裁剪图像如何影响相机校准内部特性？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

使用双目相机进行三维重建第一部分：相机校准

在本文中我们会研究如何使用双目图像（stereo images）实施3D重建。双目图像需要两个相机分别拍摄图片，利用两张图片计算3D空间中的一个点。...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。...线离图像中心越远，径向畸变的影响越严重。下面我们可以看到一个棋盘的例子，它的曲线特征由图像上方的红色直线突出显示。 ? 为了纠正这个问题，并相应地校准相机，我们使用下面的方程。 ?...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。...我们将使用前一个函数返回的ROI来裁剪得到的图像。

2.7K4 0

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

我们利用Livox激光雷达的非重复扫描特性,在不受控制的场景中执行相机和激光雷达之间的自动校准 CamVox的性能是根据一些主流框架进行评估的,并显示出非常准确的轨迹结果.我们还开源了这项工作的硬件、....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...,并且如果发现更好的校准匹配,则更新参数.由于Livox激光雷达不重复的特性,只要我们能够积累几秒钟的扫描点,深度图像就可以变得像相机图像一样高分辨率(图7),并且与相机图像的对应关系变得容易找到.因此我们能够基于场景信息在几乎所有的现场场景中自动进行这种校准...假设一个点在激光雷达坐标系中的坐标值为X=,一个点在摄像机坐标系中的z坐标值为,该点在2D图像中的像素位置为Y=，，.给定从激光雷达到摄像机的初始外部变换矩阵T和摄像机的内部参数，，，,我们可以通过等式...为了提取更可靠的边缘，在这些边缘图像上滤除以下两种边缘。第一种是长度小于200像素的边缘。第二种边缘是内部杂乱的边缘。

1.4K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

ConvNet与Transformer谁更强？Meta评测4个领先视觉模型，LeCun转赞

如何根据特定需求选择视觉模型？ ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型，在ImageNet之外的指标上如何相互比较？...类似地，训练范式已经从ImageNet上的监督训练，发展到自监督学习、像CLIP这样的图像文本对训练。在标志着进步的同时，这种选择的爆炸式增长给从业者带来了重大挑战：如何选择适合自己的目标模型？...合成数据像PUG-ImageNet这样的合成数据集，可以精确控制相机角度和纹理等因素，成为一种很有前途的研究途径，因此研究人员根据合成数据分析模型的性能。...特征不变性特征不变性是指模型能够产生一致的表征，不受输入转换的影响，从而保留语义，如缩放或移动。这一特性使模型能够在不同但语义相似的输入中很好地泛化。...研究人员的方法包括，调整图像大小以实现比例不变性，移动裁剪以实现位置不变性，以及使用内插位置嵌入调整ViT模型的分辨率。在有监督的训练中，ConvNeXt的表现优于ViT。

2131 0

SegICP：一种集成深度语义分割和位姿估计的框架

该网络使用交叉熵标准结合由图像旋转、裁剪、水平和垂直翻转组成的数据增强，对裁剪和下采样后图像进行训练。 C 多假设目标姿态估计：分割结果用于从场景云中提取每个对象的3D点云。...这种对齐用于确定模型的可见侧（模型裁剪），并初始化跟踪阶段，其目标是融合相机和机器人运动信息，即使在相机运动期间和遮挡情况下也能保持对物体的准确、实时姿态估计。...在这些图像中，大约三分之二是由人类手工标记（使用LabelMe），而剩下的三分之一是由3D InvestigatorTM动作捕捉(MoCap)系统和放置在相机和物体上的活动标记自动生成（如图 4所示）。...有趣的是，SegICP的性能与传感器技术和校准高度相关。...最后，由于该架构使用分割标记来裁剪点云，所以RGB和深度帧的传感器校准对于准确的姿态估计至关重要。

9104 0

GoPro 镜头失真消除

你需要打印这个图案来进行校准校准相机系统依赖于收集已知尺寸的校准图案的图像。此脚本将收集此图案的图像并将图像中图案的尺寸与现实生活中的尺寸进行比较。...要录制视频，请确保相机位于稳定的平台上，使其保持静止。在录制时，将校准图案至少距离相机约 2 英尺，并在视野周围移动图案。...如果图像看起来不正确，则校准模型可能不准确，应重新校准相机。由于 GoPro 中的鱼眼失真，外围的像素比应有的更分散。不失真方法获取这些像素并将它们移近图像的中心。...OpenCV 中的标准方法是裁剪图像，因此不会丢失像素。您会注意到边缘周围的信息丢失。在新的 OpenCV 3 版本中，脚本顶部有一个裁剪参数（第 29 行）。...校准相机后，可以使用以下脚本来消除使用该相机收集的任何视频的失真。请记住，如果您更改分辨率、FOV 或环境（即水下），则会影响校准。

