[OpenCV实战]49 对极几何与立体视觉初探

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[OpenCV实战]49 对极几何与立体视觉初探

本文主要介绍对极几何(Epipolar Geometry)与立体视觉(Stereo Vision)的相关知识.对极几何简单点来说,其目的就是描述是两幅视图之间的内部对应关系,用来对立体视觉进行建模,实际上就是一种约束条件,这样可以确定立体匹配时的最优解.对极几何是计算机视觉领域中一个基础概念,具体可以学习文章-对极几何(Epipolar).对极几何/极几何在各个坐标系(世界坐标系,观察坐标系,像素坐标系)相互转换中是十分重要的一个概念.立体视觉是一种很常用的计算机视觉技术,其目的是从两幅或两幅以…

[OpenCV实战]50 用OpenCV制作低成本立体相机

本文主要讲述利用OpenCV制作低成本立体相机以及如何使用OpenCV创建3D视频,准确来说是模仿双目立体相机,我们通常说立体相机一般是指双目立体相机,就是带两个摄像头的那种(目就是指眼睛,双目就是两只眼睛),这种双目摄像机模仿人的视觉,所以应用很广泛(主要是工业机器人视觉).双目摄像机也广泛应用于无人驾驶,比如特斯拉.图森未来,小鹏汽车在自家的无人驾驶汽车上都安载了立体相机,双目和多目的都有.另外双目视觉加上深度学习还蛮好水论文的.本文主要说的是低成本,实际上没人这样干,有专门的双目立体相机,…

OpenCV-Python 对极几何 | 五十一

目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我们将了解什么是极点,极线,极线约束等. 基础概念当我们使用针孔相机拍摄图像时,我们失去了重要信息,即图像深度. 或者图像中的每个点距相机多远,因为它是3D到2D转换. 因此,是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题. 答案是使用不止一台摄像机. 在使用两台摄像机(两只眼睛)的情况下,我们的眼睛工作方式相似,这称为立体视觉. 因此,让我们看看OpenCV在此字段中提供了什么. (通过Gary Bradsky学习OpenCV在该领域有很多…

OpenCV实战：人脸关键点检测（FaceMark）

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author: Amusi Date: 2018-03-20 Note: OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录测试环境引言 Facemark API Facemark训练好的模型利用OpenCV代码…

对极几何（Epipolar Geometry）

基本概念对极几何(Epipolar Geometry)是Structure from Motion问题中,在两个相机位置产生的两幅图像的之间存在的一种特殊几何关系,是sfm问题中2D-2D求解两帧间相机姿态的基本模型. 基本模型其中c0.c1为两个相机中心,p为空间中一点,p在c0.c1对应像平面上的投影分别为x0.x1.c0.c1连线与像平面的交点e0.e1称为极点(Epipoles),l0.l1称为极线(Epipolar Lines),c0.c1.p三点组成的平面称为极平面(Epipol…

[OpenCV实战]48 基于OpenCV实现图像质量评价

本文主要介绍基于OpenCV contrib中的quality模块实现图像质量评价.图像质量评估Image Quality Analysis简称IQA,主要通过数学度量方法来评价图像质量的好坏. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见: OpenCV_contrib库在windows下编译使用指南本文所有代码见: OpenCV-Practical-Exercise 文章目录 1 OpenCV中图像质量评价算法介绍 1.1 相关背景 1.2 OpenC…

[OpenCV实战]43 使用OpenCV进行背景分割

运动背景分割法Background Segment主要是指通过不同方法拟合模型建立背景图像,将当前帧与背景图像进行相减比较获得运动区域.下图所示为检测图像: 通过前面的检测帧建立背景模型,获得背景图像.然后检测图像与背景图像相减即为运动图像,黑色区域为背景,白色区域为运动目标,如下图所示: 在OpenCV标注库中有两种背景分割器:KNN,MOG2.但是实际上OpenCV_contrib库的bgsegm模块中还有其他几种背景分割器.本文主要介绍OpenCV_contrib中的运动背景分割模型及其用…