基于opencv的双目立体视觉测距_摄像机标定

时间: 2023-05-09 15:02:27 浏览: 97
双目立体视觉测距是利用两个摄像机拍摄同一个目标,在图像处理中利用两幅图像的视差,从而计算出目标物体的距离。其中,摄像机标定是双目立体视觉测距的关键步骤之一。opencv提供了强大的双目立体视觉测距库,在使用之前,需要对摄像机进行标定。 摄像机标定主要是将摄像机的内参和外参计算出来。内参包括焦距、主点位置、畸变系数等参数,外参包括旋转矩阵和平移向量等参数。标定步骤包括摄像机的图像捕获,提取棋盘图格角点,求解内参和外参。opencv提供了一个内置的函数cv::calibrateCamera,可以方便地对摄像机进行标定。 摄像机标定完成后,即可进行双目立体视觉测距。在获取左右两幅图像后,需要进行图像预处理,包括去畸变、图像矫正等处理。接着,利用双目视差算法,可以计算出目标物体的距离。双目视差算法包括SAD、SSD、NCC等算法,opencv提供了多种双目视差算法函数可供选择。 综上所述,基于opencv的双目立体视觉测距需要进行摄像机标定,以获得摄像机的内参和外参,再进行图像预处理和双目视差算法计算,最终可以得到目标物体的距离。
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python opencv双目测距_OpenCV实现双目测距

双目测距是计算机视觉中一种常见的测距方法,通过两个摄像头或双目摄像头拍摄同一场景的两个不同视角的图像,计算两个视角之间的视差,从而得到场景中物体的距离。 在 Python 中,我们可以使用 OpenCV 库来实现双目测距。以下是一个简单的 OpenCV 双目测距代码示例: ```python import cv2 import numpy as np # 设置摄像头参数 cap_left = cv2.VideoCapture(1) cap_left.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap_left.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) cap_right = cv2.VideoCapture(2) cap_right.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap_right.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) # 设置相机标定参数 K1 = np.array([[ 701.9780, 0, 324.4757], [ 0, 701.9780, 239.6201], [ 0, 0, 1.0000]]) K2 = np.array([[ 701.9780, 0, 303.5129], [ 0, 701.9780, 239.6201], [ 0, 0, 1.0000]]) D1 = np.array([[-0.0353, 0.0716, -0.0008, -0.0007, -0.0203]]) D2 = np.array([[-0.0375, 0.0716, -0.0019, -0.0009, -0.0213]]) R = np.array([[ 0.9993, -0.0056, -0.0373], [ 0.0058, 1.0000, 0.0044], [ 0.0373, -0.0046, 0.9993]]) T = np.array([[-76.7514], [ 0.5991], [ 0.0321]]) # 创建立体校正映射表 size = (640, 480) R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, size, R, T) map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, D1, R1, P1, size, cv2.CV_32FC1) map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, D2, R2, P2, size, cv2.CV_32FC1) while True: # 读取图像 ret1, img_left = cap_left.read() ret2, img_right = cap_right.read() if not ret1 or not ret2: break # 校正图像 img_left_remap = cv2.remap(img_left, map1x, map1y, cv2.INTER_LINEAR) img_right_remap = cv2.remap(img_right, map2x, map2y, cv2.INTER_LINEAR) # 计算视差图 stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16, blockSize=5, P1=8*3*5**2, P2=32*3*5**2, disp12MaxDiff=1, uniquenessRatio=10, speckleWindowSize=100, speckleRange=32) gray_left = cv2.cvtColor(img_left_remap, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_right = cv2.cvtColor(img_right_remap, cv2.COLOR_BGR2GRAY) disp = stereo.compute(gray_left, gray_right).astype(np.float32) / 16.0 # 转换为深度图 f = 701.9780 # 焦距 b = 76.7514 # 双目基线 depth = f * b / disp # 显示深度图 depth_norm = cv2.normalize(depth, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1) cv2.imshow("depth", depth_norm) # 等待按键 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap_left.release() cap_right.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个代码示例中,我们首先使用 `cv2.VideoCapture` 函数设置两个相机的参数,并读取左右两个相机的图像。然后,我们设置相机标定参数,通过 `cv2.stereoRectify` 函数生成立体校正映射表,使用 `cv2.remap` 函数对左右两个相机的图像进行校正。接着,我们使用 `cv2.StereoSGBM_create` 函数计算视差图,并将视差图转换为深度图。最后,我们使用 `cv2.imshow` 函数显示深度图,等待用户按下 'q' 键退出程序。 需要注意的是,本示例代码中的相机标定参数和立体校正参数都需要根据实际情况进行调整。同时,我们使用了 SGBM 算法进行视差计算,也可以使用其他算法,如 BM 算法或 Belief Propagation 算法。

