文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标,利用本质矩阵标定双目相机,快速找出了相机的相对位置关系;利用MATAB软件和图像处理进行编程求解;通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证,得出模型的精度。 针对问题一,根据数码相机的特点,提出了一个新的标定方法,建立相机标定模型,确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标,为问题二的计算提供了一个好的算法。 针对问题二,我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。 针对问题三,我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后,发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内,说明前述模型的计算结果的精度很高,通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小,认为前述模型有很好的稳定性。 针对问题四,我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法,通过双目匹配点,线性地求解本质矩阵,快速找出摄像机的相对位置关系。
2019-12-21 21:35:38 463KB 双目定位 系统定标 灰度质心法
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OpenCV+OpenGL 双目立体视觉三维重建代码以及文档 使用opencv进行立体匹配获取视差图,三角剖分 使用opengl进行纹理贴图 需要配置opengl,opencv,vs2015工程 博客地址: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217
2019-12-21 21:35:17 1.68MB 三维重建
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数字图像处理领域中基于双目立体视觉的三维重建
2019-12-21 21:30:19 3.51MB 三维重建
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双目矫正及视差图的计算 立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系,根据三角测量原理,得到视差图;在获得了视差信息后,根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。
2019-12-21 21:26:55 826KB 双目矫正 视差图的计算 c++ 源代码
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VS2010为平台,OpenCV的双目标定、双目校正实验,以Opencv下给的图像试验结果,使用时请先检查下目录
2019-12-21 21:20:06 2.97MB 双目标定校正
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基于双目立体视觉的目标识别与定位, 基于双目立体视觉的目标识别与定位
2019-12-21 21:16:56 9.53MB 双目立体视觉 目标识别
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OpenCV3+VS2017+单目标定+双目标定+双目测距的整个工程压缩包,包含两种分辨率的图片。
2019-12-21 21:12:25 224.35MB OpenCV3 相机标定 立体标定 双目测距
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基于SIFT算法的特征提取(VS2015+OpenCV2.4.13) 主要分为以下几个步骤: (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵
2019-12-21 21:05:15 17.39MB 双目 sift match
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本VS工程是基于ORB算法的特征提取和匹配,搭建环境为:VS2015+OpenCV2.4.9。
2019-12-21 21:05:15 17.51MB ORB 特征匹配 双目 ORB-ma
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用于测试双目摄像头可同时打开预览功能,可以选择性开启某个摄像头。用于测试双目摄像头可同时打开预览功能,可以选择性开启某个摄像头。
2019-12-21 21:04:07 2.33MB 双目摄像头
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