该文件为我调研和筛选之后的基于消失点的相机标定的经典文献。基于消失点的标定方法主流的有微软研究院的方案和其他方案的。微软研究院的是针对交通场景，它利用车辆的特征：比如后视镜、车辆正中心、车辆大灯等特征点。
2020-12-14 16:40:22
73.79MB
1
在三维计算机视觉中, 消失点和消失线扮演着极其重要的角色。在此利用场景中常见的平行线和正交线的特点,
通过绝对二次曲线图像和消失点的计算, 测量场景中其他几何结构的关系。该方法不需要摄像机事先标定。实验表明, 在
单幅图像中该方法所得结果可以作为一个较好的估计值, 在 2 幅图像中所得结果则较为精确。因此在图像测量中该方法
有着一定的实用价值。
2019-12-21 22:06:54
132KB
1
机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数即为相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。本代码实现了基于张正友标定法和基于消失点标定法两种相机标定方法并进行验证。
ps.压缩包中列出了张正友和两篇消失点法的论文
代码实现基本上是按照论文的方法复现
2019-12-21 21:31:21
4.72MB
1
包含Markéta Dubská的两篇paper：《Real Projective Plane Mapping for Detection of Orthogonal Vanishing Points》《PClines – Line Detection Using Parallel Coordinates》以及matlab测试代码
2019-12-21 21:28:20
1.44MB
1