码）

示例代码是一个由两台相机和一台投影仪组成的三维重建程序。本文对此进行了修改，并制作了一个可以使用一台相机和一台投影仪重建 3D结果的程序。【但是，拍摄过程本身并不包含在程序中。...//docs.opencv.org/4.6.0/dc/da9/tutorial_decode_graycode_pattern.htm 必备知识(本文省略内容) 相机校准 投影仪校准 格雷码编码/...解码 三角測量 如何安装使用的库/软件 运行环境 Win 10（64 位） Visual Studio 2015 OpenCV >= 3.0.0 投影仪 相机 工作和处理流程 相机和投影仪校准 将格雷码图案投射到目标物体上并拍摄...解码拍摄的图像 根据解码结果和校准结果进行三角测量 【1】相机和投影仪校准/标定 通过下面链接的方法即可： http://qiita.com/nn_tok/items/852e1a7d4d9a1e7d5075...我们正在检查这个位反转图像和亮度值之间是否有足够的差异。 可选的 -black_thresh 是首先检查光线是否正确到达的阈值。

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    iPhone 摄影中的深度捕捉 ( WWDC2017-Session 507 ) 下篇

    如果您想要完整的图像，可以不要设置缩放。 怎么知道外面是否有黑色区域？在图像内部，存储一个纯净的孔径矩形，它定义了有效像素的区域。...[1505703398167_2262_1505703398287.jpg] 也可以使用相机校准数据传送双重照片。相机校准数据是进行增强现实，虚拟现实，镜头失真校正等需要的数据。...因此，无论是广角的还是长焦和相机校准数据，都可以制作自己的深度图。...所以选择加入这个照片来说，我想用相机进行相机校准，这个照片效果很好。...如果正在进行双重照片拍摄，需要双面照片，并要求相机校准，将获得两张照片回调，并且可以获得具有广角效果的广角校准，和具有长焦效果的长焦校准。

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    基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

    使用两台放置在重叠内容捕获的车辆上的GoPro相机的视频帧进行了实验，而这两台相机未经校准。我们使用所提出的约束进行捆集调整，然后生成了3D稠密点云。...实验 进行了两个实验来评估： 1）在考虑不同的摄像头安装配置情况下的3D重建精度， 2）使用提出的BA中基线约束来提高具有重叠的两个未校准摄像头的3D重建精度。地面激光雷达点云被用作评估的参考。...总结 本文进行了两个实验，以评估使用不同的相机安装配置的3D重建的准确性，以及在两个未校准的相机有重叠的情况下，使用我们提出的基线约束在BA中的准确性改进。...我们的方法还与COLMAP的rig_bundle_adjuster进行了比较，并展示了更准确和稳健的结果，改进率为74.24%，因为我们的方法不需要知道两个相机之间的精确相对定位。...（代码开源） 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集 更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总 SLAM及AR相关分享 TOF相机原理介绍 TOF飞行时间深度相机介绍 结构化PLP-SLAM：单目

    44610

    从循环条件的代码里，我能在面试中甄别程序员是否是高级

    一般来说，工作经验满3后，程序员就达到了高级程序员的年限要求，但能力上是否达到？又如何在面试里短短30分钟里验证程序员是否达到高级程序员的水准？...这里我们来分享下控制流程时的经常会用到的技巧。     我们来通过一个判断是否闰年的LeapYear.java例子来看下if…else语句的常规写法。...判断闰年的条件如下：第一是否能被4整除但不能不100整除，如果是，则是闰年，第二，是否能被400整除，如果是，也是闰年。     这个需求简单到了极点，但可以小处见大，下面给出一个示例代码。    ...5第6行代码里，通过了if语句来判断是否是闰年，如果不是，则走第10行的else分支语句。    ...原因是，我们在做代码测试时，得完全覆盖条件表达式的各种情况，比如在判断闰年的例子里，我们用的测试案例如下。     1是能被4整除但不能被100整除的年份，比如2016。

    84030

    CamMap：基于SLAM地图对不共视相机进行外参标定

    它可以同时标定任意数量的相机，无需标定板、同步、相同分辨率和频率。我们对具有有限和无重叠视场的相机进行了实验评估，结果显示我们的方法具有较高的准确性和效率。...“地图对齐”信息的优化方法比“帧对齐”信息的方法更好。影响校准精度的主要因素是SLAM系统中的漂移，因此我们从以下两个方面判断校准是否成功。...具有重叠视场的三个相机 图5显示了三个相机的布置以及相应的视场，我们使用提出的校准流程进行校准，并将Kalibr 的结果作为标准参考，经典的开源校准工具Kalibr要求校准模式应该出现在视场的所有角落和边缘...我们在展板、办公室和停车场进行了实验，如图6所示。相机A的分辨率为848×480，而B和C均为640×480。...（代码开源） 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集 更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总 SLAM及AR相关分享 TOF相机原理介绍 TOF飞行时间深度相机介绍 结构化PLP-SLAM：单目

