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OpenCV标定

首先我们看看测距原理的算法 learnOpenCV资料库 参考blog 公式如下 ? ? 摄像机俯视图 ? 计算原理效应如下 ?

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视觉简介

立体视觉,在百度百科里的解释是这样解释的:立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像 我相信未来的世界一定是三维感知的世界,毕竟二维世界很多情况下不能满足要求的, 一 视差 Disparity与深度图 那么提到视觉就不得不提视差图:立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别 无论是还是kinect都是类似的原理 ? f=Focal length b=Baseline d=Disparity value ps=Pixel size D=Depth ? THE END 注意 前微信交流群不断壮大,由于人数太多,前有两个群,为了鼓励大家分享,我们希望大家能在学习的同时积极分享,将您的问题或者小总结投稿发到群主邮箱主邮箱dianyunpcl 当然为了让大家更好的交流,我们组织了论文共读微信群,前有一学习小组点云深度学习组,在此招募小组长能够承担一些责任带领和组织大家一起阅读论文,那么有意成为组长的可加微信私信群主,谢谢大家。

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    立体匹配

    1、立体匹配定义 立体匹配是立体视觉研究中的关键部分(匹配与深度计算(三角化),直接法中也有一定关系)。其标是在两个或多个视点中匹配相应像素点,计算视差。 如图:视差与深度的关系 ? 极线约束:所谓极线约束就是说同一个点在两幅图像上的映射,已知左图映射点p1,那么右图映射点p2一定在相对于p1的极线上,这样可以减少待匹配的点数量。 ? 3.3立体匹配算法步骤 1)匹配代价计算(Cost Computation): 计算匹配代价,即计算参考图像上每个像素点IR(P),以所有视差可能性去匹配标图像上对应点IT(pd)的代价值,因此计算得到的代价值可以存储在一个

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    视觉介绍

    504658359c31c703926ad79e0173760e&dis_t=1649220876&vid=wxv_2277819855510929408&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 视觉介绍

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    pythonY轴

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    windows版本python安装

    有时候我们需要在windows系统上面安装版本的python,但是时间一长就忘了pip是为了pyhon2还是python3安装的了,别人我不知道,反正我是这样的,所以写了个pip安装的技巧; pip2 python版本的pip能够共存。 C:\Users\huxia>pip2 -V pip 18.0 from c:\python\python2\lib\site-packages\pip (python 2.7) C:\Users\huxia >pip3 -V pip 18.0 from c:\python\python3\lib\site-packages\pip (python 3.5) 这样一来我们就能使用pip2 和pip3来对对应的 python版本安装不同的包了!

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    opencv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视觉方面的进展总结一下 图2, 摄像头模型立体视图 图1解释了摄像头测距的原理,书中Z的公式如下: ? 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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    计算深度值

    25dc267f5a0dceeb13aa0055f1b4fb9c&dis_t=1649220570&vid=wxv_2225796463496871941&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 相机如何计算深度

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    python deque 队列

    /cookbook/somefile.txt') as f: for line, prevlines in search(f, 'python', 5): for pline in prevlines

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    Python解放

    Python解放手 一、前言 Python 中提供了很多模块可以用于控制输入设备,像是传统的 win32gui,或者是用于游戏开发的 Pygame。 点击鼠标: from pynput import mouse # 创建鼠标 m = mouse.Controller() # 点击鼠标左键 m.click(mouse.Button.left) 2.5、击鼠标 击也是个非常常用的操作,我们同样可以使用 click 方法: from pynput import mouse # 创建鼠标 m = mouse.Controller() # 点击鼠标左键 m.click

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    及深度相机比较

    但是单SLAM估计的轨迹和地图将与真实的轨迹和地图相差一个因子,也就是尺度(scale),单凭图像无法确定这个真实尺度,所以称尺度不确定性。 基于单手眼相机和激光测距仪,提出了一种尺寸未知的空间矩形平面的位姿测量算法 单视觉测量的原理和实现方法,得出采用线激光器、单CCD 相机、小孔成像和激光面约束模型的单视觉测量方法。 缺点: 配置与标定较为复杂 深度量程和精度受到基线与分辨率限制 视差计算非常消耗计算资源,需要GPU/FPGA设备加速 用两部相机来定位。

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    在Android实现测距

    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实现测距 前言 在上一章我们介绍了《摄像头测量距离》,在这个基础上,我们来了解如何在Android上使用测距算法。 通过本教程,你不仅掌握如何在Android中使用SBM等测距算法,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。 ,接下来就可以很方便实现测距。 在MainActivity.java中,简单几步就完成了测距,在使用OpenCV之前一定要执行OpenCVLoader.initDebug(),然后读取assets文件夹中的图像,分别是是左右拍摄保存的图像

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    在Android实现测距

    我们来了解如何在Android上使用测距算法。 通过本教程,你不仅掌握如何在Android中使用SBM等测距算法,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《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测距。 在MainActivity.java中,简单几步就完成了测距,在使用OpenCV之前一定要执行OpenCVLoader.initDebug(),然后读取assets文件夹中的图像,分别是是左右拍摄保存的图像

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    python端队列deque

    /cookbook/somefile.txt') as f: for line, prevlines in search(f, 'python', 5): for

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    Python层for循环

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    Python安装版本

    Python的环境部署一直是有问题,今天就想个办法把这个问题解决了 同时安装Python2和Python3的版本并配置环境变量 在官网下载Python2和Python3的安装包 安装Python2和Python3

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    Python——实现色球

    文章录[隐藏] 利用Python实现色球的号码生成 利用Python实现色球的号码生成 没中继续干活 from random import randrange , randint , sample def display (balls ): """ 输出列表中的色球号码 """ for index , ball in enumerate (balls ): random_select ( ) ) if __name__ == '__main__': main ( ) ---- 行云博客 - 免责申明 本站提供的一切软件、教程和内容信息仅限用于学习和研究的 本文链接:https://www.xy586.top/7439.html 转载请注明文章来源:行云博客 » Python——实现色球

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    摄像头测量距离

    前言 在计算机视觉中,可以通过摄像头实现,常用的有BM 算法和SGBM 算法等,测距跟激光不同,测距不需要激光光源,是人眼安全的,只需要摄像头,成本非常底,也用于应用到大多数的项中。 本章我们就来介绍如何使用摄像头和SGBM 算法实现距离测量。 通常摄像头拍摄得到的图像是左摄像头拍摄的在第一位,然后是右摄像头,使用OpenCV拍摄的图像,可以通过裁剪的方式把他们分开分别存储。 [在这里插入图片描述] 以下为每个参数值对应的测距的参数。 下面我们就使用Python实现这个测距的程序,为了简单,该程序只是使用本地保存的左图像和右图像,如何读者想使用摄像头拍摄,可以参考文章开头提供的拍照代码,两者结合,实时检测距离。

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    视觉之相机标定

    摄像机标定的 给定物体的参考点坐标(x,y,z)和它的像素坐标(u,v) 确定相机内部的几何和光学特性(内部参数) 摄像机在三维世界坐标关系(外部参数) ? ?

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