两个相机之间的基线可以从未校准的校正图像对中确定吗？ - 腾讯云开发者社区

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双目测距原理

相机标定：摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变，可由三个参数k1,k2,k3确定；由于装配方面的误差，传感器与光学镜头之间并非完全平行，因此成像存在切向畸变，可由两个参数p1,p2确定。...重点来看一下视差（disparity），视差是同一个空间点在两个相机成像中对应的x坐标的差值，它可以通过编码成灰度图来反映出距离的远近，离镜头越近的灰度越亮；（前提是两个摄像头是水平，如果两颗摄像头是垂直的...需要在整个图像中地毯式搜索吗？当然不用，此时需要用到极线约束。如上图所示。...所以匹配工作是一项很重要的事情，这也关系着双目视觉测距的准确性。双目视觉的工作流程相机镜头畸变校正原理及方法，之前介绍过，这个基本是通用的，可以用张正友校准法。...测量范围和基线（两个摄像头间距）关系很大：基线越大，测量范围越远；基线越小，测量范围越近。所以基线在一定程度上限制了该深度相机的测量范围。

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Camera-Lidar投影：2D-3D导航

图1.图像上的激光雷达点激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法，从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。...图2.行人检测的RGB和点云表示相反，激光雷达可以很好提取距离信息，但是使用相机以标准透视图进行测量距离则非常困难。通过融合来自两个传感器的信息，利用两个传感器的优势，克服各自的局限性。...包含3x4投影矩阵参数，这些参数描述了世界坐标系上3D点到图像中2D点的映射。校准过程在[2]中说明。需要注意的是将校准cam0用作参考传感器。激光扫描仪相对于参考相机坐标系进行配准。...R_ref2rect在校准过程中也已经被考虑，以校正摄像机之间的平面。它包含以下信息： • P_rect[i]：从校正参考相机框架到投影的投影变换cam[i]。...注意，bx [i]表示相对于参考摄像机0的基线。 ? • R0_rect ：旋转以说明参考摄像机中点的校正。 • Tr_velo_to_cam：从激光雷达到参考相机的欧几里德变换cam0。

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基于单目地面纹理的同时定位与建图方法

首先对输入图像进行处理，然后使用连续的图像对来估计仅基于视觉的里程计。接着利用闭环进行校正漂移，在里程计和闭环校正步骤中，都使用图像中识别出的关键点及其关联描述子来估计图像对之间的变换。...此外，两个步骤都使用在地面平面上投影的关键点和鲁棒确定性模型M-estimators来估计变换，与局部视觉里程计不同，闭环检测使用三个度量方法来确定候选闭环是否有效，每个步骤估计的变换被插入到表示地图的因子图中...图7显示了一个示例结果，用红线连接每个确定的环路闭合，每个环路闭合连接两个附近的图像，没有错误的环路闭合。...总结本文提出了一种创新的地面纹理SLAM系统，它仅使用校准的向下朝向的单目相机，这个系统是第一个在地面纹理领域提供完整在线SLAM功能而无需现有地图的系统，在接收新图像时，它会检测图像中的关键点，并使用相机位置的已知信息将它们投影到地面平面上...，然后，它使用鲁棒的M-estimator方法估计机器人在图像对之间经历的地面平面2D变换，闭环检测使用三个阈值来识别重访区域以提高整体准确性，我们提供了实验结果，展示了该系统在各种地面纹理上的可靠性，

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伪激光雷达：无人驾驶的立体视觉

由于他们从不同的角度看一幅图像，他们可以计算出两个视点之间的差异，并建立一个距离估计。这里有一个双目立体摄像头设置的例子。你可以在大多数无人驾驶汽车中找到类似的东西。 ? 立体相机如何估计深度？...立体设置的鸟瞰图 xL 对应左摄像头图像中的点，类似的xR 对应右摄像头。 b 是基线，是两个摄像头之间的距离。如果你运用泰勒斯定理，你会发现我们可以得到两个等式: 对于左边的摄像头: ?...立体视觉这些图像中的每一个都有外部参数 R 和 t，事先由校准确定(步骤1)。视差对于每个图像，我们可以计算出相对于其他图像的视差图。我们将: 1....确定两幅图像之间的视差 2. 将投影矩阵分解为相机内部矩阵 K，外部参数 R，t 3. 使用我们在前两个步骤中收集到的信息来估计深度我们将得到左侧和右侧图像的视差图。...整个过程如下: 从 K 矩阵得到焦距 f 使用平移向量 t 中的对应值计算基线 b 使用之前的公式和计算出的视差图 d 计算图像的深度图: ? 立体视觉公式我们对每个像素进行计算。 ?