opencv c++双目视觉测距

双目视觉测距是一种利用两个摄像头构建三维空间模型的技术。通过计算两个摄像头观察到同一个目标点的视差,就可以确定目标点在空间中的位置,从而实现测距。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,其中也包括了实现双目视觉测距的函数。 OpenCV提供了一些函数来计算两个摄像头的相对位置和姿态,并根据相机特性调整左右摄像头的图像,以减少观察到的误差。其中,查找匹配点是实现测距的关键步骤。OpenCV中提供了多种匹配算法,包括基于块的匹配和SIFT配准等方法。 双目视觉测距在机器人导航、自动驾驶、机器人抓取等应用中有着广泛的应用。在实际应用中,还需要考虑实时性、准确性和稳定性等问题。因此,在使用OpenCV实现双目视觉测距时,还需要结合具体应用场景对算法进行优化和改进。

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OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可在不同平台上使用。它提供了一系列图像处理和计算机视觉算法,包括双目视觉测距。 双目视觉测距是一种常见的三维视觉测量技术,通过两个摄像头同时拍摄同一场景,利用两个图像之间的视差信息来计算物体的距离。在OpenCV中,我们可以使用双目相机校准、立体匹配等功能来实现双目视觉测距。 在VS2019中使用OpenCV进行双目视觉测距的步骤如下: 1. 首先,需要将OpenCV库添加到VS2019的项目中。可以通过下载OpenCV的预编译版本,并将其链接到项目中。 2. 接下来,需要准备两个摄像头并将其连接到计算机上。确保两个摄像头能够同时捕捉到同一场景的图像。 3. 进行双目相机校准。使用OpenCV提供的相关函数,通过拍摄多张包含校准板(一般是黑白相间的棋盘格)的图像,并计算出相机的内外参数。 4. 进行立体匹配。使用OpenCV提供的立体匹配算法,通过计算两个图像之间的视差,得到物体的深度信息。 5. 最后,根据视差和相机参数等信息,可以计算出物体的距离。 在使用OpenCV进行双目视觉测距时,还需要注意一些参数的设置和图像处理的方法选择,以获得较为准确的测距结果。此外,还可以根据具体需求,结合其他功能和算法来进一步处理和分析图像,实现更复杂的任务。 总而言之,使用OpenCV和VS2019进行双目视觉测距是一种相对简便和有效的方法,它能够帮助我们实现基于双目图像的三维测量,并在计算机视觉领域中有着广泛的应用。
### 回答1: 双目视觉是一种基于人类双眼视觉原理的图像处理技术。OpenCV是一个流行的计算机视觉库,提供了用于双目视觉的定标、校正和测距等功能。 首先,双目视觉的定标是指测量和记录相机的内部参数和外部参数。内部参数包括焦距、主点位置和镜头畸变等,而外部参数则包括相机在三维空间中的位置和方向。OpenCV提供了一些函数和方法,可以通过拍摄一组特定的标定图案,来自动计算这些参数。 其次,校正是双目视觉中的一个重要步骤。由于镜头畸变等因素,相机采集的图像可能存在突变和形变。校正处理可以通过将图像重新映射到一个无畸变的状态来修复这些问题。OpenCV提供了双目立体校正的函数和方法,可以校正和矫正双目图像,使其达到最佳的观测效果。 最后,测距是利用双目相机的图像信息来计算场景中物体的距离。双目视觉系统可以通过分析两个图像之间的视差(如左右眼图像中对应点的位置偏移)来计算物体的深度。OpenCV提供了一系列函数和算法,可以根据视差来进行三角测量,从而得出物体的实际距离。 综上所述,OpenCV提供了一套完整的双目视觉解决方案,包括定标、校正和测距等功能。这些功能可以帮助我们实现双目立体视觉应用,如三维重建、障碍物检测等,对于机器人、自动驾驶和增强现实等领域有着广泛的应用前景。 ### 回答2: 双目视觉是一种利用两个摄像头进行深度感知的技术。OpenCV是一个流行的计算机视觉库,它提供了一些用于双目视觉的函数和工具。 双目视觉系统需要进行定标和校正,以获得准确的测距结果。首先,需要进行定标,即确定两个摄像头的内部和外部参数。内部参数包括焦距、主点位置和畸变系数,这些参数描述了摄像头的几何特性。外部参数包括两个摄像头之间的旋转和平移关系。通过在空间中放置已知尺寸的棋盘格,并在两个摄像头中采集相应的图像,可以通过OpenCV的定标函数来计算这些参数。 完成定标后,需要进行校正。校正旨在消除因摄像头的畸变引起的图像形状扭曲。