    73420

    SensorX2car：在道路场景下的完成传感器到车体坐标系标定

    在实际路测和模拟实验中证明了所提出方法的准确性和泛化能力。同时，相关代码已经开源以造福社区。据我们所知，SensorX2car是第一个开源的传感器与车体校准工具箱。...代码已开源：https://github.com/OpenCalib/SensorX2car。 主要贡献 目前有一些与传感器校准相关的开源项目，但大多数都是用于两个或多个传感器之间的校准。...提出了一种从姿态传感器到车辆的道路场景在线校准方法，可在直线或非直线行驶条件下实施。 所提出的校准方法在我们的模拟和真实数据集上表现出良好的性能，同时，相关代码已经开源以惠及社区。 主要内容 A....通过这种方式，网络被迫更加关注朝向消失点的线条，我们设置一个阈值来标记距离消失点的线条是否为正样本或负样本。 其中d_i是线段l_i和消失点p之间的距离。...因此需要设置一个最小值来删除移动速度过慢的数据点，由于算法的性能高度依赖于曲线拟合的效果，则需要删除曲率大的数据点，这意味着车辆有很大的加速度或者进行了急转弯。

    85820

    深度相机如何标定？（代码开源）

    编译：点云PCL 代码： https://github.com/iaslab-unipd/rgbd_calibration 摘要 常见的消费级RGB-D相机具有粗略的内参和外参校准数据的，通常无法满足许多机器人应用所需的精度要求...我们的校准方法基于一种新颖的双分量测量误差模型，该模型统一了基于不同技术RGB-D相机的误差源，如结构光3D相机和飞行时间相机，提出的的标定模型使用两种不同的参数实现对图像的矫正，这两种图通过控制函数的线性组合提供校准读数...不同距离的一面墙的点云矫正后的结果 校准后的RGB图与深度图配准与使用默认校准参数生成RGB图与深度图配准结果的对比： 对三个经过测试的SL深度传感器和Kinect 2 ToF相机的全局误差进行了实验...对于三个SL传感器，为了进一步评估所提出方法的有效性，在（a）中使用设备校准了深度传感器，而在（b）中我们使用了高分辨率相机。...（代码开源） 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集 更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总 SLAM及AR相关分享 TOF相机原理介绍 TOF飞行时间深度相机介绍 结构化PLP-SLAM：单目

    81320

    基于消失点的相机自标定（2）

    本文详细介绍了两种利用消失点特性的标定方法。目的是为根据实际应用和初始条件选择合适的标定方法提供一个实用的工具。这里详细介绍了两种不同消失点的方法进行相机标定，并进行了比较。...首先，利用合成数据对这两个模型进行了分析。最后，对每种方法进行了实际标定结果进行测试，结果证明了标定的质量。 主要内容 用两个VPs进行合成相机标定 使用两个VPs进行校准的合成设置如图3所示。...噪声鲁棒性分析 对两种校准方法的校准过程的输出进行了评估，并比较了误差随噪声的变化情况。图9示出了使用从噪声图像校准的两个照相机模型获得的投影误差。图10示出了内在参数的演变。...图11 利用由噪声图像标定的摄像机模型估计外部参数的误差。 使用两个真实的VPs进行相机校准 2个VPs校准用一个真实的相机进行测试。根据图像分三步计算VPs的位置。...使用三个真实的VPs进行相机校准 使用三个VPs进行相机校准被应用于使用Google SketchUp重建三维立方体。

    1K30

    交互式相机标定的高效位姿选择方法

    International Symposium on Mixed and Augmented Reality （ISMAR） 论文：https://arxiv.org/abs/1907.04096 代码...第3节：描述了我们的新的姿态选择方法 第4节：描述了完整的标定流程。 第5节： 对该方法在真实数据和合成数据进行了评估，并与OpenCV和AprilCal[10]的标定方法进行了比较[3]。...验证用户是否足够接近目标姿态我们使用Jaccard指数J(A，B)（交集联合）计算的投影模式的目标姿态T和面积的投影从当前姿态估计e我们假设用户已经达到所需的姿态如果J(T，E)>0.8。...5.1 合成数据 图片 图4 姿态选择策略和校准参数不确定性的相关性（因此误差条意味着“σ的方差”） 相机参数是基于罗技C525相机 的校准参数。...5.4 用户调查 我们在5名同事中进行了一项非正式的调查，以测量在使用我们的方法时所需的校准时间。该工具是第一次使用，唯一给定的指令是覆盖应该与校准模式匹配。照相机是固定的，标定板必须被移动。

