機器視覺——基於立體視覺的變形測量
相關推薦
機器視覺——基於立體視覺的變形測量
目前，工程上用於結構位移和加速度監測的方法主要有位移感測器、鐳射位移感測器LVDT、加速度/角加速度感測器、GPS、攝影測量等。上述方法中大多為接觸式測量方法，需要提前在被測物件表面或內部進行佈設儀器，準備工作複雜，容易受到環境因素影響；雖然，鐳射位移感測器是一類非接觸式測量方法，測量精度高，但其測量精度容易
OpenCV 立體視覺詳細解析（二）---視覺深度測量
先給出求視覺深度的演算法流程圖： 攝像頭標定： 攝像機標定的過程得出攝像機幾何模型，給出透鏡的畸變模型，這兩個模型定義了攝像機的內參數模型。 攝像機幾何模型： 針孔模型： （Learning Opencv中的此環節各種名詞的定義很混亂，在下面做一個統一） 成像
VS2017+OpenCV3.3基於SGBM演算法的雙目立體視覺、雙目測距（雙目校正和立體匹配）
前些日子做了一個關於雙目立體視覺的入門作業，現在在這裡總結一下學到的一些知識（寫的可能會有很多欠缺的地方，還望海涵！） 本篇部落格不涉及雙目標定的知識，關於雙目標定網上資料很多，大家可以自行查詢學習。 先說一下本部落格的雙目立體視覺的實現基礎，已知以下資訊：
在CesiumVR基礎上實現3D左右立體視覺
for function eight erro 格式 comment fse 代碼 問題： 整體思路 在VR模塊的基礎上調整視差，使其隨距離發生變化； 左右分屏時，需要將左右屏的橫向進行1/2壓縮；這是因為3D-TV在對左右格式影像進行合並時，會進行拉伸； 左屏幕的
雙目立體視覺
矩陣 com sad 因此 ssd 視差 形式 技術分享 行號 1.簡介： 雙目視覺是模擬人類視覺原理，使用計算機被動感知距離的方法。從兩個或者多個點觀察一個物體，獲取在不同視角下的圖像，根據圖像之間像素的匹配關系，通過三角測量原理計算出像素之間的偏移來獲取物體的三維信息。
白話人工智慧與機器學習、計算機視覺
人類的智慧行為分為感知行為和思維活動 計算機視覺 :計算機對三維世界的感知 計算機聽覺 :語音識別 話者識別 計算機思維: 證明 推理 人工
雙目立體視覺匹配演算法之視差圖disparity計算——SAD演算法、SGBM演算法
一、SAD演算法 1.演算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一種影象匹配演算法。基本思想：差的絕對值之和。此演算法常用於影象塊匹配，將每個畫素對應數值之差的絕對值求和，據此評估兩個影象塊的相似度。該演
雙目立體視覺三維重建
雙目立體視覺的整體流程包括：影象獲取、雙目標定、雙目矯正、立體匹配、三維重建。 影象獲取 雙目相機拍攝獲取 左右目影象 雙目標定 內參 外參 相機矩陣
專案實戰——基於計算機視覺的物體位姿定位及機械臂矯正
專案實戰——基於計算機視覺的物體位姿定位及機械臂矯正 寫在開頭的話： 不得不說大學這三年過的真的快，一年後就要讀研了。讀研選擇了增強現實——計算機視覺與人工智慧這個方向（當然也需要很多機械的東西），算是一個機電偏控的方向吧，比較前沿也很有挑戰性。為了讓我的學習更有針對性，我向Prof
專案實戰——基於計算機視覺的物體位姿定位及機械臂矯正（一）
專案實戰——基於計算機視覺的物體位姿定位及機械臂矯正（一） 思路 經過這幾天的資料查詢，我逐步有了思路，現整理如下： 抓取物品定為牛奶盒，主要優勢在於，質量輕、體積小、稜角分明，便於識別抓取； 工作環境設定在傳送帶上，人工隨機將牛奶盒以不同方向隨機放入； 在攝
無人駕駛（基於計算機視覺的高精度地圖）