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论文简述 | 无需校正和不失真的实时变化的鱼眼双目

1 摘要广角摄像头拍摄的稠密3D地图有利于导航和自动驾驶等机器人应用.在这项工作中,我们提出了一种实时稠密三维鱼眼相机建图方法,无需显式校正和不失真.我们扩展了传统的变分立体方法,通过使用由摄像机运动引起的轨迹场来约束沿外极曲线的对应搜索...我们提出的方法的优点是双重的.首先,在没有校正或不失真的情况下,传感器级图像质量得以保持.其次,我们的方法可以处理任意的相机失真.虽然本文的结果集中在鱼眼相机上,但将我们的方法应用于其他相机模型是简单的...图二是双目鱼眼镜头立体的校准(左)和轨迹(右)场图四是选择warping迭代时精度和处理时间之间的权衡图五:限制每次迭代的δu的大小减少了清晰图像梯度和遮挡边界周围的误差..... 4 结论在本文中,我们提出了一种处理鱼眼相机的warping技术,该技术适用于不需要显式图像校正的variational stereo估计方法.我们表明,与不增加处理时间的传统方法相比,我们的方法可以实现更高和更均匀的精度和更大的...由于鱼眼相机的FOV更宽,大多数variational方法的缺点,即处理大位移(宽基线或物体附近)被 highlighted.然而,这可以通过使用大位移技术或用谨慎的方法初始化(如平面扫描)来克服. -

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iPhone 摄影中的深度捕捉 ( WWDC2017-Session 507 ) 下篇

Depth Map Distortions [1505703268229_8974_1505703268368.jpg] 现在可以确定地比较两个图像中的点，并找到一个完美的，真实的，直线的视差图，看起来像这样...[1505703398167_2262_1505703398287.jpg] 也可以使用相机校准数据传送双重照片。相机校准数据是进行增强现实，虚拟现实，镜头失真校正等需要的数据。...因此，无论是广角的还是长焦和相机校准数据，都可以制作自己的深度图。...如果正在使用广角和长焦，广角将不是单位矩阵，因为它描述了与长焦镜头的姿态和距离。但是，使用extrinsics，可以计算广角与长焦之间的基线。...要对图像应用失真校正，需要以一个空目标缓冲区开始，然后逐行迭代，并且对于每个点，都使用 lensDistortionLookupTable 在失真的图像中找到相应的值，然后将该值写入到输出缓冲区中的正确位置

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使用双目相机进行三维重建第一部分：相机校准

相机校准第一篇文章的目的是帮助你了解在使用普通针孔相机拍摄的照片中常见的相机变形。我们还将学习相机的内部参数和外部参数之间的定义和区别，以及为什么在我们的代码中需要它们。...一旦找到了这些参数，我们就可以使用Open CV对图像进行变形校正。这是全面三维重建的第一步。普通针孔相机通过两个主要因素使图像失真。径向畸变;这本质上使得直线在图像中呈现出轻微的曲线。...Code 虽然提供至少10张图片来有效校准我们的相机是一种很好的做法，但是为了简单起见，我们只举一个例子。我们可以使用已知对象的图像来提取能够校准我们的相机的信息。...图像点很容易确定，因为它只是简单地测量图像上的一个点与用X、Y坐标表示的其余点之间的关系。而目标点更难计算。我们需要知道的是物体在真实空间中的X,Y,Z坐标。...在这一部分，我们现在能够使用Open CV的其他函数来对一个图像进行畸变校正。

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多相机视觉系统的坐标系统标定与统一及其应用

交迭区域可以很小，因为这个交迭区域只是为了保证在拼接的结果图像中没有缝隙，下图为交叠区域示意图。 ? 标定：图像的标定可以分为两个步骤。确定每个摄像机的内参。...下图为两个相机分别拍摄到的标定图像。注意：为了确定摄像机的外参，每个摄像机只需要拍摄一副标定图像就已经足够。标定物在多个摄像机分别进行拍摄标定图像的过程中不可以移动。...在得到所有进行校正图像需要的映射图后，使用两个摄像机拍摄的每个图像对都可以进行校正并且高效的拼接。拼接的结果图由两幅校正后的图像组成，每个校正后的图像占图像的一个部分，下图为校正后的图像和拼接结果。...否则，如果亮度区别非常明显的话，图像之间的接缝在结果图像中就非常明显，如下图所示。 ? 定义交叠图像对：需要定义一些交迭图像对，通过匹配确定这些图像对之间的转换关系。...在交迭的区域中匹配特征点并且确定图像之间转换关系：在进行图像拼接过程中最重要的任务就是图像对之间的匹配过程。

