如何在Leap Motion上检测用于摄像机校准的棋盘？ - 腾讯云开发者社区

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动作捕捉技术，VR体验沉浸感的“助燃剂”

在电影《阿凡达》中，卡梅隆用动作捕捉技术完成了整部作品，让我们看到了动作捕捉在电影行业上的不可估量的潜力。在虚拟现实中，如果想要增强体验的沉浸感，动作捕捉技术也是必不可缺的技术。...手势识别的专家Leap Motion Leap Motion利用双目IR摄像头形成深度视野，然后通过算法捕捉手势。...它们最近一直致力于将他们的手势识别应用到VR中，此前Leap Motion还和Unity合作推出了全新交互引擎的测试版本，改进了手势的交互控制。...布塔国内还有一家也在研究惯性全身动作捕捉的公司——布塔，据了解，他们研究的动捕技术能够在很短的时间内通过一个简单的动作就可以完成动作的校准。...像英特尔的Realsense 、Leap Motion这些，只是完成了动作捕捉的一部分。

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自动驾驶数据集 nuScenes

动感正在使无人驾驶汽车成为一种安全、可靠和易于使用的现实。通过向公众发布我们的数据子集，Motion 的目标是支持公众对计算机视觉和自动驾驶的研究。...为了方便常见的计算机视觉任务，例如目标检测和跟踪，我们在整个数据集上用 2Hz 的精确三维边界框对23个对象类进行注释。此外，我们还注释对象级属性，如可见性、活动和姿态。...这些数据是从一个研究平台收集的，并不能说明在 Motion 产品中使用的设置。有关感应器的位置，请参阅上图。...相机我们在摄像机和激光雷达传感器前面放置一个立方体形状的校准目标。标定目标由三个具有已知模式的正交平面组成。在检测到图案之后，我们通过校准目标的平面来计算从相机到激光雷达的变换矩阵。...在滤波雷达返回的运动目标，我们校准偏航角使用蛮力的方法，以最小化补偿距离率的静态目标。相机内部标定我们使用一个具有已知模式集的校准目标板来推断摄像机的内在参数和畸变参数。

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基于消失点的相机自标定（2）

图11 利用由噪声图像标定的摄像机模型估计外部参数的误差。使用两个真实的VPs进行相机校准 2个VPs校准用一个真实的相机进行测试。根据图像分三步计算VPs的位置。...首先，使用Bouguet[3]的相机校准工具箱的功能检测到图案的点，见图12。然后，将平行线拟合到VP方向上的点上。最后，利用奇异值分解法求解超定线性方程组，得到其最佳交点，如图13所示。...图12 根据标定棋盘格提取的角点图13 平面标定板中的VPs检测图14 使用结构光系统进行手部重建。...使用三个真实的VPs进行相机校准使用三个VPs进行相机校准被应用于使用Google SketchUp重建三维立方体。...因此，这种校准方法更适用于控制配置，在这种配置中，可以对摄像机相对于世界的方向有很好的初始估计。

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固态激光雷达和相机系统的自动标定

关键的一步是设计相似性函数，该函数可以准确评估测量值P和标准模型S之间的位姿差异，我们发现，如图6所示，棋盘测量P的反射率和物理棋盘上的黑白图案基本上显示相同的空间分布图6：棋盘格点云在不同距离下的反射率分布...C.外参标定从图像中进行2D角点检测，对应于SSL中的集成点云帧数据，由于棋盘沿对角线方向对称，图像和点云中检测到的角点的顺序可能不明确，我们对检测到的角点重新排序，并从左下角对其进行索引，迭代外参求解...SSL和摄像头模型上评估了所提出的方法，传感器细节如表所示：表一：用于评估该标定方法的传感器的详细模型和参数 B.重投影误差可视化为了可视化标定结果，我们将点云（从室内和室外环境中收集）投影到图像平面上...图11是分别从点云和图像中检测到的棋盘格角点的可视化结果，它还显示了从2D和3D空间估计的角点的一致性。...总结本文提出了一种新的SSL摄像机系统外参标定方法，通过提出的时域积分和特征精细化方法，可以从模糊激光雷达测量中提取有效信息，基于标定目标点云的反射率分布，提出了一种棋盘格测量的三维角点估计方法，并结合从图像中提取的二维角点

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EdgeCalib：基于多帧加权边缘特征的非目标LiDAR-camera标定