【 宣告：版權所有，歡迎轉載，請勿用於商業用途。 聯絡信箱：feixiaoxing @163.com】 如果說HD地圖和普通的導航地圖有什麼區別，那麼我認為就是精度問題。普通地圖的精度可能是5m－10m，而HD地圖可能就是5-10cm，整整提高了
基於雙目視覺的手眼標定
原文首發於微信公眾號【視覺IMAX】。 一 前言 機器人的視覺系統分為固定場景視覺系統和運動的「手-眼」視覺系統。攝像機與機器人的手部末端，構成手眼視覺系統。根據攝像機與機器人相互位置的不同，手眼視覺系統分為Eye-in-Hand系統和Eye-to-Hand系統。Eye-in-Hand系統的攝像機安裝在機
【深度相機系列三】深度相機原理揭祕--雙目立體視覺
本文已經首發在個人微信公共號：計算機視覺life（微訊號CV_life），歡迎關注！ 導讀 為什麼非得用雙目相機才能得到深度？ 雙目立體視覺深度相機的工作流程 雙目立體視覺深度相機詳細工作原理 &
OpenCV實現立體視覺的案例
嘗試用OpenCV來實現立體視覺也有一段時間了，主要的參考資料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV論壇上一些前輩的討論。過程中磕磕碰碰，走了不少彎路，終於在前不久解決了最頭大的問題，把整個標定、校準、匹配的流程除錯成功。(雖然還
【無人駕駛系列三】基於計算機視覺的無人駕駛感知系統
本文是無人駕駛技術系列的第三篇，著重介紹基於計算機視覺的無人駕駛感知系統。在現有的無人駕駛系統中，LiDAR是當仁不讓的感知主角。但是由於LiDAR的成本高等因素，業界有許多是否可以使用成本較低的攝像頭去承擔更多感知任務的討論。本文探索了基於計算機視覺的無人駕駛感知方案。首先，驗證一個方案是否可行需
1. 雙目立體視覺演算法
流程圖 矯正 矯正兩個相機之間的R t和畸變，使兩個相機的成像平面滿足： 兩幅圖嚴格的行對應 兩幅影象的對極線恰好在同一水平線上 極線約束 與 極線匹配 極線約束：空間中任意一點在影象平面上的投影點，必然處於該點和兩個攝像頭光心組成的對極平面上
雙目立體視覺中的座標系與轉換關係 [留意~攝影測量學與計算機視覺學科中的差異]
文章目錄 前言 影像座標系 相機座標系 世界座標系 影像座標系與相機座標系之間的相互轉換 相機座標系與世界座標系之間的相互轉換 前言 通過模擬人眼立體視覺，兩個攝像機拍攝
轉：為什麼不去讀頂級會議上的論文？適應於機器學習、計算機視覺和人工智慧
看了版上很多貼子，發現很多版友都在問“熱門研究方向”、“最新方法”等。有同學建議國內某教授的教材、或者CNKI、或者某些SCI期刊。每當看到這種問題，我都有點納悶，為什麼不去讀頂級會議上的論文？ 我無意否認以上文獻的價值，但是在機器學習、計算機視覺和人工智慧領域，頂級會議才
機器學習與計算機視覺入門專案——視訊投籃檢測（三）
在第二部分，我記錄了實驗中提取影象特徵的HOG運算元及其實現程式碼，我們接下來就要構造幾個簡單的分類器，對資料集的HOG特徵來分類，實現進球/不進球的分類任務。 分類器的設計和選擇 實驗中要用到的分類模型主要有四個： logistic迴歸 SVM支援向量機
雙目立體視覺匹配演算法-----SAD匹配演算法、BM演算法、SGBM演算法、GC演算法
一、 SAD演算法 1.演算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一種影象匹配演算法。基本思想：差的絕對值之和。此演算法常用於影象塊匹配，將每個畫素對應數值之差的絕對值求和，據此評估兩個影象塊的相似度。該演算法快速、但並不