1.8K2 0

基于语义分割的相机外参标定

该优化产生非本征相机校准。最后，使用 CARLA模拟器和KITTI数据集进行的实验表明，该方法达到了适用于静态和动态相机平台的自动驾驶应用的精度水平。...对于其余的对象类别，通过忽略具有该域唯一标签的点和像素，在点云和图像分割模型之间执行类别对齐，应该注意的是，移除动态对象会导致生成的贴图中出现孔洞，尤其是在拥挤的场景中，为了尽量减少其影响，在后面的章节的配准步骤中引入了归一化因子...β，图像分割也可以半自动地进行，以提高校准质量。...，如在KITTI lidar数据中，在高维度上裁剪点云，导致场景的修剪视图，这在图像的上半部分引入了高度差异。...总结本文提出了一种用于基础设施和智能驾驶车辆中相机的外参校准方法，在我们的方法中，在获得了lidar数据和相机数据的语义分割后，通过使用循环优化将语义的分割图像与分割的激光雷达数据的渲染视图相匹配，使用该分割数据来找到最佳校准参数

9832 0

自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究进展综述

图像数据与点云数据的比较 ● 相关工作与介绍传感器融合技术利用多种具有互补特性的传感器来增强感知能力，降低成本，已成为一个新兴的研究课题。特别是深度学习技术提高了摄像机-激光雷达融合算法的性能。...相机和激光雷达具有互补的特性，这使得融合模型比其他传感器融合配置更有效、更受欢迎。...基于检测的跟踪（DBT）和无检测跟踪（DFT）方法的比较八，在线交叉传感器校准相机-激光雷达融合管道的先决条件之一是传感器之间的无缺陷注册/校准，这可能很难满足。...因为内部函数只在3D空间变换器中使用，所以校准网络可以应用于任何内部校准的相机。然而，基于深度学习的交叉传感器校准方法计算量大。...因此，在本节中，我们将总结总体趋势，并讨论这方面存在的挑战和潜在的影响因素。如表所示，我们的重点是提高融合方法的性能和融合管道的鲁棒性。 ?

3.7K3 1

单目全向立体相机的标定（一种新的相机形式）

图2显示了原型获得的传感器图像。图2，该相机拍摄的传感器图像，内部和外部区域分别对应于上视图和下视图图像新的校准方法这里将介绍一种新的全向立体相机校准方法。...第二步是图像校正，将上视图和下视图图像变换为投影到同一圆柱体上，最后一步是执行块匹配过程以计算两幅图像之间的差异，对于可靠的距离测量，需要精确校准，由于我们的镜头单元有很大的失真，并且原型可能会受到一些失调的影响...此外，该原型的大视场使得精确校准变得困难。我们的方法基于Mei和Rives的全向相机校准方法，该方法采用了使用标定板的灵活校准方法。...对于上视图和下视图图像，前一模型的差异均方根分别为1.67像素和1.12像素，这对距离精度具有不可忽略的影响。...获得的视差图像和点云为了展示我们相机的精度和局限性，我们在图6和图7中显示了RGB图像、视差图像和点云。在图6中，显示了在内部拍摄的图像和点云。

8131 0

头戴式ARVR 光学标定

接下来，讨论如何评估这些标定方法以及如何进行度量和分析。最后，本文讨论了未来研究的可能性。头戴式OST AR显示器标定的基础命名方法通过本文使用以下术语，小写字母表示标量值，例如焦距fu。...例如，我们可以通过轴外的针孔相机模型在计算机视觉中，内参矩阵k属于R3×3,定义了从三维坐标空间到二维坐标空间的投影变换。该矩阵的元素描述了针孔相机的特性。...例如，给定眼睛坐标系xE中的3D点，该点被投影到HMD屏幕空间S中的2D点u_S 图1 轴外针孔相机模型的y-z平面。图2：图像平面的三维表示，以及针孔相机模型的相关固有特性。...这种失真既可以影响显示器的虚拟图像（增强视图），也可以影响通过组合光学器件看到的真实世界的视图（直接视图）。...该方法将图像模糊建模为4D到4D畸变映射中的高斯函数，并通过测量不同视角下显示器的脉冲响应来估计图像模糊。显然，自动校准方法是OST-hmd的未来。

