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我正在寻找与我在iOS设备上捕获的照片相关联的镜头畸变系数(注意:不是焦距或主点).据我了解,在iOS设备上执行此操作的唯一方法是使用 AVCameraCalibrationData .官方文档仅提供有关如何获取相机校准数据的信息.来自 AVDepthData ,但文档和此StackOverflow答案都暗示 AVCameraCalibrationData 不仅可以用于深度数据,还可以用于图像.
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我正在尝试使用计算机视觉系统工具箱校准下面的这对摄像机,以便能够生成车辆在1至5m之间的3-D点云.对于棋盘格校准图像,每个图像的输出图像大小约为1 MB,而棋盘格正方形大小为25 mm.使用的摄像机是一对SJ4000 HD1080P摄像机.摄像机尽可能彼此平行放置,垂直轴上没有角度.棋盘格校准是在明亮的灯光和白板的帮助下完成的.使用成功的31/32配对,使用立体相机校准器代码的每个像素的平均误差
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有些计算结果. 我知道可以使用以下API读取FOV号 NSLog(@"Camera's FOV is %f",myCamera.activeFormat.videoFieldOfView); 但是,由于我手边没有所有可用的模型,并且某些模型可公开获得的读取数字也与测量/计算的结果不匹配,我想知道对于大多数情况是否有可靠的FOV数值并非所有的iPhone/iPad型号.谢谢.
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我尝试使用opencv针孔模型来计算校准参数,然后使图像不失真。 问题是,未失真的图像中有一个奇怪的圆圈,如下所示。 代码,原始图像和结果图像位于此处: 任何评论将不胜感激。 解决方案 校准是一项比看起来更困难的任务。我认为主要问题是您仅在图像中心显示目标,因此失真参数发现了这种奇怪的参数优化。有趣的是,您可以优化哪些参数以及使用哪些标志(OpenCV的校准功能可以找到很多参
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我正在建立一个网站,该网站使用计算机视觉技术来完成出色的工作,并通过用户使用网络摄像头实时录制和上传视频。为此,我需要相机固有和失真参数。我正在尝试找出给定用户上传的视频来计算这些值的最佳方法。我们无法对用户可能上传的视频做出任何假设-但合理的假设是,视频中可能有人。我仍处于起步阶段,但是我很想知道其他人如何解决了这个问题。 具体来说,以下是我将不胜感激的问题小组中有经验的人可能会评论:
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我的问题陈述很简单。但是我无法为我完成opencv校准工作。我正在从这里使用代码:源代码。 我必须以固定距离平行于相机拍摄图像。我尝试拍摄仅与相机平行以及在不同平面上的测试图像(大约20张)。我也改变了大小和正方形的数目。 在这种情况下校准的最佳方法是什么? 稍后会裁剪未失真的图像,这就是为什么它看起来更小的原因。 仔细查看图像后,枕形失真似乎已得到纠正。但是“梯形”失真仍然存
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有人知道最新的相机校准项目吗,例如 http:// www .emgu.com / wiki / index.php / Camera_Calibration 以获取当前版本的EmguCV(3.0.0)?我需要弄清楚特殊相机的失真系数。 可以有一个独立的二进制文件。如果有关于使用哪种camera-distorion-model的文档,也很好。 上面项目的问题是,它不是当前EmguCv的最新版
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我试图弄清楚棋盘图案的角落,并认为我可以将openCV与 cv2.findChessboardCorners 一起使用。 但是,我找不到传递给该函数的好参数,以使其成功检测到棋盘。我认为该图像适合该功能。如果不是这样,我就搞不清楚应该做什么预处理。. 这是我的代码: import numpy as np import cv2 import glob import s
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我已经使用示例OpenCV程序从我的相机计算相机矩阵和失真系数,并生成了一个包含相关数据的xml文件。 我试图通过 undistort 函数使用它,但是我不确定如何将值存储为 Mat 。 / p> 垫子cameraMatrix; 垫变形系数; undistort(image,newImage,cameraMatrix,畸变系数); 我尝试过: Mat
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我想计算立体相机的对极线。 我既知道相机的内在矩阵,也知道R和T。 我试图按照《学习Opencv》和Wikipedia所述计算基本矩阵。 其中[t] x 因此 我尝试使用python实现此功能,然后使用opencv函数 cv2.computeCorrespondEpilines 来计算出Epilines。 问题是,我得到的线条在一点上不收敛他们应该... 我想我必须在
