1.set_origin_pose( : : PoseIn, DX, DY, DZ : PoseNewOrigin) 平移POSEIN的原点,输出为新的原点.注意,平移沿着OBJ的坐标新进行,而非沿着摄像机的坐标系进行. 2.disp_3d_coord_system (WindowHandle, CamParam, Pose, 0.02) 内部函数,显示世界坐系的坐标轴 3.determine_control_points (Image, Intersection, RowCenter, Col

https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 相机标定内容详解:转载自 祥的博客 预备知识 标定中的四个坐标系 1.1.平面旋转 首先看一下平面坐标系之间的转换. 两个平面坐标系 Oxy 和 Ox'y' 之间的夹角是 a .如下图所示: 顺时针旋转 (Oxy -> Ox'y') ,变换关系如下: 公式(1) 和 公式(2) 等价.注意坐标顺序,下面论证会用到. 1.2.三维旋转 1.2.1.基元旋转 1. 绕 Ox 轴顺时针旋

摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定描述文件路径   *作者:骑蚂蚁上高速 *程序开始 list_files ('E:/calibration_image', 'files', ImageFiles) TmpCtrl_AllMarkRows := [] TmpCtrl_AllMarkColumns := [] TmpCtrl_Star

预备知识   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),可以用矩阵形式(3)表示. 相机坐标系(C)和世界坐标系(W): 通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,

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

最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相

*关闭窗口 dev_close_window () dev_close_window () *打开指定大小.颜色背景的窗口 dev_open_window (, , /, /, 'black', WindowHandle1) dev_update_pc ('off') dev_update_window ('off') dev_update_var ('off') dev_update_time ('off') dev_set_draw ('margin') dev_set_line_width

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

From PhDTheses Multi-View 3D Reconstruction with Geometry and Shading 我们的主要目标是只利用图像中的信息而没有额外的限制或假设来得到物体或场景的三维信息. 我们仅仅假定相机的位姿(位置和姿态),也即是外参和内参,要么已知要么可以很容易地利用运动恢复结构(Structure from Motion, SfM)获得,诸如由缺乏纹理或场景中有对称物体的出现造成的运动恢复结构无法成功获得所需结果的特殊情况,这也意味着这是一个较难计算的

原文作者写的一系列博客,挺不错的学习halcon:http://blog.sina.com.cn/s/blog_442bfe0e0100yjtn.html 1.get_image_pointer1(Image : : : Pointer, Type, Width, Height) 返回第一通道的点,图像数据类型,图像尺寸. 2.disp_image(Image : : WindowHandle : ) 在输出窗口显示灰度图像 3.visualize_results_of_find_marks_a

*关闭窗口 dev_close_window () dev_close_window () *打开指定大小.颜色背景的窗口 dev_open_window (0, 0, 768/2, 576/2, 'black', WindowHandle1) dev_update_pc ('off') dev_update_window ('off') dev_update_var ('off') dev_update_time ('off') dev_set_draw ('margin') dev_set_

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11555100.html 前言:最近项目用到halcon的3d模板匹配,三维重建,相机标定,所以最近都在研究这些,现在分享一下对激光三角测量示例的个人理解. 1.Reconstruct_Connection_Rod_Calib.hdev 先看一下这个halcon示例做了些什么: 通过一道激光照射过一个零件,留下了一个个片截图,后面用于测量其深度信息. 而示例就是用光片模型的重建,对所有的con

一.概括的对比 1.1  Halcon的优势 Halcon有着更加低廉的Lisence 1.并且提供更好.更强大的2D和3D的视觉软件库 2.Halcon支持的视觉图像采集设备数量是Visionpro 的5倍, 3.支持更多的的位深度 4.GPU加速 5.兼容Windows.Mac OS X,&Linux以及其他几个嵌入式的平台 6.持续支持COM,.NET本地C,C#,C++和Delphi编程 7.MVTEC一直致力于完全脱离硬件的基于PC的机器视觉和嵌入式视觉处理.在3D视觉技术以及应用上,

LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2. (2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参.OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2. (3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵.OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate. 本文文阅读前提

http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似

TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后利用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物的距离.TOF的深度精度不随距离改变而变化,基本能稳定在cm级. 1 TOF相机的特点: 相对二维图像,可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系,即区分前景与后景 深度信息依旧可以完成对目标图像的分割.标记.识别.跟踪等传统应用 经过进一步深化处理,可以完成三维建模等应用 能够快速完成对目标的识别与追踪 主

目录 上一篇博文 运行测试截图 需求分析 目标 特性 头脑风暴 确定需求 总体设计 具体实现 新建Engine3D项目 实现上下文 实现_init 实现"获得WebGL上下文" 实现"初始化所有Shader" 实现"初始化场景" 实现"设置清空颜色缓冲时的颜色值" 返回用于主循环的数据 实现_loop 实现"主循环" 实现"clearCanvas" 实现"_render&quo

斑点分析的算法非常简单:在图像中,相关对象的像素(也称为前景)通过其灰度值来识别.例如,图中示例显示了液体中的组织颗粒.这些粒子是明亮的,液体(背景)是暗的.通过选择明亮的像素(阈值),可以很容易检测到颗粒.在许多应用中,暗像素和亮像素的简单条件不再成立,但结果相同可以通过额外的预处理或像素选择/分组的替代方法来实现. 在这种情况下,斑点分析的优点是HALCON提供了大量算子使其具有极大的灵活性.此外,这些方法通常具有很高的性能.斑点分析也可以与许多其他视觉任务相结合,例如作为预处理步骤,灵活地

非滤波单目视觉slam 主要分为以下8部分 数据类型 数据关联 初始化 位姿估计 地图维护 地图生成 失效恢复 回环检测 数据类型 直接法(稠密,半稠密) 基本原理是亮度一致性约束,\(J(x,y) = I(x + u(x,y)+ v(x,y))\) ,x,y是图像的像素坐标,u,v是同一场景下的两幅图像I,J的对应点的像素偏移. 起源是光流法,由于使用了图像中大部分的信息,对纹理差的部分鲁棒性比直接法好,但是计算量也加大,要并行化计算. 间接法 就是特征点匹配,一般要考虑到特征点的鲁棒性,对光

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2