2K2 0

一次采集无需特定目标的LiDAR-相机外参自动化标定工具箱

图4：使用虚拟相机渲染的LiDAR强度图像（由于空间限制，图像被裁剪）。根据LiDAR的视场角，选择针孔投影模型或等距投影模型。...基于NID的直接LiDAR-相机配准由于视点差异，LiDAR点云中的某些点可能被遮挡，无法从相机中看到，如果我们简单地投影所有的LiDAR点云，这些点可能会造成错误的对应关系，并影响校准结果。...对于每种组合，我们在室内和室外环境中记录了15对LiDAR点云和相机图像，并针对每对运行了所提出的校准过程（即单次校准）。作为参考，使用高精度反射球靶标估计了LiDAR-相机变换，如图7所示。...这是因为由于LiDAR和相机的视场（FoV）差异非常大，只使用了全景相机图像的一小部分进行校准，并且图像的分辨率不足以表示有限的FoV下的精细环境细节，我们认为通过使用更高分辨率或多个图像可以提高校准精度...总结我们开发了一个通用的LiDAR-相机校准工具箱，对于完全自动的标定过程，使用基于图像匹配的初始估计方法，然后，通过基于NID的直接LiDAR-相机配准算法对初始估计进行了优化，实验结果表明，该工具箱能够准确地校准旋转和非重复扫描

1K2 0

基于消失点的相机自标定（2）

本文详细介绍了两种利用消失点特性的标定方法。目的是为根据实际应用和初始条件选择合适的标定方法提供一个实用的工具。这里详细介绍了两种不同消失点的方法进行相机标定，并进行了比较。...图5示出V1比V2更受噪声的影响，因为它位于距离图像中心更大的距离处图3 实验装置使用两个VPs校准相机机图4 两个正交方向的VPs。图5 噪声导致的VPs偏差。...图像中心的位置也表示为由三个vp构成的三角形的正中心。由于平行线方程的变化和交点的变化，噪声水平会影响VPs。当处理三个VP时，它们的位置随距图像中心的距离成比例地变化，如图8所示。...噪声鲁棒性分析对两种校准方法的校准过程的输出进行了评估，并比较了误差随噪声的变化情况。图9示出了使用从噪声图像校准的两个照相机模型获得的投影误差。图10示出了内在参数的演变。...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。

1.1K3 0

用于智驾车辆的相机-IMU外参监控

我们还使用EKF估算器计算相邻图像关键帧的基本矩阵，这对于后续相机到IMU的校准非常关键。相机图像中的两步道路特征选择如何从相机图像中选择道路特征，这涉及两个步骤。...这两步的目的是从相机图像中提取与道路相关的特征，以进一步监测校准质量。...图3，使用极线几何图形选择道路特征相机到IMU校准量化我们提出了一种有效的算法，通过检测鲁棒的道路图像特征、利用IMU数据捕捉这些特征的不匹配，并通过三种常用的误差度量来量化外部校准误差。...图5说明了在人工设置的相机到IMU位移响应中，三个误差度量如何变化。当注入相机到IMU的位移时，所有三个误差度量都显著增加，并且在移除位移时立即恢复正常（参见图5中的两个峰值）。...总结本文介绍了一种在线监测相机-IMU外参校准质量的方法，以确定何时需要重新校准。开发了一种高效的算法，利用几何特性识别道路上的一组特征点。进一步以图像空间中的道路特征不匹配来表征传感器校准误差。

3341 0

基于消失点的相机自标定（1）

摘要相机是通过透视投影变换来将3D场景转换为2D图像。在射影变换中，平行线相交于一点称之为消失点。本文详细介绍了两种利用消失点特性的标定方法。...仅仅捕捉图像是不够的。显式相机标定是指标定过程以一组物理参数结束，获得一个详细的模型，尽可能接近真实系统的完整描述。Salvi等人发表了一份相机校准方法与精度评估的对比评论。...射影空间的一个有趣的特性是平行线相交于图像上的一个点，这与我们熟悉的欧几里德空间中平行线从不相交的情况不同。...VPs的特性直接与焦距和相机相对于世界坐标系的旋转有关。Caprile和Beardsley是最早使用VPs估计相机内部参数的公司之一。...在真实场景中，噪声通常存在于图像层面，因此，高斯噪声逐渐被加入到图像中，并利用受影响的图像对相机进行标定。在知道VPs的位置后，可以使用前面介绍的标定方法来估计相机模型。