，因此非常适用于各种视觉任务，包括边缘检测。...图1说明了我们方法的基本思想，我们工作的主要贡献可以列举如下。引入了一种用于激光雷达-摄像机外参校准的自动无目标方法，利用点云和图像之间的边缘一致性。...最后将点云边缘特征投影到像素帧上，计算并优化当前参数的分数。图2. 所提出方法的概述图像边缘提取基于边缘特征的在线校准方法通常使用边缘检测器，如Canny边缘检测器来提取图像边缘。...与利用几何边缘检测器进行边缘检测的传统方法不同，我们利用大规模视觉模型SAM的广泛能力来完成边缘检测任务，作为一个深度学习的基础模型，SAM在各种分割任务上展现出强大的零样本性能。...自己数据集上的实验使用我们的方法获得的结果与传统的基于棋盘格的校准方法进行了比较，如表III所示，我们的方法在不使用棋盘格的情况下实现了与基于棋盘格的方法类似的准确度，这证明了我们提出的方法的灵活性。

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基于点云强度的3D激光雷达与相机的外参标定

通过激光的反射强度和棋盘格颜色之间的相关性的约束来优化将棋盘格分割的模型，所以一旦我们知道了3D 点云中棋盘的角点，那么两个传感器之间的外部校准就转换成了3D-2D的匹配问题。...（2）标定板的自动检测。（3）标定板点云数据的角点的检测。（4）外部标定参数的优化。（5）使用了VTK对点云做了可视化的功能。该功能是可以适配在VLP-16....（a）点由反射强度着色（蓝色表示低强度，红色表示高强度）；（b）缩放的棋盘。我们可以看到点云在黑白模式之间反射强度的变化；（c）同一场景的全景图像。 ? 用于估计点云的角点的原理。...（a）棋盘模型；（b）棋盘扫描点云。颜色表示强度（蓝色表示低反射强度，红色表示高反射强度）；（c）找到一个矩阵，该矩阵可以转换对应图案上的大多数三维点。...绿点是估计的角点；（d）将棋盘模型的角点看作点云的角点。 ? 20个棋盘位置的分布。棋盘被激光雷达从不同的高度和角度捕获。坐标轴的长度为1米。四组颜色代表每个水平摄像机棋盘的四个位置。

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那么问题来了，这些VR手柄哪款最顺手？

本次更新依然只是在原有版本上做细节和功能的微调，但更新的Gear VR可能会配备一个单手手柄。 ? 小霸王游戏机手柄从“小霸王”开始，对于主机玩家来说，手柄已经成为了游戏的一部分。...Leap Motion：给你的手指分配ID ? Leap Motion Leap Motion是体感控制器制造公司Leap于2013年发布的体感控制器。...Leap Motion 在使用过程中，Leap Motion会定期发送关于手的运动信息，包括手掌、手指和工具。这样，当设备检测到手、手指、工具或者是手势的话，设备会赋予其一个唯一的ID号码作为标记。...只要不出设备的可视区域，这个ID号就会一直不变。 ? Leap Motion 开发者可以依据全局的信息、运动变换、手掌等信息数据的变换，来进行游戏和程序的制作。...今年年初，Leap Motion还展示了其在虚拟现实中的Orion手部跟踪技术，这将有利于该技术在VR游戏中的运用。 ?

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看了那么多好莱坞大片特效，国内外动捕解决方案&外设&模组，了解一下？

Leap Motion 代表性产品有Leap Motion、微软Kinect、英特尔RealSense 3D实感摄像头等。...7月|Leap Motion为动捕平台Motion LIVE，提供手部细节捕捉 Motion LIVE是一个专为表演动画设计的全身动捕平台，可聚合来自动捕设备的数据流，同时驱动3D角色的面部、双手和身体...而本月，Leap Motion向该平台分享了一个全新的引擎集成：Leap Motion Controller和iClone 7 Motion LIVE。 ?...此外，全新的Leap Motion集成，还支持用单、双手捕捉、切换左右手数据的快捷方式、桌面模式与头戴模式等多种功能。需要注意的是，目前Leap Motion建议使用V3软件。...而120Hz的最大输出速率，能为用户提供流畅而准确的数据。此外，系统最重要的附件之一是“电池盒”箱，不仅能存储传感器，还可用于校准。

