随笔分类 -  相机标定

摘要:实现世界坐标到UV纹理坐标的映射通常涉及以下几个步骤。这些步骤将帮助你将三维点云中的点转换为对应的二维纹理坐标,以便进行纹理映射。 获取相机内外参数 内参: 包括焦距 (f_x)、(f_y) 和主点 (c_x)、(c_y)。 外参: 包括旋转矩阵 (R) 和平移向量 (T)。 定义世界坐标 设定一个 阅读全文
posted @ 2025-01-03 00:44 aisuanfa 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在相机标定中,焦距分为 x 方向和 y 方向(通常表示为 (f_x) 和 (f_y))的原因主要与以下几个方面有关: 传感器的非正方形像素 非正方形像素: 许多相机传感器的像素并不是完全正方形的,导致在水平方向和垂直方向上的焦距可能不同。即使像素是正方形的,图像传感器的制造误差也可能导致焦距的微小差 阅读全文
posted @ 2025-01-03 00:42 aisuanfa 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:选择结构光三维重建系统中的相机分辨率、投影仪尺寸、标定板大小等硬件时,需要综合考虑多个因素,以确保系统性能和测量精度。以下是具体的选择指南: 相机分辨率 应用需求: 根据应用的精度需求选择相机分辨率。例如,牙科、医学成像等高精度应用建议使用高分辨率相机(如1080p或更高)。 物体细节: 对于需要捕 阅读全文
posted @ 2025-01-03 00:41 aisuanfa 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在相机标定过程中,选择棋盘格的大小是一个重要的步骤,直接影响标定的精度和效果。需要考虑的因素和建议: 棋盘格的尺寸 格子尺寸: 通常选择的棋盘格每个方块的边长应在几毫米到几厘米之间。具体尺寸取决于拍摄距离和相机的分辨率。 推荐尺寸: 常用的棋盘格尺寸为20mm x 20mm、30mm x 30mm或 阅读全文
posted @ 2025-01-03 00:40 aisuanfa 阅读(88) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://blog.csdn.net/weixin_43159148/article/details/97918258 https://blog.csdn.net/qq_41372644/article/details/121089361 Camera 1 Intrinsics 相机1内参 F 阅读全文
posted @ 2025-01-02 23:44 aisuanfa 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在相机标定中,镜像畸变和切向畸变是常见的畸变类型。它们通过特定的公式来描述,通常使用相机的内参和畸变系数来进行补偿。 1. 镜像畸变(径向畸变) 镜像畸变主要是由于镜头的光学特性引起的,通常用以下公式表示: [ x_{d} = x(1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6) ] 阅读全文
posted @ 2025-01-02 23:14 aisuanfa 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:calibrateCamera: 输入:世界坐标objectPoints, 角点检测imagePoints 输出:获取相机的内参矩阵cameraMatrix1、cameraMatrix2和畸变系数distCoeffs1、distCoeffs2. stereoCalibrate 输入:世界坐标obje 阅读全文
posted @ 2025-01-02 16:02 aisuanfa 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在 OpenCV 的 stereoCalibrate 函数中,生成的本质矩阵 ( E ) 和基础矩阵 ( F ) 是立体视觉中的重要输出,分别描述了两个相机之间的几何关系。以下是它们的物理意义和作用的详细解释: 1. 本质矩阵 ( E ) 物理意义: 本质矩阵 ( E ) 描述了两个相机之间的相对旋 阅读全文
posted @ 2025-01-02 15:22 aisuanfa 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在 OpenCV 的 stereoRectify 函数中,输出的参数包括旋转矩阵 ( R )、平移向量 ( T )、以及旋转矩阵 ( R_1 )、( R_2 )、投影矩阵 ( P_1 )、( P_2 )、和重投影矩阵 ( Q )。以下是对这些参数的物理意义和作用的详细解释: 1. 旋转矩阵 ( R 阅读全文
posted @ 2025-01-02 15:13 aisuanfa 阅读(91) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在 OpenCV 中,cornerSubPix 函数用于对角点的亚像素精确化。这个函数可以提高角点检测的精度,通常在角点检测之后使用,如在 Harris 或 Shi-Tomasi 角点检测之后。 函数原型 void cv::cornerSubPix( InputArray image, InputO 阅读全文
posted @ 2025-01-02 13:22 aisuanfa 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在 OpenCV 中,findCirclesGrid 是一个用于检测图像中的圆形格点(通常用于相机标定或校正的检测目标)的函数。它可以用于查找在特定模式下排列的圆形图案,如棋盘格或圆形网格。该函数是相机标定和立体视觉的重要工具。 函数原型 bool cv::findCirclesGrid( Inpu 阅读全文
posted @ 2025-01-02 12:52 aisuanfa 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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