4.2K2 1

【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？

引言受小程序camera组件预览和抽帧图像不一致的特性影响，一直未全功能支持全屏模式，详见本系列文件第四节小程序如何抽帧；随着插件在云上赛事、健身锻炼、AI体测、AR互动场景的深入应用，各开发者迫切的希望能在全屏模式下应用...，以便获得更合理的UI布局和更佳的用户体验，经过我们的努力摸索小程序camera组件的预览处理逻辑，优化更新插件特性，现在已完美支持相机全屏模式应用。...当camera组件的宽高比与相机输出的图像不一致时，会对预览图像进行裁切，这便有可能会导致检测到了人体，但是预览图像看不到人体的现象。1.2、骨骼图与人体不重合。...还是由于camera对相机输出图像进行裁切预览的问题，可能会导致输出的骨骼图，人体关键点点位与预览图像不重合的现象。二、camera如何裁剪预览图像？...上面便适配处理好了全屏模式，当然在此模式也可能会带来一些副作用，具体跟相机的输出帧图像和屏幕大小有关。

2131 0

MC-NeRF: 多相机神经辐射场

大多数先前基于NeRF的方法通常假设全局唯一相机，并很少考虑多相机的情况。此外，一些鲁棒位姿的方法在位姿初始化较差时仍然容易受到次优解的影响。...但是，多相机系统的校准过程可能非常耗时。其次，多个内在矩阵使全局唯一相机的假设失效，这影响了用于估算外在参数的COLMAP等方法的可靠性。...此外，我们还发现相机参数的联合回归导致参数耦合，阻碍了分别获取内在和外在参数。由于这些原因，我们的方法在优化过程中需要辅助校准图像。我们还探讨了校准的基本要求，并提出了一个获取这些辅助图像的高效方案。...然后讨论在联合训练内部和外部参数期间出现的耦合问题。随后在2D图像对齐空间内验证了所提出的方法，这类似于先前的作品，如BARF和L2G。...还解释了在这一部分中同时优化所有相机参数和单独优化外参之间的差异。最后介绍了如何设计整个网络并将其从2D图像对齐空间过渡到3D空间的细节。图6：内参和外参之间的耦合问题。

4351 0

每日学术速递2.26

这些结果突出了我们的方法在不同相机特性上的稳定性和泛化能力，而无需针对传感器的培训，使其成为实际应用的多功能解决方案。这篇论文试图解决什么问题？...SqueezeNet-FC4[37]、C4 SqueezeNet-FC4[68]、SIIE[1]、CLCC[45]、C5[2]）相比，GCC方法在跨数据集评估中表现出色，取得了更低的角误差，证明了其在不同相机特性下的泛化能力...与其他方法（包括统计方法和学习方法）相比，GCC方法在不同相机特性下的泛化能力表现出色。尽管使用了扩散模型，GCC方法由于其单步设计，保持了高效的推理时间。...提出无需训练的视觉干预方法基于上述发现，研究者们提出了三种自动化的视觉裁剪方法（ViCrop），利用MLLMs内部的注意力图和梯度信息来定位图像中的相关区域，并通过视觉裁剪来增强MLLMs对小视觉细节的感知能力...总结与未来工作论文总结了MLLMs在小视觉细节感知上的局限性，并提出了一种基于模型内部状态的视觉裁剪方法来缓解这一问题。

1540 0

CRLF：道路场景中基于线特征的激光雷达与相机自动标定

本文的工作主要有四个方面： 1）提出了一种基于道路场景中直线形状物体的全自动无目标激光雷达相机外参标定方法CRLF。 2）提出了一种直线特征提取算法，用于提取图像和点云的车道和极点的直线特征。...4）通过对KITTI和我们的内部数据集的评估，我们证明了CRLF在定量和定性结果方面的稳健性和准确性。在给定单帧图像和点云数据的情况下，该方法能够自动计算出相应摄像机与激光雷达之间的外参数。...采用包含原始传感器数据和校准文件的KITTI原始数据集。点云数据来自Velodyne HDL-64激光雷达，图像来自校正后的左侧RGB相机，分辨率为1242×375。...第一行是我们内部数据集的结果，第二行是KITTI数据集的结果。（a）：来自相机的原始图像。（b）：粗校准的线特征投影结果。（c）：通过精确校准得到的线特征的投影结果。...由于CRLF可以应用于各种场景，它的性能在很大程度上依赖于线特征抽取器，线特征抽取器可能会受到恶劣的环境条件的影响，例如雾、雨和夜晚，这些环境条件会影响传感器的测量，以及分割模型错误提取的意外对象。

