影象的座標系轉換(1)
阿新 • • 發佈:2018-12-11
隨記1:
1.攝像機內參數:成像特點,成像規則,內參數標定(幾何特性和內部光學特性)
2.座標型別 : 世界座標(又稱為大地座標,通常表示三維資訊,XYZ座標系),攝像機座標系,象平面座標系
攝像機座標系(通過環境的來設定的攝像機的座標)
成像平面座標系,計算機影象座標系
3.座標相互轉換數學基礎: 參考部落格出處
4.opencv標定時涉及到的基礎知識
角點檢測——帶入角點世界座標以及影象座標——利用函式CvCalibrateCamera2()求出:內參數矩陣、畸變係數向量、影象旋轉向量、影象平移向量
攝像機標定:由檢測得到影象的座標
隨記2:
1.影象的粗定位
影象匹配區域:使用先驗的影象模板進行模板匹配;將得到的影象矩陣與先驗影象模板矩陣進行遍歷對比,從左上角開始進行比對,一直到右下角最後完成匹配;
2.精定位:使用影象處理的基礎知識,對影象進行處理後進行更加精確的影象定位;
常用的演算法:濾波演算法(最小值濾波,均值濾波等),邊緣檢測(不同運算元側重的點不同);
Robert運算元:利用區域性差分運算元尋找邊緣的運算元,作用在陡峭的噪聲下效果較好;
Sobel運算元:利用卷積核對每個點進行卷積;(特定卷積核)
Prewitt運算元:方向模板,對帶方向性的邊緣效果好;(特定卷積核)
Laplace運算元:二階導數運算元,尋找影象灰度值中二階微分中過零點,又稱為拐點(邊緣點兩旁二階導數異號),代表了邊緣資訊;(特定卷積核)