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双目相机--双目视差深度距离关系推导详解
2015年11月08 - 是两个成像点在左右两个像面上距离图像左边缘的距离。 若两个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
双目相机--双目视差深度距离关系推导详解
2017年09月28 - 和XT是两个成像点在左右两个像面上距离图像左边缘的距离。 若两个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
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
双目视觉测距原理及数学推导
2018年01月09 - ,要求得空间点P离相机距离深度)z,必须知道:1、相机焦距f,左右相机基线b(可以通过先验信息或者相机标定得到)。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
OpenCV双目视距之相机标定原理(1)
2018年05月06 - 中的一点,该点被光线投影到图像平面上的q(x,y,f)点【对应图一中的Pu (xu , yu ) 】 。 图像平面与光轴z轴垂直,和投影中心距离为f (f是相机的焦距)。 按照三角
双目视觉学习总结(1)——相机标定
2015年09月29 - 1.相机标定目标 相机标定的目标就是为了获得相机的内参数和相机的外参数,相机的内参数是(Sx,Sy,Cx,Cy,f)代表相机的内部结构参数,相机外参数是相机的旋转矩阵R和平移向量t。 参数
双目视觉的距离探测公式
2017年11月18 -   双目摄像头可以完成所有单目摄像头能完成的功能,同时能够获得后者永远无法企及的深度信息。  无论何种状态的驾驶系统,无人的还是有人的,对障碍物的信息最重要的是障碍物与自车之间的距离,其次才是识别
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
单目,双目深度相机比较
2018年03月04 - 1.mono优点:结构简单,成本低缺点:在单张图片里,无法确定一个物体的真实大小。它可能是一个很大但很远的物体,也可能是一个很近很小的物体。通过相机的运动形成视差,可以测量物体相对深度。但是单目
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 - 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

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