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图像平场校正(Flat-field correction)

理想情况下, 当相机对均匀的目标成像时, 得到图像中所有像素点的灰度值理论上应该是相同的. 然而, 实际上图像中各像素的值往往会有较大差异，此时就需要对图像进行平场校正。...从个人数码相机到大型望远镜，这都是标准的校准程序。理想情况下, 当相机对均匀的目标成像时, 得到图像中所有像素点的灰度值理论上应该是相同的....校正方法通过两个步骤来进行校正：暗信号非均匀性（DSNU）校正和光响应非均匀性（PRNU）校正。要校准 DSNU，必须在黑暗中记录参考图像，而对于 PRNU，必须用均匀的照明记录参考图像。...，因为有可能小于0 （相机噪声），也有可能大于1（当前图像亮度大于亮场图像亮度），我们还需要将归一化后的图像调整回 0 - 255 的灰阶中，那就需要一个放大系数。...校正评估平场校正后，需要对校正的图像进行评估，常用的方法是使用平均后的校正基准图作为校正使用的图像，回头去校准产生这张基准图像的单张数据。

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头戴式ARVR 光学标定

根据这些信息，系统可以确定在相应的3D位置显示虚拟对象需要哪些2D屏幕像素。这个姿势越准确，位置的真实感就越强。渲染相机的姿势通常使用跟踪系统测量，为了报告准确的姿势估计，需要对其进行校准。...在这种情况下，即使跟踪系统需要AR系统反馈渲染相机的姿势，跟踪器也会反馈基准点的姿势，但是这导致了需要执行二次校准的附加要求，这产生了跟踪基准点和渲染相机之间的转换。...该模型假设眼球可以被示意性地建模为两个相交的三维球体，其中第一个球体建模眼球的球形部分（包括巩膜），第二个球体建模角膜曲率。在这个模型下，人眼相机的光学中心假设位于巩膜（眼球）球体的中心。...为了校正增强视图，Lee和Hua提出了一种基于摄像机的校正方法，即在屏幕图像空间学习校正的2D畸变图，为了校正直视。...除了使操作人员不必手动执行校准程序外，自动方法还可以以闭环方式操作，不断调整校准，从而校正用户头上的头盔显示器的微小移动。

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isp调试工具环境搭建及其介绍！

增益是指对图像信号进行放大的过程，可以用于增强图像的亮度和对比度。增益范围表示可以在图像处理中调整的增益值的最小和最大限制。在摄影和图像处理中，增益范围可以用于调整图像的曝光水平和亮度。...LDCH（低动态范围校准）：LDCH是指对低动态范围图像进行校准的过程。...ISO：表示感光度指数，用于衡量相机或图像传感器对光的敏感程度。较高的ISO值表示更高的感光度，但可能会引入图像噪点。 B（蓝色通道）：在ISP校准中，B代表图像处理中与蓝色通道相关的参数或校准值。...Gb（绿色蓝色差异）：在ISP校准中，Gb代表图像处理中与绿色和蓝色通道之间的差异相关的参数或校准值。...Gr（绿色红色差异）：在ISP校准中，Gr代表图像处理中与绿色和红色通道之间的差异相关的参数或校准值。 R（红色通道）：在ISP校准中，R代表图像处理中与红色通道相关的参数或校准值。

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对极几何概论

我们可以在世界坐标系X中的点和图像平面中的点x之间做一个映射，表示为 ? K中的参数称为相机内部参数，其余参数R和C称为相机外部参数。对极几何对极几何是两个视图之间固有的射影几何。...在上图中，两个摄像机的中心为C和C'，X为三维空间点，在两个摄像机的成像平面上的投影点分别为x和x'。我们常称：基线：两个摄像机CC'的光学中心之间的连接。对极平面：这是一个包含基线的平面。...当两个视点之间的空间位置关系已知时，由于对极几何的几何模型定义的约束条件，立体图像对上的搜索空间仅位于两个图像中。需要在相应的对极线搜索，并且原始的二维搜索问题直接简化为一维搜索。...第二个是确定两个目标点的相对位置和姿态。在未知视角位置的情况下，通过在图像对中搜索匹配点，可以获得两个位置和姿势之间的相对关系。这通常用于机器人导航，地图生成，三维重建等。...如下图所示，假设已知摄像机参数，则对于空间中的点P，它将唯一确定对极几何与两个摄像机的中心点O和O'之间的几何关系。