OpenCV提供了双目校正函数,它可以根据定标结果来计算校正映射矩阵。这个映射矩阵可以将两个摄像头的图像转换为校正后的图像,使得校正后的图像的对应点在水平方向上具有相同的像素坐标。 校正后,可以利用双目视觉系统进行测距。通过对校正后的图像进行匹配,可以找到两个摄像头中相同场景中的对应点。然后,可以根据这些对应点的像素坐标和摄像头的基线长度,使用三角定位原理来计算物体的实际距离。OpenCV提供了一些函数来执行这些操作,可以通过计算视差(即对应点像素的差值)来获得物体与摄像头之间的距离。 总之,通过OpenCV的定标、校正和测距功能,可以实现双目视觉系统的建立和应用,用于实时测量和深度感知等应用领域。 ### 回答3: 双目视觉是一种使用两个摄像头同时获取场景信息的技术,通过计算两个摄像头之间的视差,可以实现三维场景的测量和距离计算。在进行双目视觉之前需要进行定标、校正和测距的步骤。 首先是定标步骤。双目相机需要确定两个摄像头之间的相对位置和姿态,这个过程称为相机的定标。定标时需要使用一个已知尺寸的物体,如棋盘格,拍摄多张图像,通过计算图像中棋盘格的角点坐标,可以得到相机的内外参数,包括焦距、畸变等参数。 接下来是校正步骤。校正是为了消除图像中的畸变,使得图像中的像素和实际物理距离之间能够相互对应。校正的过程主要包括去除镜头畸变和图像的对齐。通过定标得到的相机参数,可以将图像进行畸变矫正,使得棋盘格的角点在校正后的图像中在同一条直线上。同时,还需要对两个摄像头的图像进行对齐,使得左右眼的图像中相同位置的像素能够对应。 最后是测距步骤。在定标和校正之后,就可以进行双目视觉的测距了。测距的原理是根据视差来计算物体到摄像头的距离。通过获取左右眼图像中相同的像素点,计算其在图像中的视差,然后利用已知的相机参数和视差公式,可以得到物体的距离。在实际应用中,可以采用三角测距法或基于深度学习的方法来进行测距。 双目视觉的定标、校正和测距是实现双目测距的重要步骤,通过这些步骤可以得到准确的距离信息,从而实现更精确的三维场景重建、物体检测等应用。
OpenCV双目测距是一种通过使用两个相机或摄像头来计算物体距离的技术。根据引用中提到的资料,可以使用MATLAB标定工具箱和OpenCV3.10来实现双目测距。该方法需要使用两个CMOS工业相机和相应的双目云台。邹宇华和scyscyao的博客提供了关于双目测距和三维重建的OpenCV实现的问题解答,对于机器视觉初学者来说非常有帮助。 在OpenCV中,双目测距的实现主要涉及三个主要步骤:相机标定、立体匹配和视差计算。引用中的博客文章提供了关于这些步骤的实现问题集锦。首先,需要对相机进行标定,以确定相机的内部参数和畸变系数,这样可以在后续的计算中进行校正。接下来,需要进行立体匹配,即找到两个图像中对应的像素点,这样可以计算出视差(即像素点之间的水平偏移量)。最后,根据视差计算公式,可以通过将视差值与相机参数进行计算,得到物体的距离。 引用中的资料提供了关于视差滤波的信息,这是双目测距过程中的一个重要步骤。视差滤波可以帮助去除图像中的噪声和无用信息,从而提高双目测距的准确性。 需要注意的是,我提到的这些步骤和方法只是双目测距的一种实现方式,具体的实现细节和算法可能会因实际应用而有所不同。因此,建议参考引用和引用中提供的链接,以了解更详细的信息和具体的实现步骤。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基于OpenCV的双目测距系统实现](https://blog.csdn.net/chenmohousuiyue/article/details/51785016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [【OpenCV】双目测距(双目标定、双目校正和立体匹配)](https://blog.csdn.net/wangchao7281/article/details/52506691)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: 双目视觉是一种常见的测距方法,OpenCV提供了多种工具和库函数来实现双目测距。 首先,我们需要通过摄像机标定来获取摄像机内外参数。这可以通过使用OpenCV的calibrateCamera函数进行实现。通过用棋盘格标定板拍摄一系列图像,我们可以得到摄像机的内参(相机矩阵、径向畸变系数等)和外参(旋转矩阵、平移矩阵等)。 接下来,我们需要分别使用左右摄像头来捕获图像。