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让车辆“学会”识别车道：使用计算机视觉进行车道检测

为了检测和绘制一个多边形（采用汽车当前所在车道的形状），我们构建了一个管道，由以下步骤组成：一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算图像失真去除；在车道线路上应用颜色和梯度阈值；通过透视变换制作鸟瞰图...摄像机标定和图像失真去除第一步是找到校准矩阵，以及用于拍摄道路照片的相机的畸变系数。这是非常必要的，因为相机镜头的凸形曲线在进入针孔时弯曲光线，从而造成了真实图像的扭曲。...OpenCV有一种简便的方法叫做findChessboardCorners ，它可以识别出黑白方块相交的点，并以这种方式逆向工程畸变矩阵。下图显示了示例图像上所标识的棋盘角: ?...接下来，我们在从不同角度拍摄的多个棋盘图像上运行棋盘查找算法，通过识别图像和物体点来校准相机。前者是指二维映射中的坐标，后者表示三维空间中的图像点的真实坐标(棋盘图像的z轴，或深度= 0)。...简单通道检测地址：https://github.com/kenshiro-o/CarND-LaneLines-P1 下面的代码展示了我们如何在HLS上为白色和黄色（我们的车道颜色）设置阈值，并产生二进制图像

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就是要简单粗暴点，谁说裸手不能在VR中玩得风生水起？

基于此，像Leap Motion这类的手势识别技术应运而生。当然，除了大家广为熟知的Leap Motion外，市面上还有许多优秀的手势识别设备。...简介：Leap Motion是基于双目视觉的手势识别设备，它实现的原理与人眼3D一致：人类双眼视觉收到的两个不同平面图像，可以在大脑中合成一幅3D图像。...Leap Motion利用两个摄像头，可将收到的独立2D画面转换3D图像。...简介：Hand CV通过普通摄像头采集画面，逐帧进行手掌检测、分割。分割出来的信息通过k-cos等聚类算法对目标检测物做特征提取，最后将提取的特征做为手势识别的数据。...DeepHand采用类似Leap Motion的双摄像头深度感应相机来捕捉用户的手部，配备了专门的算法来解释手部运动。

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Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：6~9

整个相机校准过程可以分为三个阶段：收集大量数据，例如图像和检测到的棋盘图案提炼棋盘边角坐标优化相机参数以使其与观察到的变形和投影相匹配为了收集用于相机校准的数据，您需要检测特定大小的棋盘图案，并累积成对的图像和找到的角点的坐标...从第 4 章，“对象检测和机器学习”的“检测棋盘和圆形网格图案”，cv2.findChessboardCorners中可以知道，实现了棋盘角检测。...让我们回顾一下如何在 OpenCV 中校准此类摄像机。准备在继续此秘籍之前，您需要安装 OpenCV 版本 3.3（或更高版本）Python API 包。...，必须同时从两台摄像机捕获校准模式的几张照片。...在我们的案例中，我们使用了9x6的棋盘。我们使用cv2.findChessboardCorners函数找到板的角，将用于相机参数估计。我们还需要在其本地坐标系中的校准图案点。

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基于目标的激光雷达与相机外参标定方法汇总

，以找到精确的刚体变换，用于激光雷达和相机外参校准。...此实现的主要功能包括： Velodyne 3D激光雷达获取的点云自动分割棋盘的自动检测棋盘点云的角点自动检测外参校准的优化使用VTK python包装器实现三维点云的各种可视化代码： https...，使用相似性转换可以简化校准过程，因为不需要棋盘的物理尺寸，同时，由于棋盘格尺寸不可避免的测量误差以及将激光雷达测量转换为米制测量的激光雷达固有比例因子，估计比例可以产生更准确的结果。...、高效率地获取三维点云成为可能，这激发了大量的研究和应用，然而，其扫描方向的不均匀性和测距误差分布的不一致性给其标定任务带来了挑战，在本文提出了一种用于非重复扫描SSL和相机系统的全自动校准方法。...为了评估所提出方法的性能，在一个流行的仿真框架的基础上引入了一个新的评估方法，该校准算法明显优于现有的方法，根据实际数据的测试效果证实了该方法的有效性。