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TJ4DRadSet：自动驾驶4D成像雷达数据集

4D雷达则可以捕获前方视野（FOV）中的信息，覆盖前方驾驶视野，各传感器的主要参数如表二所示，此外，GNSS信息被实时运动学（RTK）包含并校正，以实现高精度定位，其中包含自我车辆的速度和位置信息。...B、传感器标定多传感器标定是感知算法的基础，该过程主要包括内参校准、外参校准和时间校准。摄像机的固有参数和畸变系数通过MATLAB工具箱和棋盘进行校准，畸变系数用于校正以获得去畸变图像。...4D雷达和激光雷达的固有参数已在工厂进行离线校准，它可以分为两个外参的标定过程：相机标定和激光雷达标定；4D雷达和激光雷达外参校准。...相机和4D雷达的外部参数可以通过对其余两个外部参数进行矩阵运算来获得。不同传感器之间的外参表示为平移和旋转矩阵。...对于相机和激光雷达外参校准，我们使用棋盘格对点云和图像数据进行2D-3D对齐，以完成粗略校准。然后，我们通过环境中的树和极点等静态对象手动微调外部参数。

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SL sensor :一种基于结构光传感器开源且实时用于高精度建筑机器人重建应用方案

请注意，可以通过减小相机投影仪基线使传感器更加紧凑，但代价是更大的深度不确定性。对于相机镜头，我们选择使用变焦镜头，以便可以将焦点微调到特定的扫描范围。此外，所选择的相机镜头具有可调节的光圈。...为了实现这一点，需要关闭所有相机图像处理选项（如伽马校正、自动增益控制等）。此外，投影仪设置为图案模式，在该模式下，它显示存储在闪存中的模式，而无需任何额外的图像处理。...这是在HDMI反馈显示图像的更好选择，其中投影仪自动对需要使用附加步骤进行补偿的图像应用伽马校正。...这对于我们当前的使用情况是足够的，其中深度估计过程在任何给定时间仅使用一对相机-投影仪，但如果未来的应用需要，它可以扩展到联合校准序列。...这主要是因为相机的方向导致一些锥体仅被部分扫描（图6）。图6.从定制评估板的评估传感器获得的点云尽管如此，SL传感器在精度和测量不确定性方面都优于其他两个传感器。

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CamMap：基于SLAM地图对不共视相机进行外参标定

在分别使用两个相机构建两个相似地图并找到所有匹配的地图点后，外参参数正好是地图之间的变换关系。标定过程仅耗费几十秒时间。所提出的方法的应用要求在表I中可以找到。...使用ORB-SLAM3系统处理图像序列，以创建基于ORB特征的地图。使用词袋（BoW）模块对两个地图之间的所有关键帧进行相似性检测，找到相似关键帧并匹配地图点。...D455还可以用作立体相机，可以通过仅对架构进行一次规划的移动，并在rosbag中记录图像序列，同时校准多个相机之间的外参数。...CamMap无法直接估计两个单目相机A和D之间的实际平移，但可以通过先校准相机A、C和C、D之间的外参来间接获得。我们将校准结果与手动设置进行比较，结果显示在表III中。...首先由于设备的限制，我们没有对鱼眼模型相机进行校准实验。其次，该方法不适用于两个相机无法捕获相同图像的情况。例如，如果其中一个相机安装在汽车的顶部，另一个相机安装在底部，它们将无法拍摄相同的图像。

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如何用OpenCV制作一个低成本的立体相机

三、立体相机标定和校正的步骤 1.使用相机校准手册中介绍的标准OpenCV校准方法校准单个摄像机； 2.确定在立体相机中使用的两个相机之间的转换关系。...3.使用前面步骤中获得的参数和stereoCalibrate方法，我们确定应用于两个图像的变换以进行立体校正。...4.最后，使用initUndistortRectifyMap方法获得查找未失真和校正后的立体图像对所需的映射。 5.将此映射应用于原始图像以获得校正的未失真的立体图像对。...1）左右相机的独立标定在执行立体标定之前，我们会分别对两个相机进行标定。但是，如果stereoCalibrate()方法可以对两个相机中的每一个进行校准，为什么还要分别标定相机呢？...2）用固定内参执行立体标定校准相机后，我们将它们传递给stereoCalibrate()方法并设置CALIBFIXINTRINSIC标志。我们还传递两个图像中捕获的3D点和相应的2D像素坐标。