可以使用OpenCV中的VideoCapture类来实现这一功能。通过调整摄像头参数,如曝光时间、白平衡等,可以提高测距的精度。 获取图像后,我们要对其进行预处理。这包括去除畸变、图像校正等操作。可以使用OpenCV中的undistort函数和stereoRectify函数来实现。 接下来,我们需要找到左右图像中对应的特征点。可以使用OpenCV中的特征点检测算法,如SIFT、SURF等,找到图像中的特征点。 然后,通过计算左右图像中特征点的匹配点,可以得到两个摄像头的视差。视差是左右摄像头像素坐标之间的差异,可以通过OpenCV的StereoBM或StereoSGBM算法进行计算。 最后,根据视差和摄像头的参数,我们可以使用三角测距原理来计算物体的距离。通过triangulatePoints函数,我们可以得到三维空间中物体的坐标。 需要注意的是,双目测距的精度受到多种因素的影响,如摄像头标定、图像质量、特征点提取等。因此,在实际应用中,我们还需针对具体的场景和需求进行调试和优化。 ### 回答2: OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于双目测距。双目测距是利用两个摄像头将同一场景从不同角度拍摄,通过计算两个图像之间的差异来估计物体的距离。 在OpenCV中,可以通过以下步骤进行双目测距: 1. 首先,需要标定双目摄像头。通过采集一组已知距离的图像对,可以计算出相机的内部参数和畸变系数。这些参数将用于后续的图像处理和测距计算。 2. 然后,通过分别捕获双目摄像头的图像,可以得到左右两个图像。 3. 接下来,需要对图像进行预处理。这包括去畸变、矫正和立体匹配等操作。去畸变操作可以校正图像因镜头畸变而产生的形变。然后,可以使用标定得到的参数对图像进行矫正,以确保左右图像对齐。最后,通过立体匹配算法,可以找到左右图像中对应的特征点。 4. 在完成预处理之后,可以利用视差图进行测距。视差是指左右图像中对应特征点的像素差值,它与物体距离存在一定的关系。通过计算视差图中特征点的像素差值,可以估计出物体的距离。 双目测距的精度受多个因素影响,包括摄像头的位置、标定的准确程度等。因此,在使用OpenCV进行双目测距时,需要注意以上步骤的正确执行和参数的准确设置,以获得较为准确的测距结果。
OpenCV是一种计算机视觉库,可以用于双目相机测距任务的开发和实现。在Linux操作系统下,我们可以通过以下步骤来进行双目相机测距。 首先,需要连接双目相机并确保它们在Linux系统中被正确识别和配置。可以使用v4l2-ctl等工具来检查相机是否被正确识别,并使用v4l2等工具来设置相机参数(如分辨率、曝光等)。 接下来,我们需要使用OpenCV来获取相机图像,并进行双目视觉处理。首先,使用cv::VideoCapture类来打开两个相机的视频流,分别读取左右相机的图像。 然后,需要对相机图像进行预处理,以提高测距的准确性和稳定性。可以使用同一棵树的图像校正等方法来消除相机畸变,并使用双目立体匹配算法(如SGBM、BM等)来计算左右相机图像之间的视差。 计算视差后,可以使用三角测量方法来根据视差计算出目标点的三维坐标。可以通过将相机的内外参数(如相机焦距、基线等)传递给cv::reprojectImageTo3D函数来实现三维坐标的计算。 最后,我们可以使用计算出的三维坐标来计算目标点之间的距离。可以使用欧氏距离或其他几何距离计算方法来计算两个点之间的空间距离。根据具体需求,还可以进一步优化测距算法或进行深度图像的可视化。 总之,OpenCV在Linux系统下提供了丰富的函数和工具,可以方便地实现双目相机测距任务。通过合理的配置和算法选择,我们可以获得准确和稳定的测距结果,用于各种应用场景,如机器人导航、三维重建等。
### 回答1: OpenCV是一种开源计算机视觉库,它提供了许多用于处理图像和视频的函数和工具。在这个库中,有一个用于双目测距的模块,可以用于计算从立体摄像机中获取的图像中的对象之间的距离。 双目测距是一种通过两个摄像机获取图像来计算深度的技术。它利用了两个视角的视差,即同一物体在两个摄像机图像上的位置差异,来估计物体的距离。这个过程包括标定摄像机并计算立体几何信息,然后通过根据视差计算深度。 在OpenCV中,双目测距可通过视觉几何和立体匹配算法来实现。视觉几何包括立体标定和校正(相机内外参数估计和校正),视差估计和三维重建。而立体匹配算法则是用来找到左右相机中每个像素对应的像素。 