1.1 三维摄像头实物图 双USB摄像头的OpenCV驱动可以参考以下链接 http://www.opencv.org.cn/index.php/使用DirectShow采集图像 将上面代码复制到自己的工程之后还需要对工程或者编译环境做一下设置...标定 由于OpenCV中cvStereoCalibrate总是会得到很夸张的结果(见下文5.1问题描述)，所以最后还是决定用Bouguet的Matlab标定工具箱立体标定，再将标定的结果读入OpenCV...，来进行后续图像校准和匹配。...图像basename读入 ? 2.3. 读入的棋盘图 然后再回到主控制界面，点击Extract grid corners，提取每幅图的角点 ?...立体校准和匹配 有了标定参数，校准的过程就很简单了。 我使用的是OpenCV中的cvStereoRectify，得出校准参数之后用cvRemap来校准输入的左右图像。
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756235 ---- 上一篇文章讲了摄像机的标定的基础知识...Step.1 标定平面到图像平面的单应性(Homography) 刚开始不知道论文中 Homography 不知道是何方神圣，搜索到了最后这番解释： 因为张氏标定是一种基于平面棋盘格的标定，所以想要搞懂张氏标定...首先看一下，图像平面与标定物棋盘格平面的单应性。 因为标定物是平面，所以我们可以把世界坐标系构造在 Z = 0 的平面上。然后进行单应性计算。...所以有 4组 (X,Y) => (u,v)就可以算出，图像平面到世界平面的 单应性矩阵H ，这也是张正友标定采用四个角点的棋盘作为标定物的一个原因 (？不知道是否正确) 。 => 2.2....那就是 3张不同的标定平面的照片， 我们大多是通过改变摄像机与标定板间的相对位置来获得不同的标定照片。
对任意空间点P，如果已知它的世界坐标系坐标，根据M，就可求出它的图像点p的位置(u,v)。 单台摄像机的定标 下面介绍一下摄像机定标的过程，如图6-23左边所示，我们在摄像机前放一个标定块。...用相机拍摄标定块的图像，就可以根据特征点的图像坐标(u,v)与真实三维空间坐标(Xw,Yw,Zw)之间的关系，来计算摄像机的内外参数了。我们需要6个或以上特征点，就可求解出投影矩阵M。...图6-23 左：三维标定块；右：二维标定板 提示：如果在定标时，环境不允许放置标定块或标定板，或者经常需要改变摄像机的内参数（如调焦），这时就只能通过自标定（Self-Calibration）技术来获取摄像机内参数...绝对二次曲线是在射影空间中无穷远平面上、全部由虚点构成的一条二次曲线，它的重要特性是它在图像平面的成像（IAC）不随摄像机的位置姿态变化，即投影成像只与摄像机的内参数有关。自标定至少需要拍摄3幅图像。...两台摄像机的定标 好了，我们刚才对一台摄像机的内外参数进行了标定。然而，对于从2D图像到3D形状的重建，一台摄像机（或仅拍一个角度的照片）是不够的。
标定开始 在出现上述窗口后，拿标定板在窗口中移动， 我们从图1中可以看到，在GUI的右侧有X，Y，Size，Skew这几个标志条 它们的含义是： （1）x:标定板在图像中的左右位置，从左到右x由小变大...（2）y:标定板在图像中的上下位置，从上到下y由小变大。 （3）Size：标定板在图像中的大小，由远及近，Size由小变大。...（4）Skew:标定板在图像中倾斜的角度大小 操作过程： （1）为了得到尽量丰富的x,y值:标定的过程中要尽量缓慢移动标定板，使标定板的位置出现在图像中的各个地方（上中下左右）。...（2）为了得到丰富的Size值缓慢移动标定板，使标定板由远及近，采集到丰富的尺寸信息，最好有一张，标定板占据视野绝大部分的图像。...4．执行标定，得到结果 CALIBRATE选项变亮后，就可以点击，执行标定（最好各标志条也都变绿），此时图像会变灰，等待几分钟，标定完成后，再把标定板拿到摄像机前会出现如下画面： ? ? ?
