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单目标定效果不好的原因分析

八、单目标定效果不好的原因分析(1)问题(来自[文献3]):OpenCV中用cvCalibrateCamera2 进行相机标定的精度差,标定结果不稳定。分析:可能原因有:A.夹角太小会导致误差较大可能是在标定的时候标定板所在平面与成像平面(image plane)之间的夹角太小,张正友论文里的仿真数据(有噪声的数据)说明当两者夹角太小误差会很大,从张正友的论文里给出的5幅图中(http://research.microsoft.com/~zhang/Calib/),其中标定平面与成像平面的夹角分别为

2020-07-22 23:40:12

相机标定matlab——单目标定和双目标定

https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/81254179

2020-07-22 23:34:22

三维重建学习(1):基础知识:旋转矩阵与旋转向量

前言由于摄像机标定中会使用到旋转矩阵以及旋转向量的知识,所以就整理了一下有关与这一部分基础知识的笔记,并进行详细的数学推导。旋转矩阵如果已经上面的三个角度ϕ\phiϕ、θ\thetaθ、ψ\psiψ,,我们可以通过将每一步的旋转矩阵相乘得到整个旋转矩阵。R=Rx∗Ry∗RzR=R_x * R_y *R_z旋转向量相机标定中表示旋转的方式,除了使用前面介绍的旋转矩阵之外,还可以使用旋转向量来表示。我在网上搜索相关资料时,发现大多数都是直接给出了Rodrigue旋转向量的公式,而没有推导过程。如

2020-07-22 23:30:02

用VS编译opencv的双目立体标定时注意事项

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9366080.html用上面网址的代码进行双目标定时注意事项:1、sample文件放置在src目录下2、用vs2017编译的时候用debug下的x643、将代码防于opencv文件下

2020-07-11 15:20:34

Visual Studio中Debug与Release以及x86、x64、Any CPU的区别

Visual Studio中Debug与Release以及x86、x64、Any CPU的区别Visual Studio中Debug与Release的区别: 在Visual Studio中,编译模式有2种:Debug与Release。这也是默认的两种方式,在新建一个project的时候,就已经存在这两种模式供选择。 Debug通常称为调试版本,它包含调试信息,并且不作任何优化,便于程序员调试程序。 Release称为发布版本,它往往是进行了各种优化,使得程序在代码大小和运行速度上都是最优的,

2020-07-11 11:18:57

【C++语言学习笔记】VS中“This function or variable may be unsafe.“警告的解决办法

https://blog.csdn.net/u012534008/article/details/54602774?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonec

2020-07-10 09:47:08

图像处理中的插值算法

https://blog.csdn.net/huangshangcheng/article/details/90204223一、最邻近插值二、双线性插值三、双立方插值

2020-07-08 15:29:07

道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。

道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善。经典的Douglas-Peucker算法描述如下:(1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该

2020-07-02 21:25:07

图像处理算子

图像处理算子:图像处理算子是对图像进行处理时所用到的算子。包括全局特征描述算子和局部特征描述算子。 用途: :图像进行匹配,检索 介绍: 目前计算机视觉领域的图像内容表示方法分为基于全局特征的图像内容表示方法和基于局部特征的图像内容表示方法。 为提高图像内容表示的性能,研究者提出了大量的图像区域描述算法,其中部分描述算法是为全局特征设计的,部分是为局部特征设计的。全局特征和局部特征描述算子在本质上没有明显差别。一种较好的图像算子应该具备:重复性、判别性、局部不变性、富含信息、量化描述以及精.

2020-07-01 22:24:58

算子

算子:是一个函数空间到函数空间上的映射O:X→X。广义上的算子可以推广到任何空间,如内积空间等。应用领域:数理科学别 称:算符外文名 :operator应用领域:数理科学 算子解释 广义的算子, 对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子,甚至包括求幂次,开方都可以认为是一个算子,只是有的算子我们用了一个符号来代替他所要进行的运算罢了,所以大家看到算子就不要纠结,他和 f(x) 的 f 没区别,它甚至和加减乘除的基本运算符号都没有区别,只是他可以对单对象操作罢了(有的符号比如.

2020-07-01 21:55:08

寻找凸包(Graham扫描法)

寻找凸包(Graham扫描法) 题意描述 对任意给定的平面上的点集,求最小凸多边形使得点集中的点要么在凸多边形的边上,要么在凸多边形的内部。 Graham算法描述1、在所有的点中找到一点p0,使得p0的纵坐标值最小,在有多个最小纵坐标的情况下,找横坐标最小的那一个。2、将所有的点< p0, p1,…pn> 按规则(相对于p0的幅角从小到大,也就是绕p0逆时针,如有幅角相等的点,只保留离p0最远的那个,其他的删除)排序。3、如果所剩的顶点数m小于3,不能构成凸包,retrun fal.

