博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target,判断 nums 中是否存在四个元素 a,b,c 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?找出所有满足条件且不重复的四元组. 注意: 答案中不可以包含重复的四元组. 示例: 给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2],和 target = 0. 满足要求的四元组集合为: [   [-1,  0, 0, 1],   [-2, -1, 1, 2],   [-2,  0, 0, 2

目标 在本节中,我们将学习 由相机引起的失真类型, 如何找到相机的固有和非固有特性 如何根据这些特性使图像不失真 基础 一些针孔相机会给图像带来明显的失真.两种主要的变形是径向变形和切向变形. 径向变形会导致直线出现弯曲. 距图像中心越远,径向畸变越大.例如,下面显示一个图像,其中棋盘的两个边缘用红线标记.但是,您会看到棋盘的边框不是直线,并且与红线不匹配.所有预期的直线都凸出.有关更多详细信息,请访问"失真(光学)". 径向变形可以表示成如下: xdistorted=x(1+k1r2

function writeXML(cameraParams,file) %writeXML(cameraParams,file) %功能:将相机校正的参数保存为xml文件 %输入: %cameraParams:相机校正数据结构 %file:xml文件名 %说明在xml文件是由一层层的节点组成的. %首先创建父节点 fatherNode, %然后创建子节点 childNode=docNode.createElement(childNodeName), %再将子节点添加到父节点 fatherNod

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

#include "stm32f10x.h" // 相当于51单片机中的 #include <reg51.h> #include "stm32f10x_gpio.h" #include "stm32f10x_exti.h" #include "misc.h" /* *K1 K2作为中断源控制红色LED灯,实现任意键按一下LED灯亮或者灭 */ /*GPIO.NVIC.EXTI配置*/ int peizhi() {

本文转载自http://www.cr173.com/html/10249_1.html MWNumericArray是MWArray和c#中数据的中间类,怎么用?怎样在C参数? a.double型.int型等数值类型的变量传递 MWNumericArray i = null, result = mydouble; i=4; myClass myclass = new myClass(); //实例化 result = (MWNumericArray)myclass.myfunc(i); b.字符

MATLAB GUI传递方式 1.全局变量: 2.作为函数的参数传递: 3.利用控件的userdata数据: 4.为handles结构体添加新字段: 5.setappdata函数为句柄添加数据: 6.跨空间计算evalin和赋值assignin: 7.将数据保存到文件,需要时读取: 8.带参数调用GUI的M文件: 9.嵌套函数(不适用于GUIDE中,只适用纯命令是的GUI). 一. 全局变量 运用global定义全局变量传递参数,适用于gui内控件间以及不同gui间.这种方式恐怕是最简单的方式,

根据老师的安排,对于极化码的了解从仿真开始. 仿真的手段有很多种.可以利用C,C++,matlab等进行仿真的实现.其中matlab由于具有强大的函数库,和壮观的矩阵运算能力,被(我们老师课题组)看中了. 理由是,matlab的语法非常简单,接近自然语言.优秀的绘图能力,让其他软件自愧不如.还有众多的工具箱,功能强大到令人发指.当然非要用C来仿真也是可以的.但试想一个简单的函数,matlab只需要调用一下就好了,C语言怕是要自己动手写两行,何必自找麻烦呢. 话不多说,等下,我再说最后一句,本人研

因项目问题,对webgl进行了探索,当进行到3d相机时,对camera的up,position属性有部分难以理解的地方,因此做下了记录. 代码如下: import React, {Component} from 'react'; import * as Three from "three"; const {Vector3} = Three; let scene, camera, renderer, container, width, height, light; class Lesso

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4298002e01013yb8.html 很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵,并且我们也不太关注内参数到底是多少,因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配,或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图,或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了.既然不知道摄像机的内参数,那么就只能借助对极约束来达到目的了.通过计算两幅图像的基础矩阵F,然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法,可以很好的实现这个目标,该方法也被称为Hart

官方V21.4.5.5前的ROM,直接打开下边这个链接就直接开telnet了,然后就可以随便搞了 http://192.168.2.1/goform/gra_NTPSyncWithLocal?text_year="2016|`telnetd`" 然后Telnet进入192.168.2.1,下载breed文件 wget -O /tmp/breed.bin http://breed.hackpascal.net/breed-mt7620-phicomm-psg1208.bin 执行写入 m

摘要:一个神经网络有N个样本,经过这个网络把N个样本分为M类,那么此时backward参数的维度应该是[N X M] 正常来说backward()函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. 运行结果: 不难看出,我们构建了这样的一

此篇随笔主要参考OpenCV 3.0.0的官方文档翻译而来,主要用作理解OpenCV对鱼眼相机的标定.图像校正.3D重建功能的理解. 版权所有,转载请注明出处~ xzrch@2018.09.29 参考链接:https://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gad626a78de2b1dae7489e152a5a5a89e1 ----------------------------------------------

序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作. 一,应用和转换函数 应用apply 对序列的各个元素应用函数: Series.apply(self, func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype=object. args:元组,在序列值之后,传递给

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 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

给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target.找出 nums 中的三个整数,使得它们的和与 target 最接近.返回这三个数的和.假定每组输入只存在唯一答案. 例如,给定数组 nums = [-1,2,1,-4], 和 target = 1. 与 target 最接近的三个数的和为 2. (-1 + 2 + 1 = 2). 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/3sum-closest 分析: 先给数组

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

第一步,在命令行下面输入cameraCalibrator,启动MATLAB相机标定.相机矫正界面 cameraCalibrator 第二步:拍照.如果你是做相机标定,你应该知道,你需要一些calibration template来拍照,可以参考大多数相机标定的文章(如Tsai的文章),常用的是黑白方块,自己打印机打印或者从网上购买(高精度).然后从不同角度拍照: 第三步:导入相机拍的图片,点击界面上的"Add Images"按钮,你可以从不同文件夹选择图片.图片选择好以后,你需要告诉程

博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

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