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 ---- 摄像机的标定得先从坐标系谈起。...---- => 2.四个坐标系 在视觉测量中，需要进行的一个重要预备工作是定义四个坐标系的意义，即 摄像机坐标系 、 图像物理坐标系 、 像素坐标系 和 世界坐标系（参考坐标系） 。...同时，为了建立图像中各点的像素与实际的物理尺寸的联系，我们还要建立 图像物理坐标系 xO1y 。...---- => 2.2.图像物理坐标系(x,y) 到 摄像机坐标系(Xc,Yc,Zc) 初中的 三角形相似 问题可以解决。 ?...---- => 2.3.摄像机坐标系(Xc,Yc,Zc) 到 世界坐标系(Xw,Yw,Yw) ? ---- => 2.4.合并公式 + 总结 将公式合并后，如下所示： ?
我自己写了一个摄像机标定程序，核心算法参照learning opencv，但是那个程序要从命令行预先输入参数，且标定图片要预先准备好，我觉得不太好，我就自己写了一个，跟大家分享下。...\n\n"); } IplImage* frame; cvNamedWindow("摄像机帧截取窗口",1); printf("按“C”键截取当前帧并保存为标定图片......\n\n"; printf("按“C”键截取当前帧并保存为标定图片...\n按“Q”键退出截取帧过程......\n\n"); cout<<"共成功截取"<<--number_image<<"帧图像！！...\n"; cout<<number_image<<"帧图片中，标定失败的图片为"<<number_image-successes<<"帧...
相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。...相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。 相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。...，一般用元素是Point2f的向量来表示：vector image_points_buf; 第四个参数flage：用于定义棋盘图上内角点查找的不同处理方式，有默认值。...对标定结果进行评价 对标定结果进行评价的方法是通过得到的摄像机内外参数，对空间的三维点进行重新投影计算，得到空间三维点在图像上新的投影点的坐标，计算投影坐标和亚像素角点坐标之间的偏差，偏差越小，标定结果越好...\n"; //以下是摄像机标定 cout<<"开始标定………………"; /*棋盘三维信息*/ Size square_size = Size(10,10); /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小
依据激光条纹特征点图像坐标就可以得到其在摄像机坐标系下的三维坐标 ? 相机参数标定： 采用张正友提出的基于2D平面棋盘格的摄像机标定方法，利用Matlab摄像头标定工具完成相机参数的标定。...摄像机标定工具箱主窗口： ? 用于摄像机标定的棋盘格图像： ? 相关参考文献可以查看张正友的论文： Zhang Z....得到摄像机内参数矩阵： ? 结构光平面参数标定： 首先，激光器投射结构光平面到平面棋盘格上形成激光条纹，并通过CCD 摄像机采集激光条纹图像。然后，对图像进行处理，提取激光条纹上的两个特征点。...控制机器人按照一定的约束进行运动，从一个标定位置移动到另一个位置，从而产生两条不共线的激光条纹，利用上述相同的图像处理方法再次提取激光条纹上的两个特征点。...然后改变棋盘格和摄像机的相对位姿，使前后形成的两条激光条纹在空间上不共线，即可确定一个唯一的结构光平面。 ? （2）图像处理： 图像处理的目的是提取激光条纹上特征点的图像坐标。
计算机视觉之三维重建篇.1 花花呀~
一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同...2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集，采集过程虽然简单，却可也不能轻视，好的采集方法可以获得更优质的信号信息，为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。...收集到的信号不一定直接就能用，在进行图像融合之前，对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理，可以大大提高图像的对比度以及分辨率，有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。
和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ 高斯分布：h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理...中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小 优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好 缺点：不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小...，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路，通过开关机制抑制噪声，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。...图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest