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集员法对3D激光雷达和相机的外部校准

通过使用扫描框，可以得到平面的垂直矢量（plane normal vector）、边界线的矢量（line direction vectors）、标定棋盘的四个角上的点（corner boxes）。...图1：本文的方法概述。为了找到外部校准，如旋转矩阵R和转换向量t，在间距不确定的情况下，相机和3D激光雷达之间寻找点、线、面特征。...传感器误差模型 A.相机模型：我们采用OpenCV库中包含的方法，用于检测相机图像中的棋盘角。因此，我们使用的原始测量是图像中的像素点。然后，针孔相机模型用于找到指向棋盘角的方向的3D向量。...图2：检测到棋盘角（绿色点）的棋盘的示例图。各种误差源导致检测不准确（红色点）。因此，我们应用了我们的界限误差模型，来包裹真实特征的蓝色边框。...首先，我们显示从一个标定棋盘姿态计算的转换参数的结果。如图所示，我们选择六种不同的棋盘姿态，以显示对不同外部校准参数的影响。 ? 图4：六种不同棋盘姿态的模拟图像。

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OpenCV中检测ChArUco的角点（2）

ChAruco标记板试图结合这两种方法的优点： ArUco部分用于内插棋盘转角的位置，因此它具有标记板的多功能性，因为它允许遮挡或局部视图。...此外，由于插值的角点属于棋盘，因此它们在亚像素精度方面非常精确。当对角点加测的要求是高精度且必要的，如在相机校准，Charuco板是一个比标准aruco板更好的选择。...最后，标记边框的大小，类似于drawMarker（）函数。默认值为1。 ChArUco标定板检测当你检测到一个ChArUco棋盘时，实际检测到的是棋盘的每个棋盘格角点。...board:CharucoBoard对象 charucockerners和charucoIds：输出插值Charuco角点 cameraMatrix和distcoefs：可选的摄像机校准参数函数返回插值的...实际上，单应仅使用每个ChArUco角点的最近标记位来执行，以减少失真的影响。在检测ChArUco板的标记时，特别是在使用单应性时，建议禁用标记的角点细化。

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阿里巴巴开源：一次采集轻松解决多摄像机和3D激光雷达标定

，在本文中，我们提出了一种单次采集的解决方案，用于校准多个相机和三维激光雷达之间的外参。...（a）基于纸板的标定场景，（b）基于棋盘格的标定间，（c）基于AprilTag的标定间，以及（d）本文提出的的全景标定间图1a显示了用于相机与激光雷标定的两块硬纸板的方法，为了同时校准多个传感器，研究人员提出了大规模封闭场景设备...图2：本文提出的的基于全景标定间的多摄像机和3D激光雷达标定框架 A.全景标定间的重建文章选择圆形标记物作为无特征基准标记，因为圆形标记的中心检测通常被认精度是比较高的，并且实验证明了圆形标记在校准精度方面优于...（双目的SFM，具有尺度，重建效果好） 1）立体帧跟踪：为了捕获连续的立体帧，需要平滑地移动立体摄像机以捕获720度的房间，与现有的双目SfM方法类似，左帧和右帧的无特征圆心均由检测圆形的标准方法检测...回环检测的策略是将当前双目帧的稀疏点投影到在时间序列上远离当前双目帧的其他双目帧图像上。然后，检索与当前双目帧具有最多共可见稀疏点的立体帧，并通过执行算法1获得它们的匹配对应。

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单目全向立体相机的标定（一种新的相机形式）

在激光雷达的系统中，激光雷达能够提供大视场和1 cm的极高距离精度，相机提供用于目标检测的图像，然而，该系统的主要问题是成本高，这激光雷达的高成本是该系统成为自动驾驶中的最大挑战之一，另一种方案则选择是采用双目立体摄像机...这里还需要开发一种新的校准方法，对传感器图像进行畸变校正，以获得准确的距离信息，因为光学系统非常新颖，FoV比普通透视相机大得多，Zhang提出了一种使用棋盘的方法，可以灵活地放置棋盘，这是一种简单校准方法...（下）根据使用先前模型校准的上视图和下视图图像计算的视差图像我们以与OpenCV（开源计算机视觉）库中实现的omnidir:：calibrate函数相同的方式对参数进行优化，这里使用圆形网格板，其性能优于棋盘...实验校准误差的评估评估校准精度的方法之一是评估传感器图像上模型的精度，我们计算标定板检测到的图像和模型预测的圆位置之间的差异，向量的长度和方向表示模型在每个点的系统误差量和方向。...这一结果证明，该摄像机能够满足自动驾驶汽车检测范围内行人、其他车辆和障碍物的要求。

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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