2.4K4 1

集员法对3D激光雷达和相机的外部校准

这篇文章与传感器的融合相关，主要介绍了3D激光雷达和相机校准时候是如何考虑不同传感器之间的误差的；为了融合来自3D激光雷达和相机的信息，需要知道传感器坐标系之间的外部校准。...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。...不能完全检测到角的原因：相机具有有限的分辨率，因此必须将模拟信号（即实际场景）离散地分为像素；图像模糊，例如检测对象未处于适当的聚焦；图像传感器受到损坏，每个像素的各个颜色通道产生了噪声，从而在角检测期间再次导致误差...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。对于所有六个姿态，我们的方法包含真实的转换参数。...表格可以说明我们的方法可以在增加不确定性的情况下处理相机和激光扫描数据的不同误差。 ? 表2：不同模拟误差参数的影响接下来，展示了系统误差对我们方法的影响。

8363 0

使用OpenCV校准鱼眼镜头

从3.0版开始，OpenCV包含了cv2.fisheye可以很好地处理鱼眼镜头校准的软件包。但是，该模块没有针对读者的相关的教程。 02.相机参数获取校准镜头其实只需要下面2个步骤。...将图案放在相机前面拍摄一些图像，图案要取在不同的位置和角度。这里的关键是图案需要以不同的方式出现失真（以便OpenCV尽可能多地了解镜头相关参数）。我们先将这些图片保存在JPG文件夹中。...获得K和D后，我们可以对以下情况获得的图像进行失真矫正：我们需要取消失真的图像与校准期间捕获的图像具有相同的尺寸。...也可以将边缘周围的某些区域裁剪掉，来保证使未失真图像的整洁。...矫正前矫正后如果大家仔细观察，可能会注意到一个问题：原始图像中的大部分会在此过程中被裁剪掉。例如，图像左侧的橙色RC汽车只有一半的车轮保持在未变形的图像中。

1.9K2 0

每日学术速递12.24

总的来说，论文试图深入理解多分布学习中的校准问题，并探讨这一问题对于机器学习在安全关键应用中的鲁棒性、公平性和决策制定的影响。论文如何解决这个问题？...构建LiDAR条件：利用校准图像和对象轨迹对LiDAR点云进行处理，生成彩色点云，并将其渲染为像素级条件图像，以此将新颖相机轨迹与输入校准图像在像素级别上建立联系。...训练和推理：使用输入图像和相机轨迹训练模型，将LiDAR条件编码到模型的潜在空间中，并在推理时基于新颖相机轨迹生成对应的LiDAR条件，通过迭代去噪过程生成新视角图像。...消融研究：分析了StreetCrafter的设计选择，包括相机姿态条件、聚合LiDAR条件的影响。探讨了在蒸馏过程中不同的优化策略，如LPIPS损失、新视角权重和噪声规模的影响。...消融研究：通过一系列消融实验，分析了StreetCrafter设计选择的影响，包括相机姿态条件、LiDAR条件渲染和蒸馏过程中的优化策略。

1311 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用双目相机进行三维重建第一部分：相机校准

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

ConvNet与Transformer谁更强？Meta评测4个领先视觉模型，LeCun转赞

SegICP：一种集成深度语义分割和位姿估计的框架

GoPro 镜头失真消除

基于语义分割的相机外参标定

自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究进展综述

单目全向立体相机的标定（一种新的相机形式）

头戴式ARVR 光学标定

一次采集无需特定目标的LiDAR-相机外参自动化标定工具箱

基于消失点的相机自标定（2）

用于智驾车辆的相机-IMU外参监控

基于消失点的相机自标定（1）

【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？

MC-NeRF: 多相机神经辐射场

每日学术速递2.26

CRLF：道路场景中基于线特征的激光雷达与相机自动标定

集员法对3D激光雷达和相机的外部校准

使用OpenCV校准鱼眼镜头

每日学术速递12.24

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