    1K20

    基于在线光度校准的混合稀疏单目视觉里程计

    光度校准被巧妙地集成到联合工作的VO系统中： （1）在HSO中准确校准和补偿了相机的光度干扰，如暗角和曝光时间的变化，从而提高了VO的准确性和鲁棒性。...对各种公共数据集进行了广泛实验，以评估所提出的HSO与最先进的单目vSLAM/VO和在线光度校准方法的性能。...在三个现有的公共数据集上进行了广泛的各种vSLAM/VO系统实验，通过一组配置全面系统地评估了在线光度校准和HSO与最先进系统的性能，并将源代码公开：https://github.com/luodongting...使用不同初始估计的相机响应函数进行光度校准的结果，其中(a)、(b)和(c)分别是使用它们左下角的初始相机响应函数进行校准的图像，而(d)是原始图像。...，同样，在光度校准方面，我们获得的相机光度参数估计精度也优于现有的在线光度校准系统。

    22110

    Camera-Lidar投影：2D-3D导航

    在捕获更密集和更丰富的表现方面，相机的性能优于LIDAR。从图2中，仅看稀疏点云，就很难正确地将黑匣子识别为行人。但是注意RGB图像，即使人朝后，我们也可以很容易地看出物体看起来像行人。...请参阅Kitti Dataset网站或文件夹下Github 上的代码 以了解数据格式。...接下来，将详细介绍3D-2D和2D-3D投影映射，最后以可视化的方式显示激光雷达与摄像机的数据。所有inline文本格式都是函数，变量或代码中的文件 。 传感器设置，校准和坐标系（KITTI） ?...包含3x4投影矩阵参数，这些参数描述了世界坐标系上3D点到图像中2D点的映射。 校准过程在[2]中说明。需要注意的是将校准cam0用作参考传感器。激光扫描仪相对于参考相机坐标系进行配准。...R_ref2rect在校准过程中也已经被考虑，以校正摄像机之间的平面。 它包含以下信息： • P_rect[i]：从校正参考相机框架到投影的投影变换cam[i]。

    2.6K10

    一次采集无需特定目标的LiDAR-相机外参自动化标定工具箱

    尽管在过去的十年中对LiDAR-相机标定进行了积极的研究，但机器人学界仍然缺乏一个方便和完整的LiDAR-相机标定工具箱。...整个系统经过精心设计，具有对LiDAR和相机投影模型的通用性，可以应用于各种传感器模型。 我们将开发的方法代码作为开源发布，以造福社区。...图6: LiDAR-camera标定实验的传感器配置。 图7，使用高反射率球形目标测量的参考LiDAR-相机变换；目标的2D和3D位置进行了手动注释，并通过最小化其重投影误差来估计变换。...总结 我们开发了一个通用的LiDAR-相机校准工具箱，对于完全自动的标定过程，使用基于图像匹配的初始估计方法，然后，通过基于NID的直接LiDAR-相机配准算法对初始估计进行了优化，实验结果表明，该工具箱能够准确地校准旋转和非重复扫描...（代码开源） 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集 更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总 SLAM及AR相关分享 TOF相机原理介绍 TOF飞行时间深度相机介绍 结构化PLP-SLAM：单目

    85920

    用于智驾车辆的相机-IMU外参监控

    然而预先标定的外参可能由于外参干扰（例如车辆振动）而不再准确，这将导致自动驾驶车辆性能显著下降。现有的方法依赖于在线校准，无论外参是否实际发生更改或是否需要重新校准，这在计算上效率低下。...主要贡献 为了避免不必要的在线传感器重新校准，本文侧重于监测传感器套件（包括相机和IMU）的传感器校准质量。据我们所知，这是第一种可以有效监测传感器重新校准需求而无需执行“真实”估计任务的方法。...其中一个关键挑战是并非所有特征点都能正确捕捉校准质量：移动物体的特征点会引入相机的显著深度误差，很难与传感器校准误差区分开。...我们迭代并选择一组最接近的点来检查它们是否是道路特征点。在最坏的情况下，检查所有特征点需要O(|Pk|)的时间。...我们在算法1中总结了我们的在线相机到IMU外参校准质量监控算法。 实验 我们实现的算法使用模拟和KITTI数据集进行了实验。

    28910

    阿里巴巴开源：一次采集轻松解决多摄像机和3D激光雷达标定

    ，在本文中，我们提出了一种单次采集的解决方案，用于校准多个相机和三维激光雷达之间的外参。...多个激光雷达和相机的快速且鲁棒的外参标定方法（代码开源）这篇文章的后续了，不同的是这里采用了单独有人工设计的标定间，思想是一致的。...实验 为了评估所提出的方法的效率，我们在一台装有Intel i7-8700k的计算机上进行了所有实验，实验中采用了四种装置，如图4所示： （a）立体摄像机（分辨率：1280×1024）； （b）地面激光扫描仪...此外，摄像机的内在参数也可以使用所提出的标定间与外在变换一起校准，我们还想检查在联合配置的传感器中优化相机和激光雷达的外部参数是否有益。...比如可以通过单帧图实现隔着玻璃的相机的内参再标定和优化，以及实现IMU与其他传感器的外参标定，十分期待了！！！，另外既然有开源代码，博主计划在后期对代码进行一些编译和记录，欢迎有兴趣的小伙伴一起学习！