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论文翻译 | 多鱼眼相机的全景SLAM

1 摘要提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准.... 3 算法流程 1 全景相机的成像图2: (a)全景相机模型 (b)两个相邻鱼眼相机边缘影像上的投影不确定性多镜头组合式全景相机由一系列独立、固定的鱼眼镜头组成,多个镜头独立成像,再拼接为全景图...所有步骤都经过调整, 可以在复杂的室外环境中对宽基线全景图像序列进行准确稳健的跟踪和定位....从表3可以看出, 当使用通用相机校准模型(Kannala和Brandt，2006)时,Ladybug3号相机的RMSE为0.88像素,而使用我们的模型时为0.50像素....这表明我们的系统可以推广到大多数使用多鱼眼相机的情况. 与我们系统中使用的统一球体模型类似, 立方体模型用于Cubemap-SLAM中, 以实现其对宽基线模式的鲁棒性.

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基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

然后进行特征匹配，基于特征描述符找到图像之间的对应关系，并通过使用RANSAC方案的几何验证来移除异常值。在从筛选后的匹配点估计相机姿态后，可以通过三角测量计算点的深度。...然而仍然需要使用基准目标对多摄像头系统进行精确校准。另一项研究（Cavegn等，2018）在其移动地图应用中也应用了摄像头之间的相对定向约束，但相对定向也是预校准的。...本文考虑了以下未校准多摄像头系统的情况：该系统由两个摄像头组成，捕捉在时间（使得这两个摄像头成为图像对）具有重叠的图像，而在时间捕捉的图像在两个帧序列中都与相邻图像有重叠。...总结本文进行了两个实验，以评估使用不同的相机安装配置的3D重建的准确性，以及在两个未校准的相机有重叠的情况下，使用我们提出的基线约束在BA中的准确性改进。...实验表明在BA中的稳健最小化框架能够通过利用两个相机之间的基线约束来减小误差，并提供准确的3D重建而无需知道它们之间的校准。

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综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

对于宽视场摄像机，如果摄像机的视场大于180◦, 则原始图像中的点与校正图像平面之间不存在一一关系。...鱼眼图像中的线可以近似为二次曲线，等效于透视图像中的平行线如何收敛于单个消失点，鱼眼图像中的并行直线在两个消失点处收敛，这两个消失点，当上升到单位球体时，是球体上的对极点，红色和绿色分别表示水平平行线（...球面极线几何：立体视觉的几何关系由极线几何描述，可用于深度估计和结构从运动方法结合特征提取器，在针孔相机模型中，穿过两个相机光学中心的线与图像平面的交点定义了称为对极点，这条线称为基线，穿过基线的每个平面在两个图像平面中定义匹配的极线...如图12所示，两台相机的单个3D点的理想观测将位于同一对极平面上，与针孔情况下它们位于对极线上的方式相同，然而，重要的是要注意，必须校准摄像机，以便将图像特征提升到投影球，相反，对于窄视场摄像机，通过基本矩阵为未校准相机定义了极线几何...鱼眼相机校正：可以消除鱼眼摄像机中的径向畸变，并重新使用标准感知算法，虽然这是一种快速启动鱼眼相机感知发展的方法，但仍存在与校正相关的几个问题。

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论文简述 | CamVox: 一种低成本、高精度的激光雷达辅助视觉SLAM系统

.双目相机需要长基线来进行精确的长深度估计,这在现实世界中通常是有限的.此外两个相机之间的校准容易受到机械变化的影响,并将对长期深度估计精度产生不利影响.RGBD相机通常容易受到通常小于10米的有限范围内的太阳光的影响...由于远距离探测和高精度,相机和激光雷达之间的外部参数校准成为更重要的考虑因素.在[12]中,激光雷达相机的建议解决方案可以分为两种方式.第一个是校准过程是否需要一个校准目标,第二个是校准是否可以在没有人为干预的情况下工作...在最初的ORB-SLAM2中,关键点分为两类:近点和远点,其中近点是深度确定性高的点,可用于缩放、平移和旋转估计,而远点仅用于旋转估计,因此信息量较少.由于从Livox lidars获得的稠密、长距离和精确的点与相机图像相融合...B.预处理预处理线程从激光雷达获取原始点,由IMU进行校正,并根据相机的外部校准投影到深度图像中.然后将RGB图像与深度图像组合,作为RGBD帧的输出,其中两个图像被格式化为具有相等的尺寸,并且在像素方面对应...最后，获取相机图像和激光雷达图像中存在的一些特征边缘，并根据最近边缘距离进行边缘匹配。初始匹配结果如图7右下方所示，其中橙色线是相机图像的边缘，蓝色线是地平线图像的边缘，红色线是最近点之间的距离。

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