calibration

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    因此,我从便宜的usb网络摄像头捕捉视频。然后我计算这个馈源的光流。我终于将这些optic-flow measurements用于(monocular)机器人导航。我已经校准了我的相机,并在两个单独的xml文件中具有intrinsic和distortion参数。 我的问题是,我现在如何在我的视频捕获代码中使用这些参数。如果有人可以使用code/pueudo-code来显示此信息,那将会非常有帮助。

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    我目前正在开发iPhone应用程序(在iPhone 5,iOS 7,Xcode 5上),这需要非常准确地确定当前的态度。 CMDeviceMotion的“态度”并不能满足这些要求,因为苹果的传感器融合算法似乎过分依赖于相当快速(以我的经验)漂移的陀螺仪。这就是为什么我决定读出裸露的传感器数据,后来我想在自己的传感器融合算法中结合它。 当询问磁力数据的一个有两种可能性: 通过CMMagnetomet

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    我非常努力地阅读下面的文章。 Z.Zhang。通过从未知方向查看平面灵活进行摄像机校准。国际计算机视觉会议(ICCV'99),希腊科孚岛,第666-673页,1999年9月。 本文提出了一种方法来首先估计棋盘在图像坐标和世界坐标之间的单应矩阵。然后根据里面的方程得到内参数和外参数。 但是,我刚刚发现了一些非常奇怪的东西,它是“主要点”的位置,u0 & v0。理论上讲,它们应该位于图像中。 在此图中

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    我有一个应用程序使用具有“aoi”功能的相机。与openCv的ROI功能类似,摄像机允许指定要采集的总传感器图像的矩形子集(称为“子区域”)。 在相机中使用aoi功能比在openCv中执行ROI和复制操作更可取。获得图像传感器数据的子区域所需的带宽被减小,这意味着更高的帧速率是可能的。像素数量的减少也减轻了CPU的负担。 该应用程序可以选择使用相机校准矩阵不失真。我只想做一次相机校准(或者至少不是

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    我一直在研究3D扫描仪,现在仍然有一些问题需要在我继续之前清除。 我明白这个矩阵描述了摄像机坐标系和世界坐标系之间的关系。但我不明白为什么所有的校准软件包都会给你这个矩阵?该软件是否会在空间中选择一个随机的世界坐标系,然后计算矩阵? 我在想自己选择世界坐标系会更容易(如果它甚至可能的话)。我的计划是创建一个扫描仪,其中的物体静止在静止的表面上,并且相机+激光器以圆形运动在物体周围移动。如果可以通过

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    我一直在学习摄像机的校准,并以我的方式感到困惑,以便理解如何从摄像机投影矩阵中恢复外部和内部摄像机参数。 一般情况下,我们可以通过3D世界的对应关系求解方程推导出相机的投影矩阵值坐标转换为2D屏幕坐标,那就是,我们得到了一个矩阵,让我们说的“C” C = [C11 C12 c13 c14; c21 c22 c23 c24; c31 c32 c33 c34] 而且,在不失一般性的情况下,我们可以指定

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    我正在尝试编写一个应用程序内部操纵杆轴校准工具。 操纵杆轴区域应该是一个矩形,但实际上它是一条非线性闭合曲线,我想提高精度。 校准应该以这种方式工作: 我们有一个测量值,而这样一来,我们得到正确的值: Correct value = [(measured value)/range] * wantedrange ,其中范围是最大的,并为轴线测量的最低值之间的差异。 但是还有一个偏移量将中心点移动

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    我在解释http://www.cvg.reading.ac.uk/PETS2001/pets2001-cameracalib.html#dataset2 处的摄像机校准数据时遇到问题,并且想知道是否有人可以提供帮助。基本上我理解了这个例子,当我尝试计算3D对象的二维图像坐标时,它正常工作。我得到的二维坐标是在图像边界内,这很好。 问题是当我尝试将工作应用到其他矩阵。为了让你进入的角度来看,这些校准

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    我正在使用广角镜头(178º对角线FOV),并试图使用Opencv校准模块进行正确校准。所有的检测和校准过程都正常,但结果很差。 我已经尝试了许多不同的配置: 不同组图像 不同径向系数编号:2,3,4,5甚至6.(CV_CALIB_FIX_K1,...,CV_CALIB_FIX_K6) 将主点和切向失真固定为0(CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO,CV_CALIB_FIX_PRIN

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    我有一个校准(内部参数)摄像机。之后,我需要使用它来拍摄来自对象的不同照片。他们将被用来重新投影图像的某些点。 一个关键的步骤是计算旋转矩阵和平移向量,使用同一个对象的2个图像。我是一名图像处理新手,我不知道该怎么做。任何信息,将不胜感激。 谢谢!