精确标定能够发挥出聚焦型光场相机在场景重建和非接触测量等方面的作用。而标定精度提升的关键之一在于精确的特征提取算法。为了提升特征检测的精度和效率,提出一种基于原始图的棋盘格角点检测算法。利用稳健的角点检测算子对原始图角点进行检测,并利用二维角点与三维光场圆域特征的对应关系进行角点筛选。然后,利用图像一致性对角点进行亚像素优化。进行了仿真角点检测实验和仿真标定实验,并基于R29聚焦型光场相机得到的重建角点进行了距离测量实验。实验结果表明,所提角点检测算法的精度高于现有算法,并证明了基于所提角点检测方法的标定算法能够得到更加精准的结果。
2022-09-05 16:30:16 9.64MB 机器视觉 聚焦型光 角点检测 标定
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Linux下c++语言五子棋棋盘文件
2022-09-05 09:07:29 7KB c++
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斗兽棋(python)
2022-09-02 19:07:08 32.91MB python 斗兽棋 7*9的棋盘
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图 28.4 一个国际象棋棋盘以及一个皇后 皇后放置问题是要把八个皇后放到一个八乘八的棋盘上,使得棋盘上的皇后之间相互不构成威胁。在 计算中,我们当然要一般化这个问题,问是否可以把 n个皇后放到某个任意大小的 m乘 m棋盘上。 显然,在考虑设计能够解决这个问题的函数之前,我们需要一种棋盘的数据表示法以及一些基本的处 理棋盘的函数。下面从一些基本的数据和函数的定义开始。 习题 28.2.1 开发棋盘的数据定义。
2022-08-09 10:28:39 3MB 程序设计 方法 架构 编程
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棋盘识别 该项目重点介绍了采用计算机视觉技术处理棋盘图像并识别棋盘配置的方法。 尽管将棋盘检测用于相机校准是一个经典的视觉问题,但是现有的棋子识别技术在受控环境下仍能正常工作。 程序针对所选的彩色棋盘和一组特定的棋子而定制。 该项目中使用的方法通过使用聚类来分割棋盘和棋子,而与颜色方案无关,对现有研究进行了补充。 对于棋子识别,该方法引入了一种新颖的方法,该方法使用R-CNN训练鲁棒的分类器以处理不同类型的棋盘棋子。 与基于SIFT的分类器相比,该方法在不同种类的样本上表现更好。 如果扩展,这项工作对于记录动作和培训国际象棋AI以预测特定棋盘配置的最佳可能动作可能很有用。 方法堆栈: 获
2022-08-07 10:18:36 82.49MB board-game chess computer-vision neural-network
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用于相机内参标定的棋盘格文件,张正友棋盘格。 A4大小,pdf格式,可直接打印使用 --size 8x6 --square 0.024m
2022-07-13 08:40:22 3KB 相机
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棋盘格标定pdf直接打印visionpro
2022-07-11 11:36:10 1.07MB 棋盘格 标定板 visionpro
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完整代码可运行,有用户登录界面,登陆界面是可进行注册账号的登录界面,然后成功登录后可通过输入棋盘大小和特殊棋盘的位置点击create按钮,弹出新的窗口动态展示棋盘覆盖的过程
2022-06-29 12:41:22 112KB python动态棋盘覆盖可视化
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棋盘加密算法,用c/c++实现的,实现加密解密
2022-06-27 23:07:34 2KB 棋盘
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