    1.1K20

    RGBD深度相机如何标定？

    编译：点云PCL 代码：https://github.com/iaslab-unipd/rgbd_calibration 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。...摘要 常见的消费级RGB-D相机具有粗略的内参和外参校准数据的，通常无法满足许多机器人应用所需的精度要求。...我们的校准方法基于一种新颖的双分量测量误差模型，该模型统一了基于不同技术RGB-D相机的误差源，如结构光3D相机和飞行时间相机，提出的的标定模型使用两种不同的参数实现对图像的矫正，这两种图通过控制函数的线性组合提供校准读数...内容介绍 标定算法流程 深度图矫正，不同距离的一面墙的点云矫正后的结果 校准后的RGB图与深度图配准与使用默认校准参数生成RGB图与深度图配准结果的对比 总结 本文提出了一种通用RGB-D传感器标定的新方法...，在算法的第二阶段，在鲁棒优化框架内，估计深度系统误差以及摄像机深度传感器对准，文章用几个传感器进行了详尽的实验，结果表明，该方法提供了高度精确的结果，优于其他最先进的方法。

    1.6K10

    论文简述 | CamVox: 一种低成本、高精度的激光雷达辅助视觉SLAM系统

    代码和数据集,希望提供一个相机+ Livox激光雷达的SLAM解决方案 ?...由于远距离探测和高精度,相机和激光雷达之间的外部参数校准成为更重要的考虑因素.在[12]中,激光雷达相机的建议解决方案可以分为两种方式.第一个是校准过程是否需要一个校准目标,第二个是校准是否可以在没有人为干预的情况下工作...然后将这些新参数的成本函数与先前的值进行比较,并决定是否在输入预处理线程处更新外部校准参数....我们的自动校准结果如图8所示.图8a中示出了当传感器和照相机未被校准(未对准超过2度)时,激光雷达点在RGB图像上的覆盖.成本函数的值为7.95.自动校准被触发并校准结果,如图8(b)所示,其中成本函数值为...,开发了一种可以在不受控制的场景中执行的自动校准算法.在自动校准精度、关键点分类深度阈值和轨迹比较方面对新框架进行了评估.它也可以在机载计算机上实时运行.我们希望这个新的框架可以用于机器人和传感器研究,

    1.3K20

    鲁棒的激光雷达与相机标定方法

    本文使用的代码和数据集均开源可用。...N_L进行对齐，如等式（1）所示，假设我们知道NC和NL，我们可以求解该旋转矩阵： 在前人的基础上进行了优化，允许在NL和NC中包含更多法线，通过过度训练问题来提高算法的鲁棒性，从而避开了对线性依赖问题...文章通过评估棋盘测量的误差，我们可以对棋盘角点和中心估计的精度进行定量测量。由于平移向量是通过在相机和激光雷达中对齐棋盘的中心来计算的，因此中心估计中的错误将导致校准结果中的错误。...，左侧是VLP16与相机的校准结果，右侧是Baraja光谱扫描与相机标定结果，随着50组的平均VOQ分数增加，场景错位、重投影误差平均值和标准偏差也随之增加，这种相关性在VLP-16和Baraja光谱扫描中都可以观察到...总结 本文提出了一种新的、鲁棒的校准方法，重点是优化数据选择过程，我们通过投影整个点云并评估估计的校准参数是否适合整个场景，而不是是否适合单个位姿，从而提供结果的准确性，我们的方法实现了1-1.2cm的平均重投影误差

    1.2K22

    自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究进展综述

    公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。...本文的主要贡献如下： •据我们所知，本文首次对自主驾驶中基于深度学习的图像和点云融合方法进行了研究，包括深度完成、动态和静态目标检测、语义分割、图像融合、图像融合、点云融合等，跟踪和在线交叉传感器校准。...•本文根据融合方法对方法进行了组织和评审。此外，本文还介绍了最新的（2014-2020年）最新的相机-激光雷达融合方法的概述和性能比较。...基于检测的跟踪（DBT）和无检测跟踪（DFT）方法的比较 八，在线交叉传感器校准 相机-激光雷达融合管道的先决条件之一是传感器之间的无缺陷注册/校准，这可能很难满足。...然而，基于MI的方法对于纹理丰富的环境、较大的去校准和传感器位移引起的遮挡不具有鲁棒性。或者，基于激光雷达的视觉里程计方法[128]使用相机的自我运动来估计和评估相机激光雷达的外部参数。

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