最常用的立体匹配算法是stereoSGBM,它是对Semi-Global Matching技术的一种改进,能够提供更准确的深度估计。此外,还有一些其他的算法可用于双目测距,比如StereoBM、StereoVar和StereoGC。 总之,利用OpenCV的双目测距模块,我们可以计算出从立体摄像机拍摄的图像中物体之间的距离。这种技术在机器人视觉、自动驾驶和3D成像等领域都有广泛的应用。 ### 回答2: OpenCV是一个强大的图像处理库,提供了许多功能,其中之一是双目测距功能。双目测距是通过利用双目摄像机的深度感知能力,计算图像中物体的距离。 在OpenCV中,实现双目测距需要完成以下步骤: 1. 标定:获取摄像机的内外参数,并计算出两个摄像机在相同坐标系下的位置关系和校正参数。标定可以使用棋盘格或激光扫描仪等。 2. 视差计算:通过对两张图像进行匹配,即找到左右图像中对应的像素点,计算它们之间的视差。可以使用SAD(和差绝对值)、SSD(和差平方和)或NCC(归一化互相关)等算法。 3. 三维重建:通过视差和标定参数,计算出每个像素点的三维坐标。可以使用三角测量、直接线性变换或非线性优化方法计算。 4. 应用:通过计算出的三维坐标,可以进行距离测量、目标检测和机器人导航等。 在实际应用中,双目测距具有广泛的应用领域,例如车载导航、智能家居、机器人视觉等。然而,双目测距的精度和稳定性受到多种因素的影响,例如光照、噪声、摄像机的安装位置等,需要针对具体场景进行优化和调试。 ### 回答3: OpenCV是一个开源计算机视觉库,提供了一些基本的计算机视觉算法和图像处理函数。而双目测距技术是一种基于双目摄像头的三维测距方法,通过计算两个图像间的视差来得出物体的距离,而在OpenCV中可以使用双目立体视觉算法来实现双目测距。 双目立体视觉算法一般包括两个主要步骤,分别是视差计算和深度计算。在OpenCV中,可以使用SGBM、BM、BM3D等算法来进行视差计算,其中SGBM是一种更加先进的算法,能够更加准确地计算视差。而深度计算则是通过将视差转化为物体实际距离来进行计算。可以使用计算机视觉中的几何学知识,比如三角测量等方法来计算深度。 为了实现双目测距,需要先进行双目摄像头的校准,使得两个摄像头拍摄的图像可以对齐。之后便可进行图像处理和双目立体视觉算法的应用,最终可以得到物体的距离信息。 总之,OpenCV提供了许多计算机视觉和图像处理的函数和算法,使得双目测距等应用可以更加便捷和准确地实现。
下面是基于OpenCV实现机械臂和相机手眼标定的C++代码示例: c++ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/aruco.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 读取相机图像 Mat cameraImage = imread("camera.jpg"); // 读取机械臂姿态数据 vector<Mat> robotPoses; for (int i = 1; i <= 10; i++) { string filename = "robot" + to_string(i) + ".txt"; Mat pose = Mat::zeros(4, 4, CV_64F); ifstream fin(filename); for (int j = 0; j < 4; j++) { for (int k = 0; k < 4; k++) { fin >> pose.at<double>(j, k); } } robotPoses.push_back(pose); } // 读取相机姿态数据 vector<Mat> cameraPoses; for (int i = 0; i < 5; i++) { string filename = "camera" + to_string(i) + ".txt"; Mat pose = Mat::zeros(4, 4, CV_64F); ifstream fin(filename); for (int j = 0; j < 4; j++) { for (int k = 0; k < 4; k++) { fin >> pose.at<double>(j, k); } } cameraPoses.push_back(pose); } // 棋盘格参数 int boardWidth = 9; // 棋盘格宽度 int boardHeight = 6; // 棋盘格高度 float squareSize = 25.0f; // 棋盘格大小(毫米) // 棋盘格角点坐标 vector<vector> objectPoints; for (int i = 0; i < robotPoses.size(); i++) { vector obj; for (int j = 0; j < boardHeight; j++) { for (int k = 0; k < boardWidth; k++) { obj.push_back(Point3f(j * squareSize, k * squareSize, 0)); } } objectPoints.push_back(obj); } // 计算机械臂末端执行器和相机之间的位姿矩阵 vector<Mat> robotToCameraPoses; for (int i = 0; i < robotPoses.size(); i++) { Mat robotPose = robotPoses[i]; Mat cameraPose = cameraPoses[i]; Mat robotToCameraPose = cameraPose.inv() * robotPose; robotToCameraPoses.push_back(robotToCameraPose); } // 相机标定 vector<vector> imagePoints; vector<int> markerIds; vector<vector> markerCorners; Ptr<aruco::Dictionary> dictionary = aruco::getPredefinedDictionary(aruco::DICT_6X6_250); aruco::detectMarkers(cameraImage, dictionary, markerCorners, markerIds); aruco::drawDetectedMarkers(cameraImage, markerCorners, markerIds); vector<Vec3d> rvecs, tvecs; aruco::estimatePoseSingleMarkers(markerCorners, squareSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs); for (int i = 0; i < markerIds.size(); i++) { vector corners = markerCorners[i]; imagePoints.push_back(corners); } // 手眼标定 Mat R, T; solveHandEye(objectPoints, imagePoints, robotToCameraPoses, R, T); // 输出结果 cout << "Hand-eye calibration matrix:" << endl << R << endl << T << endl; return 0; } 在这个示例中,我们首先读取了机械臂和相机的姿态数据,然后定义了棋盘格的参数和角点坐标,并通过aruco::detectMarkers和aruco::estimatePoseSingleMarkers函数检测和计算出相机图像中的标记物的位姿矩阵。接着,我们计算机械臂末端执行器和相机之间的位姿矩阵,并使用solveHandEye函数对机械臂和相机之间的转换矩阵进行计算,并输出结果。 需要注意的是,这个示例仅供参考,具体的实现还需要根据实际情况进行调整和优化,例如相机标定的方法和标记物的选择等。
OpenCV双目相机标定是指将两个相机的内参、外参以及相对位置关系进行测量和计算,以便进行双目视觉测量、三维重建、立体匹配等工作。下面是OpenCV双目相机标定的步骤: 1. 准备标定板:首先需要准备一张标定板,标定板是一个黑白相间的平面,通常采用棋盘格样式。标定板需要在两个相机的视野范围内,拍摄多张不同角度、不同姿态的图片。 2. 拍摄标定板图片:使用两个相机对标定板进行拍摄,保证两个相机同时获得标定板的图像。每个相机至少拍摄20张以上的标定板图片。 3. 提取角点:使用OpenCV中的函数对标定板图片进行处理,提取出棋盘格内部的角点坐标。 4. 标定相机内参:使用OpenCV中的函数根据角点坐标计算出相机的内参矩阵。内参矩阵包括相机的焦距、主点坐标、畸变系数等参数。 5. 标定相机外参:根据标定板图片的拍摄位置和姿态,使用OpenCV中的函数计算出相机的外参矩阵。外参矩阵包括相机的旋转矩阵和平移矩阵。 6. 计算双目相机相对位置:使用OpenCV中的函数将两个相机的内参和外参进行合并,计算出双目相机的相对位置关系。 7. 评价标定结果:使用标定板的图片进行评价,计算出标定误差等参数,评价标定结果的准确性。 以上就是OpenCV双目相机标定的步骤,通过标定可以得到两个相机的内参、外参以及相对位置关系,为后续的双目视觉测量、三维重建、立体匹配等工作提供基础。
