学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,…

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候…

单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t.内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形.Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难做到中心完全重合.f代表相机的焦距. 双目标定的第一步需要分别获取左右相机的内外参数,之后通过立体标…

web前端工程师面试技巧 常见问题解答 每年的春招是各企业需求人才的黄金时期,不少的前端大牛或者前端新手在面试时候不知道怎么来回答面试官的问题,下面来看下我转载的这篇文章吧,希望对从事前端工作的你有所帮助. 每到年后,便是换工作的高峰期,很多同学会开始面试马拉松.当然也会有一批人选择年前面试年后入职.今天,我决定聊聊关于面试的话题,以及前端工程师的面试套路. (ps:这篇文章摘自 医小生与程序猿 的微信订阅号). 简历的细节 作为一个标准的理科生,我也曾大大咧咧,不修边幅.但这毕竟是找工作,尤其…

下载并安装CMake3.0.1       要自己编译OpenCV2.4.9的源代码.首先.必须下载编译工具,使用的比較多的编译工具是CMake. 以下摘录一段关于CMake的介绍: CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描写叙述全部平台的安装(编译过程).他可以输出各种各样的makefile或者project文件,能測试编译器所支持的C 特性,类似UNIX下的automake.仅仅是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt.Cmake 并不直接建构出终于…

Delphi XE5 常见问题解答 有关于新即时试用的问题吗?请看看 RAD Studio 即时试用常见问答. 常见问题 什么是 Delphi? Embarcadero? Delphi? XE5 是易于学习的应用开发,适合构建针对Android 和iOS 的真正原生应用.并将它们快速应用到应用商店和企业的团队.使用相同的源代码库构建应用,无需牺牲应用质量.连通性或性能.通过原生Android 和iOS 支持,延伸到世界上最大规模可访问的移动市场. 有哪些版本可以使用,并且版本之间有什么区别? D…

关于这个模块 mod_ssl 简史 mod_ssl会受到Wassenaar Arrangement(瓦森纳协议)的影响吗? mod_ssl 简史 mod_ssl v1 最早在1998年4月由Ralf S. Engelschall基于Ben Laurie的Apache-SSL 1.17 源代码补丁(Apache 1.2.6 to Apache 1.3b6)开发.因为和Ben Laurie的开发周期冲突,所以就在合并了旧有代码之后,为Apache 1.3.0重新开发.从此之后,mod_ssl就按照自…

假设有10个三维的点,使用数组存放它们有四种常见的形式: ①一个二维数组,数组的类型是CV32FC1,有n行,3列(n×3) ②类似①,也可以用一个3行n列(3×n)的二维数组 ③④用一个n行1列(n×1)的数组或者1行n列(1×n)的数组,数组的类型是CV32FC3 四种形式的内存布局如下图: <学习OpenCV>中给出的计算给定点的公式如下: 说明: 其中row col channel分别表示行号 列号 和通道号: 这些都已从0开始计算,具体如下: 通道号channel=所在的维数(X或Y…

学习opencv中文版教程——第二章 所有案例,跑起来~~~然而并没有都跑起来...我只把我能跑的都尽量跑了,毕竟看书还是很生硬,能运行能出结果,才比较好. 越着急,心越慌,越是着急,越要慢,越是陌生,越不能盲进.否则更容易走错路. 看了一些东西发现都挺坑的,然后看了看书,发现书上写的也...所以就把看书笔记,和跑动例程都来做一个整理. 关于如何配置,是重中之重 所以配置写在了这里:http://www.cnblogs.com/letben/p/5278595.html 然后是看书又看回到了这本…

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.…