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我正在尝试使用Emgu / OpenCV对Kinect相机和外部相机进行校准。 我被困住了,我将不胜感激。 我选择通过基本矩阵(即对极几何)进行此操作。 但是结果与我预期的不同。结果图像为黑色,或完全没有意义。 Mapx和Mapy点通常都等于无穷大或-无穷大,或者都等于0.00,并且很少有正则值。 这是我尝试进行纠正的方法: 1。)查找图像点从一组图像中获得两个图像点阵列(
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我正在查看kitti数据集,尤其是如何将世界点转换为图像坐标。我看了一下README,并在下面说,我需要先转换为相机坐标,然后再乘以投影矩阵。我有2个问题,来自非计算机视觉背景 我查看了calib.txt中的数字,尤其是矩阵为3x4在最后一列中具有非零值。我一直以为这个矩阵 = K [I | 0] ,其中K是相机的固有矩阵。那么,为什么最后一列非零,这意味着什么呢?例如P2是 arr
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我正在学习相机矩阵的东西。我已经知道我可以通过在物体空间的平面中使用四个点来获得相机的单应性(3 * 3矩阵)。我想知道我们是否可以在平面上没有四个点的情况下获得同形像?如果是,我如何获得矩阵?我应该看什么公式? 我也将单应性与另一个概念相混淆:如果我想将点从一个坐标转换为另一个坐标,则只需要知道三个点即可。系统。那么,为什么在计算单应性时需要四个点呢? 解决方案 Homograph
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我从 KITTI的部分里程表中访问了校准文件,一个校准文件如下: P0:7.188560000000e + 02 0.000000000000e + 00 6.071928000000e + 02 0.000000000000e + 00 0.000000000000 e + 00 7.188560000000e + 02 1.852157000000e + 02 0.0000000000
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在针孔相机模型中,只有一个焦距介于主点和 但是,在计算完相机的固有参数后,矩阵包含 (fx,0,offsetx,0, 0,fy,offsety,0, 0,0,1,0) 这是因为图像传感器的像素在x和y上不是正方形吗? 谢谢 解决方案 总之:是的。为了建立可以描述具有矩形像素的相机的数学模型,您必须引入两个单独的焦距。我将引用经常被推荐的“ 学习Op
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我正在使用OpenCV / Python示例(来自: OpenCV教程)作为指南。 问题:我如何定制此示例代码以考虑特定棋chess图案上正方形的大小?我对相机校准过程的理解是,必须以其他方式使用此信息,否则将使用以下值: cv2.calibrateCamera() 是不正确的。 这是我代码中读取图像文件并执行校准过程以生成相机矩阵和其他值的部分。
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我的目标: 我正在尝试进行人脸跟踪时,为TruthDepth相机获取TruthDepth相机参数(例如固有,外在,镜头失真等).我读到有一些示例,并且可以通过 OpenCV 实现.我只是想知道应该在Swift中实现类似的目标. 我已阅读并尝试过的内容: 我阅读了有关ARCamera的苹果文档: intrinsics 和AVCameraCalibrationData: extrin
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我尝试使用opencv从基本矩阵确定相机运动.我目前正在使用光流跟踪每隔一帧中点的运动.基本矩阵是从基本矩阵和摄影机矩阵派生而来的.我的算法如下 1.使用goodfeaturestotrack功能从帧中检测特征点. 2.将点跟踪到接下来的两三个帧(Lk光流),在此期间使用相应的点计算平移和旋转向量 3.两三帧后刷新点(使用goodfeaturestotrack).再次找到平移和旋
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我正在研究KITTI数据集. 我已经下载了对象集的对象数据集(左右)和相机校准矩阵. 我想使用立体声信息. 但是我不知道如何获得两个摄像机的本征矩阵和R | T矩阵.而且我不了解校准文件的含义. 校准文件的内容: P0: 7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 0.000000000000e+00
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我正在尝试从基本矩阵中提取旋转矩阵和平移矩阵. 我将这些答案作为参考: 通过以下方式从Essential Matrix提取翻译的正确方法SVD 从基本矩阵中提取翻译和旋转 现在,我已经完成了将SVD应用于基本矩阵的上述步骤,但是问题来了.根据我对此主题的理解,R和T都有两个答案,这导致[R | T]的4种可能解.但是,只有一种解决方案适合实际情况. 我的问题是如何确定四种解
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