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH是一个用于指定OpenCV额外模块路径的变量。根据引用和引用的内容,可以看出这个变量需要设置为opencv_contrib/modules的路径。具体来说,你需要在你的CMakeLists.txt中指定OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH为你的opencv_contrib/modules的路径。例如,如果你的路径是/home/wsx/opencv/opencv/opencv_contrib/modules,那么你需要将OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH设置为/home/wsx/opencv/opencv/opencv_contrib/modules。这样,当你构建OpenCV时,它将包含额外的模块。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [安装opencv4.5.5](https://blog.csdn.net/lian740930980/article/details/126473543)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [opencv3.2_ubuntu16.04_opencv_contrib.zip](https://download.csdn.net/download/qq_27163197/11608864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [【OpenCV进阶】opencv4.1_contrib扩展模块安装与使用](https://blog.csdn.net/weixin_51244852/article/details/118269443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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Python使用OpenCV进行标定

主要介绍了Python使用OpenCV进行标定,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

基于OpenCV的智能语音识别分拣机器人_池佳豪.pdf

物体智能识别技术是人工智能方面极为重要的研究内容,也是现代化智能搬运系统中的重要组成部分,对此本项目基于"语音识别、机器视觉以及无线传感器技术",提出了一种"基于OpenCV的智能语音识别分拣机器人"研究方案。...

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

语义Web动态搜索引擎:解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

matlabmin()

### 回答1: `min()`函数是MATLAB中的一个内置函数,用于计算矩阵或向量中的最小值。当`min()`函数接收一个向量作为输入时,它返回该向量中的最小值。例如: ``` a = [1, 2, 3, 4, 0]; min_a = min(a); % min_a = 0 ``` 当`min()`函数接收一个矩阵作为输入时,它可以按行或列计算每个元素的最小值。例如: ``` A = [1, 2, 3; 4, 0, 6; 7, 8, 9]; min_A_row = min(A, [], 2); % min_A_row = [1;0;7] min_A_col = min(A, [],

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