OpenCV+海康威视摄像头的实时读取 本文由 @lonelyrains出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/50350052 之前没想过会有这么多朋友遇到问题,所以建了一个qq群536898072,专门供大家以后一起交流讨论图像和机器学习的project实践问题. 环境 硬件: PC:i7-4970 16GB内存 摄像头型号:DS-2CD3310D-I(2.8mm) 软件: windows-x64.

二  ubuntu下Opencv的相机标定 一般直接用Opencv的源码就可以进行相机的标定,但是可能只是会实现结果,却不懂实现的过程,我也是模模糊糊的看了<计算机视觉中的多视图几何>以及实现一些经典的算法,对Opencv有一些了解才开始做相机的标定,可以先看看源码: #include <iostream> #include <sstream> #include <time.h> #include <stdio.h> #include <o

三 ,  ROS 环境下 如何进行相机标定 刚开始做到的时候遇到一些问题没有记录下来,现在回头写的时候都是没有错误的结果了,首先使用ROS标定相机, 要知道如何查看节点之间的流程图  rosrun rqt_graph rqt_graph ,如何查看我们运行的节点  rosnode list,    查看运行的话题 rostopic list  或者rostopic list -v 查看每个节点的性质 首先需要学习的是  wiki.ros.org/cv_bridge/Tutorials/Using

一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

(注:第一种方法是我的原创 ^_^. 第二种方法是从网上学习的.) 第一种方法:利用 板卡的API:  GetJpegImage 得到 Jpeg 格式的图像数据,然后用opencv里的一个函数进行解码,得到IplImage对象.(我很郁闷海康威视采集卡为什么不直接提供RGB图像数据,而是提供了一个Jpeg数据给用户.) libjpeg库就是专门处理 jpeg 格式的图像数据的,包括解码缩jpeg 格式的图像等. opencv的库依赖于libjpeg库.我看了libjpeg库的源代码,然后又看了o

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/49427383 Opencv中Camera Calibration and 3D Reconstruction中使用的是Z. Zhang(PAMI, 2000). A Flexible New Technique for Camera Calibration的方法.原理见原理简介(五)本文将对其进行介绍. 1 标定步骤 简单来说,Open

原文地址http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html#calibration 目标 我们将了解导致相机失真.扭曲的内因与外因 我们将试着找到这些畸变参数,并消除畸变 基础 如今大量廉价的摄像机导致了很多照片畸变.两个主要的畸变是径向畸变和切向畸变. 由于径向畸变,直线会变弯.距离图片中心越远,它的影响越大.如下面这张

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全

海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结(二) https://blog.csdn.net/o_ha_yo_yepeng/article/details/79825648 目录 一.海康威视SDK下载以及VS工程配置:1. 下载海康威视SDK:2. 新建控制台工程:3. 配置属性表:二.OpenCV下载以及属性表的添加:1. 源文件下载.安装以及库文件和头文件的提取:2.补充属性表内容:三.海康摄像头码流转码并同通过OpenCV显示:1.代码:2.Bug调试3.程序运行效果:四.

系统---添加一个相机的IP实现opencv读取视频流 这里: 第一步,添加一个6段的相机IP地址:先ping 一个IP地址,ping通的是再用的IP,不可添加:ping不通的,添加IP到网络. 第二步,使用,如 #cap = cv2.VideoCapture("/home/u/wp_video/person004.mp4") #@wp20190923 cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin12345@192.168.6.191:

在OpenCV中,有强大的处理相机事件的api,但是貌似没有直接获取相机的最大分辨率的函数,通过属性CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT和CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH直接获取的貌似只是默认的分辨率640x480,不过我们可以通过手动设置来修改分辨率,使其可以达到自身所支持的最大的分辨率,设置代码如下所示: cv::VideoCapture capture; capture.open(CV_CAP_DSHOW); capture.); capture.); 通过使用L

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

#include "Stafx.h" ; //棋盘上有13个格子,那么角点的数目12 ; ; //图片的总张数 int main(int argc, char** argv) { ; int board_n=board_h*board_w; //一张图像上,角点的数目 CvSize board_sz=cvSize(board_w,board_h); CvMat* object_points=cvCreateMat(image_count*board_n,,CV_32FC1); //实际

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)

相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上

标签(空格分隔): Opencv 相机标定是图像处理的基础,虽然相机使用的是小孔成像模型,但是由于小孔的透光非常有限,所以需要使用透镜聚焦足够多的光线.在使用的过程中,需要知道相机的焦距.成像中心以及倾斜因子(matlab的模型有考虑,实际中这个因子很小,也可以不考虑).为了增加光照使用了透镜,而使用透镜的代价是会产生畸变,现在市面上买到的相机,都存在着或多或少的畸变.畸变的种类比较多,这里介绍常见的两种:径向畸变.切向畸变.相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程. 畸变种类 (1)径向

通过前面的相机标定,我们能够获得一些参数模型.但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思?怎样才能够判断是否正确?误差都会来自哪里?这里就必须要通过具体实验来加深认识.采集带相机参数的图片具有一定难度,幸好我之前有着不错的积累-这里一共有两款数据集,一款来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版,家里面好像还有一款微单可以进行采集,这样我们可以进行交叉比对,看一看获得的参数是否符合实际情况: 数据集1 来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版          数据集2来自家中&q

网上找了很多解决都是有问题的,研究了半天源码解决了这个问题.我是从整个相机启动和数据传输的过程着手的,这里捡重点介绍一下,最后会贴上修改后的两个源文件. 首先要知道一个概念. 图里的小圆圈是Home按键,不是摄像头:) 现在问题就是在什么地方进行旋转,如何旋转.这就需要了解JavaCameraView类的工作流程了.JavaCameraView实现了父类CameraBridgeViewBase的抽象方法connectCamera,这个方法主要做两件事 1.初始化相机,包括选择启动哪个相机,选择p

海康威视IPCamera图像捕获 捕获海康威视IPCamera图像.转成OpenCV能够处理的IplImage图像(一) 捕获海康威视IPCamera图像.转成OpenCV能够处理的IplImage图像(二) 所使用海康威视摄像头型号:DS-2CD4026FWD-(A)(P) 海康威视IPCamera图像捕获方法有两种: (1)利用SDK里面的NET_DVR_CaptureJPEGPicture_NEW进行视频抓图 (2)捕获实时流.将实时流解码成YV12,然后转换成RGB 在上一篇博文里,我介

相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像. 相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上). 相机标定的输出:摄像机的内参.外参系数. 标定流程 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片,提取角点信息 3. 对每一张标定图片,进一步提取亚像素角点信息 4. 在棋盘标定图上绘制找到的内角点(非必须,仅