2020-07-01 17:39:48

图像RGB值、灰度值、像素值的关系

图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富,能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度,能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元

2020-06-30 18:24:25

多边形快速凸包算法

前言平面点集的凸包算法一文介绍了如何计算平面点集或者任意多边形的凸包。对于随机的平面点集,Graham scan和Andraw’s 单调链算法已经是最快的算法了。但是对于没有自相交的封闭的简单多边形,存在线性复杂度的算法。下面介绍这一优雅高效的算法。一般的2D凸包算法,首先将点进行排序(时间复杂度),然后利用栈操作在O(n)的时间复杂度内计算凸包。初始的排序决定了最终的时间复杂度。但是本文介绍的算法使用一个双端队列来进行操作,避免了排序。由于限定了多边形的简单性(平面单连通域),可以证明队列中的点构成凸

2020-06-29 22:38:56

凸多边形、凹多边形、凸包算法

凸多边形:(Convex Polygon)可以有以下三种定义:1、没有任何一个内角是优角(Reflexive Angle)的多边形。2、如果把一个多边形的所有边中,有一条边向两方无限延长成为一直线时,其他3、凸多边形是一个内部为凸集的简单多边形。简单多边形的下列性质与其凸性等(1)所有内角小于等于180度。(2)任意两个顶点间的线段位于多边形的内部或(3)多边形内任意两个点,其连线全部在多边形内部或边上。所有的正多边形都是凸多边形。所有的三角形都是凸多边形。凸多边形的内角均小于或等于1

2020-06-29 22:23:39

相机标定(Camera calibration)原理、步骤

https://blog.csdn.net/qq_37791134/article/details/80942171

2019-11-07 08:03:13

Autonomous aerial navigation using monocular visual-inertial fusion(VINS)

https://www.jianshu.com/p/1b7c4506a636题目:单目视觉-惯性融合自动导航摘要自主微型飞行器(MAV)具有成本和机动性优势,使其成为航空摄影,监视和搜索和救援等应用的理想机器人平台。随着平台缩小,MAV变得更能够在受限环境中运行,但它也引入了显着的大小和有效载荷约束。 由于其重量轻,占地面积小,单视觉惯性导航系统(VINS)仅由惯性测量单元(IMU)和摄像机组成,在这种情况下成为最合适的传感器套件。事实上,它是最小的传感器套件,允许具有足够环境意识的自主飞行。 在本文

2020-06-29 16:46:34

立体视觉惯性里程表(Stereo Visual Inertial Odometry)

立体视觉惯性里程表(Stereo Visual Inertial Odometry)Isaac SDK包括“立体视觉Odometry”应用程序:使用Elbrus视觉Odometry库通过不断分析来自立体摄像机和IMU读数(如果有)的视频流中的信息来确定机器人的3D姿态的小代码。Elbrus视觉Odometry库提供实时跟踪性能:640x480视频分辨率至少30 fps。对于KITTI基准,该算法在定位中实现了〜1%的漂移,并且运动的方向误差为0.003度/米。Elbrus允许在各种环境和不同用例中进行

2020-06-29 16:44:30

AprilTags

AprilTags是基准标记的一种流行形式。它在机器人技术中具有广泛的应用,包括对象跟踪,视觉定位,SLAM准确性评估和人机交互。Isaac通过利用GPU加速同时实现高解码鲁棒性来提供实时AprilTag检测。除了检测之外,Isaac还对所有检测到的标签执行标签姿势估计。我们根据相机的固有参数,标签的尺寸以及标签角的像素坐标来计算标签姿势的估计值,并返回标签相对于相机的旋转和平移。具体来说,给出以下内容:相机焦距,以X和Y为单位,以像素为单位(每弧度)。相机主点X和Y,以距图像像素(0,0)的像素为单

2020-06-29 16:31:23

傅立叶变化,小波变换,滤波

傅立叶变化:傅立叶变换是一种线性的积分变换,常在将信号在时域(或空域)和频域之间变换时使用,在物理学和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。傅立叶变换,表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶

2020-06-24 11:20:28

Opencv学习笔记(十一)OpenCV中feature2D学习——亚像素级角点检测(cornerSubPix)

概述除了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外,还可以使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数。如果对角点的精度有更高的要求,可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素,从而取得亚像素级别的角点检测效果。cornerSubPix()函数(1)函数原型cornerSubPix()函数在角点检测中精确化角点位置,其函数原型如下:C++: void cornerSubPix(In

2020-06-21 21:58:33

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