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1 双目相机--双目视差深度距离关系推导详解
2015年11月08 - : (1)+(2)有: (5) 其中b1可以用b、XR和XT表示。 可得(5)式变为(1)式:。证毕。 由上面两幅图,可知距离像面越近的点,它在左右相机中的视差越大,距离像面越远的点,它在左右相机中的视差越小。 深度Z和视差关系图如下:
2 双目相机--双目视差深度距离关系推导详解
2017年09月28 - 相机已经校正完成即达到极线平行,两条光轴方向也平行。则视差和物体深度关系式如下: 假设像平面的size为K: x3 = XR - K
3 双目视觉测距原理及数学推导
2018年01月09 - 或者相机标定得到)。2、视差 :,即左相机像素点(xl, yl)和右相机中对应点(xr, yr)的关系,这是双目视觉的核心问题。 重点来看一下视差(disparity),视差是同一个空间点在两个相机成像中对应的x坐标的差值,它可以通过编码成灰度图来反映出距离的远近,离镜头越近的灰度越亮; 极线
4 双目视觉简介
2016年10月16 - Matlab标定工具箱的连接:http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/步骤为:(1)左摄像头标定,获取内外参数。(2)右参数摄像头标定获取外参。(3) 双目标定,获取相机之间的平移旋转关系。图2 Matlab双目视觉标定 1.2.2. 双目矫正
5 Binocular Disparity map 双目视差
2017年02月27 - 双目立体视觉领域,基本上是左视图算起,算每一个像素的匹配代价,之后又一个赢家通吃,得到每一个像素匹配代价的最小值,这样就是最优的视差匹配。具体还要分成局部匹配算法,和全局优化算法推荐一本书《三维计算机视觉技术和算法导论》
6 双目测距中用到的视差图和景深的关系推导----三种方法详细解
2014年10月29 - 。若P是世界坐标系中的一点,它在左右像面上的成像点是PL和PR。PL和PR距各自像面的左边缘的距离是XL和XR。视差就是XR-XL或者是XL-XR。标定和匹配后f,b,XR,XL都能够得到,那么物体的景深Z是多少呢?它和物体的视差有什么关系呢? 这个一看就知道很简单了,别看下面的推导一堆公式
7 单目,双目深度相机比较
2018年03月04 - 这个真实尺度,所以称尺度不确定性。2.stereo优点:基线距离越大,能够测量的距离就越远;并且可以运用到室内和室外。缺点:配置与标定较为复杂深度量程和精度受到双目基线与分辨率限制视差计算非常消耗计算资源,需要GPU/FPGA设备加速3.RGB-D通过结构光或ToF(time of fly)的物理方法测量
8 双目视深度
2017年01月10 - 双目视觉中将得到的三维点坐标生成深度图,为什么IMSHOW展示的图片是白色,imwrite输出的是正确的,利用MINMAX函数来输出最大最小的时候,结果如下
9 双目视觉算法简介
2015年12月30 - 旋转关系。图2 Matlab双目视觉标定 1.2.2. 双目矫正矫正的目的是得到的参考图与目标图之间,只存在X方向上的差异。提高视差计算的准确性。矫正分为两个步骤l 畸变矫正 图3 畸变矫正l 将相机转化为标准形式图4 转换为标准形式因为矫正部分,会对图像所有点的位置进行重新计算,因而算法处理
10 双目视觉几何框架详解
2016年06月23 - ):其是目标物体位置的参考系。除了无穷远,世界坐标可以根据运算方便与否自由放置。在双目视觉中世界坐标系主要有三个用途:1、标定时确定标定物的位置2、作为双目视觉的系统参考系,给出两个摄像机相对世界坐标系的关系,从而求出相机之间的相对关系3、作为重建得到三维坐标的容器,盛放重建后的物体的三维坐标。世界坐标系

 
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