CalibNet的网络,这是一种几何监督的深层网络,用于估计激光雷达和摄像机之间的转换.以上两种方法不需要具体场景.此外Levinson等人在[12]中提出了一种在线校准方法,他们声称这种方法可以实时校准激光雷达和摄像机...,并且适用于任何场景.但到目前为止,校准仍然是一项具有挑战性的任务,在不受控制的场景中,没有用于校准激光雷达和摄像机的开源算法.Livox激光雷达的非重复扫描模式可以提供一个更容易的解决方案,正如我们将展示的...,当检测到机器人不移动或通过人类交互时,自动进行校准.然后对校准结果进行评估并输出,用于潜在的参数更新. ?...C.校准由于激光雷达的远程能力，校准精度在CamVox中至关重要.小角度失配可能导致大深度的大绝对偏差.受控校准目标(如棋盘)在现场并不总是可用,在随机固定失败或碰撞后可能会发生错位.需要在不受控制的场景中开发自动校准方法...我们的自动校准结果如图8所示.图8a中示出了当传感器和照相机未被校准(未对准超过2度)时,激光雷达点在RGB图像上的覆盖.成本函数的值为7.95.自动校准被触发并校准结果,如图8(b)所示,其中成本函数值为

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计算机视觉-相机标定(Camera Calibration)

这一步是三维点到二维点的转换，包括 K K K（相机内参）等参数；同步标定内部参数和外部参数，一般包括两种策略s: 光学标定: 利用已知的几何信息(如定长棋盘格)实现参数求解。...算法等 1.4.3 张正友标定法（只考虑径向畸变，不考虑切向畸变）张正友标定法利用棋盘格标定板可以利用相应的角点提取算法（如Harris角点）得到每一个角点的像素坐标 ( u , v ) (u,v...张正友标定法将世界坐标系固定于棋盘格上，则棋盘格上任一点的物理坐标 W = 0 W=0 W=0，由于标定板的世界坐标系是人为事先定义好的，标定板上每一个格子的大小是已知的，我们可以计算得到每一个角点在世界坐标系下的物理坐标...1.4.3.2 主要流程打印一张棋盘格A4纸张（黑白间距已知），并贴在一个平板上针对棋盘格拍摄若干张图片（一般10-20张）在图片中检测特征点（Harris特征）利用解析解估算方法计算出5个内部参数...使用findChessboardCorners函数提取角点，这里的角点专指的是标定板上的内角点，保存了每一张棋盘格的角点检测结果，每一张均可检测到角点。

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基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

使用两台放置在重叠内容捕获的车辆上的GoPro相机的视频帧进行了实验，而这两台相机未经校准。我们使用所提出的约束进行捆集调整，然后生成了3D稠密点云。...内容概述运动结构（Structure from Motion，SfM）是从一组2D图像中估计3D结构的过程，典型的SfM流程从图像中提取特征开始，这可以是传统方式，如SIFT、SURF和ORB，也可以使用学习特征...其他方法（Häne等，2017；Heng等，2015a）不需要基准目标进行校准，而是需要对区域进行调查以构建环境地图，然后进行校准这些方法仅适用于稠密的环境，如室内停车库。...实验二：在这个实验中，我们评估了在具有重叠的未校准摄像机的重建结果中使用所提出的基线约束的效果。图4显示了使用传统BA的稠密重建结果与使用BA中基线约束的结果进行比较。...资源自动驾驶及定位相关分享【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法自动驾驶中基于光流的运动物体检测基于语义分割的相机外参标定综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

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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

然后，我们讨论了支持模块，如校准、校正和几何图元。环视可视化：SVC历来用于显示在驾驶员仪表板上，用于停车可视化。第一个可视化应用程序显示了用于倒车辅助的后视鱼眼摄像头。...典型的校准过程是，首先检测图像特征（比如棋盘格），其次，算法将通过最小化点的重投影误差，尝试估计内参和外参，以使用校准设置的模型投影检测到的特征。...OpenCV还提供了鱼眼相机型号的版本。基于棋盘特征和摄像机间对应关系的提取，提出了车辆上多个鱼眼摄像机的校准过程。...这适用于环视摄像头系统，因为它提供了与车辆相关的精确外部校准，是提供融合环视图像的先决条件。当校准模式具有相对于车辆坐标系的已知位置时，可以在离线环境中如上所述估计摄像机的姿态。...对于鱼眼摄像机，Sistu等人提出了一种用于学习对象检测和语义分割的联合MTL模型，主要目标是在一个芯片上的低功耗嵌入式系统上实现实时性能，这两个任务使用相同的编码器。

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