由于输入的精度对迭代优化的严格性起着重要的作用，因此摄像机标定的精度高度依赖于初始畸变参数的精度。...与3D靶标相比，棋盘格、平面上的正方形和圆形等二维图案被频繁使用，因为它们易于制造和处理[1,19,20]。...Ma等[25]提出了一种以条纹图案组作为标定靶标的特征提取方法。此外，由于从正弦条纹中获得的相位对失焦图像[26,27]的影响较小，因此相位靶标可以有效地标定对焦深度小、工作距离长的相机。...当使用相位靶标时，摄像机像素可以根据连续的相位图，根据不同的标定姿态找到相应的世界点。...在整个标定过程中，会捕获任意 幅LCD姿态的图像，如图3所示。根据每个LCD姿态，选择在CCD（电荷耦合器件）平面上均匀分布的 k 个摄像机像素，对其进行参数标定。
图像处理 图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。...图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。 图像采集 数字图像数据提取的方式 图像增强 为了使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善。...例如静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，处理为适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。...采集图像受到各种条件影响，模糊，噪声干扰，图像分割会遇到困难。 图像识别 图像识别是将处理得到的图像进行特征提取和分类。...特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题，以及信息模糊或不精确等不确定性问题。 应用过程中存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长，局部最优，识别分类精度不够，难以适用于经常出现新模式的场合。
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。...而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。...（1）摄像头标定算法：2D-3D映射求参。 传统摄像机标定主要有 Faugeras 标定法、Tscai 两步法、直接线性变换方法、张正友平面标定法和 Weng迭代法。...视觉标定有马颂德的三正交平移法、李华的平面正交标定法和 Hartley 旋转求内参数标定法。 （2）机器视觉与图像处理： a.预处理：灰化、降噪、滤波、二值化、边缘检测。。。...此外,相对于立体视觉中摄像机间的标定,这种方法只需对摄像机内参数进行标定,提高了系统的效率。 ? (4).定位算法基本过程： 简单的算法过程，可基于OpenCV进行简单实现。
相机标定 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 这些几何模型参数就是相机参数 这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定） 坐标系转换 世界坐标系...径向畸变来自于透镜形状 切向畸变来自于整个摄像机的组装过程 畸变还有其他类型的畸变，但是没有径向畸变和切向畸变显著 畸变矫正 摄像机标定目的 给定物体的参考点坐标（x,y,z）和它的像素坐标（u,v）...确定相机内部的几何和光学特性（内部参数） 摄像机在三维世界坐标关系（外部参数） 标定方法分类 传统的摄像机标定方法 在一定摄像机模型下，基于特定的实验条件如形状、尺寸已知参照物，进行图像处理，数学变换...，技术方法，求取内外参数 经常调整摄像机的需求，设置已知参照物不现实 包括利用最优算法的标定方法，利用摄像机变换矩阵的标定方法，进一步考虑畸变补偿的两步法，张正友标定法 自标定法 不依赖参照物 利用摄像机本身参数之间的约束关系来标定...利用周围图像与图像之间的对应关系 基于Krupa方程，分层逐步标定法，基于二次曲面自标定 张氏标定法 利用平面棋盘格进行相机标定的实用方法，该方法介于摄影标定法和自标定法之间，既克服了摄影标定需要的高精度三维标定物的缺点
三、畸变矫正 参考文献-鱼眼镜头视频图像实时校正技术研究-刑立新 经典标定算法 1986 年 Roger Y....算法只能用在图像切向畸变等畸变因素对图像畸变无影响或者影响可以忽略的场所 1999 年微软研究院视觉技术组高级研究员张正友提出了著名的张正友图像标定法。...这种标定方法很简单，成本较小，算法的稳定性也很高，适合大规模普及使用。算法的畸变矫 正模型选用了经典的摄像机针孔成像模型。...算法的实现，首先需要制作黑白棋盘格图像信息标定的模板，然后通过从不同角度（至少两个）观察标定模板获取不同视角的标定模板的图像信息，并提取出黑白棋盘模板中的特征信息，获取模板图像信息的过程中摄相机和黑白棋盘标定板是可以随意移动的...由于算法比较简单，图像插值算法需要消耗的时间也比较短 双线性插值法 双线性插值法是计算机视觉图像处理中常用的插值算法，这是由于算法兼顾插值精度要求和算法简洁性要求。
之前600万的工业相机几乎看不到图像畸变，所以买了一个UVC摄像机。在linux下还没驱动起来，在Windows上取得图片。一般垂直安装会产生“桶形畸变”，倾斜安装会产生“梯形畸变”。...为之前求得的相机的内参矩阵； 第二个参数distCoeffs为之前求得的相机畸变矩阵； 第三个参数R，可选的输入，是第一和第二相机坐标之间的旋转矩阵； 第四个参数newCameraMatrix，输入的校正后的3X3摄像机矩阵...； 第五个参数size，摄像机采集的无失真的图像尺寸； 第六个参数m1type，定义map1的数据类型，可以是CV_32FC1或者CV_16SC2； 第七个参数map1和第八个参数map2，输出的X/Y...； 第二个参数dst，矫正后的输出图像，跟输入图像具有相同的类型和大小； 第三个参数map1和第四个参数map2，X坐标和Y坐标的映射； 第五个参数interpolation，定义图像的插值方式； 第六个参数...； 第二个参数dst，矫正后的输出图像，跟输入图像具有相同的类型和大小； 第三个参数cameraMatrix为之前求得的相机的内参矩阵； 第四个参数distCoeffs为之前求得的相机畸变矩阵； 第五个参数
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