摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点，一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型，另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。
2023-01-14 18:36:59
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基于最小二乘方法的加速度计标定，包括有关仿真数据生成程序，线性最小二乘方法，非线性最小二乘方法，递推线性最小二乘方法等代码，还有详细的解释
2023-01-11 11:00:09
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本PPT中主要针对CANape插入虚拟函数进行说明；
在汽车标定测试开发过程中，对测量数据（dat、mdf等文件格式）分析时，有时需要进行数据分析，比如原始的测量数据中有发动机转速、扭矩参数，但是没有功率参数，但是功率可以根据转速和扭矩参数计算，计算公式power=T*n/9550。根据分析数据的需要，我们可以利用CANape的函数功能，计算间接信号，并在图形窗口中显示，方便数据统计分析。
本文以简单的功率计算说明。
2023-01-08 12:23:22
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基于opencv2.3.1+VS2010的相机标定程序，修改opencv配置即可运行。
2023-01-04 19:54:17
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摄像机的快速高精度标定一直是视觉测量中亟需解决的主要问题，目前针对不同的摄像机成像模型有多种标定方法。提出了一种基于圆形标记点以及极径、极角的棋盘格角点排序算法，实现了单目和多目摄像机的高精度全自动标定。通过实验验证了该算法对于不同位姿标定图像的有效性和稳健性，实验结果表明改进后的标定方法既保证了摄像机的标定精度，又提高了标定的自动化程度，可以广泛应用于机器视觉中的单目和双目摄像机的标定。
2023-01-03 17:06:37
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