11 2022 档案
摘要:双目立体匹配可划分为四个步骤:匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。 Step1 匹配代价计算 匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点,都可以通过匹配代价函数计算匹配代价,代价越小说明相关性越大,是同名点的概率也越大。 每个像素在搜索同名点之前,往往
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摘要:% 读取彩色图像 img_L = imread("L06.bmp"); img_R = imread("R06.bmp"); load('stereoParams.mat'); % 矫正左右图像,利用导入的立体相机参数 [L_Rect, R_Rect] = rectifyStereoImages(i
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摘要:#include "opencv2/opencv.hpp" #include <time.h> using namespace cv; int main() { //初始化 FileStorage fs("cameraParameter11_22.yaml", FileStorage::WRITE)
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摘要:结构光技术 基于结构光的三维成像,实际上是三维参数的测量与重现,与双目立体视觉之类的被动三维测量技术区别在于,该方法被称为主动三维测量。因为它需要主动去投射结构光到被测物体上,通过结构光的变形(或者飞行时间等)来确定被测物的尺寸参数。 首先,结构光的类型分为很多种,结构光就是将光结构化,简单的结构化
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摘要:最近在学习李博的一系列博客,在这里想做个记录(对原文简洁化了一下并加了代码实现),如果有朋友想看原文的话末尾有链接 研究对极约束的目的 对两幅图像的二维匹配搜索变成一维,节省计算量,排除虚假匹配点,让匹配的搜索空间变小,略去完全不可能是解的像素。 对极约束,是将搜索空间约束到像平面内的一条直线上。
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摘要:双目视觉中三个关键的矩阵:本质矩阵、基础矩阵、单应性矩阵,它们可以建立两个视图公共点之间的坐标联系,或者完成公共点之间的坐标转换。 在双目立体系统中,在双相机的相机坐标系之间建立一个旋转和平移转换关系,也就是外参矩阵R和t,直观上来说,它们将空间点在左相机的相机坐标系坐标转换为在右相机的相机坐标系坐
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摘要:针孔模型 立体视觉的三个关键坐标系是影像坐标系、相机坐标系、世界坐标系。 影像坐标系 影像坐标系是一个二维坐标系,是在影像内建立的坐标系,描述像素点在影像中的位置,分为以像素为单位的(u, v)坐标系以及以物理尺寸为单位的(x, y)坐标系。(这里讲的和图的对应关系不太理解,先搁置)。在计算机视觉中
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摘要:标定板的选择,有CharuCo,棋盘格,不对称的圆和棋盘格。 标定板尺寸 在选择标定板时,一个重要的考虑因素是它的物理尺寸。这最终关系到最终应用的测量视场(FOV)。这是因为相机需要聚焦在特定的距离上标定。改变焦距长度会轻微地影响对焦距离,这会影响之前的标定。即使是光圈的改变通常也会对标定的有效性产
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