像素标定板,也称为标定模板或标定板,是机器视觉和图像处理领域中常用的工具。它的主要作用是为相机标定提供参照,通过拍摄标定板上的图案,可以计算出相机的内部和外部参数,从而实现图像的精确校正。标定板上的图案通常由黑白相间的方格组成,这些方格在图像中易于识别和定位。 二、像...
图像采集:使用高分辨率的相机采集标定板的图像。图像分辨率越高,潜在的定位精度就越高。 特征检测:在图像中检测标定板的特征点,如角点或特定的图案。这些特征点应该是清晰且可重复检测的。 初步定位:使用像Harris角点检测等算法进行初步的像素级定位。这些算法能够检测...
但由于标定的target常常放在离标定的传感器不远的地方,这就造成了在场景深度比较大的场景中,外参的标定结果可能会很差。例如在大场景中的点云着色。此外,基于特定标定目标的方法也是相对来说比较麻烦的,我们其实还是喜欢基于自然场景中的信息进行标定。为了解决上述的问题,本文提出了一个不基于target的像素级的自动化标...
这是今年的一篇针对高分辨率的固态激光雷达(非重复性扫描型)或者多线的激光雷达和相机在无标定板的环境中自动化外参标定的一篇文章。本文的方法不需要基于巧克力板,只依赖两个传感器采集的环境中的线特征就可以得到像素级精度的标定结果。在理论层面,作者分析了边缘特征提供的约束和边缘特征在场景中的分布对标定精度的影...
https://www.youtube.com/watch?v=sp6PZTL2StY无需标定物的高分辨率LiDAR和相机之间的可靠,高精度的外参标定工具。该算法只需要场景中的边缘信息,可以在室内和室外场景中运行。如果场景合适的话(边缘比较多),其可以达到甚至超越基于标定物的方法的精度。注:「3d视觉工
本文针对高分辨率固态激光雷达和相机在无标定板环境下的自动化像素级外参标定方法进行研究。方法不依赖于传统巧克力板，仅基于两个传感器采集的环境中线特征，即可得到高精度的标定结果。理论分析了边缘特征对标定精度的影响，同时提出了基于点云体素分割和平面拟合的高精度激光雷达点云边缘特征提取方法。实验在...
1.一种圆点标定板边缘亚像素检测方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤: 对标定板图像进行边缘粗提取处理,获取图像中的粗边缘; 根据标定板上标志圆在标定板图像中的特征对椭圆边进行筛选处理,筛选出有标志圆对应的椭圆边; 对筛选出的椭圆边进行弧段分割和拟合处理,获取弧段垂线; 对弧段垂线进行灰度值提取处理,获...
专利权项:1.一种基于亚像素的相机标定板角点计算方法,该方法包括:步骤1:获取标定板的图像;步骤2:对获取图像进行滤波去噪;步骤3:采用Harris角点检测方法计算得到标定板各棋盘块的角点;步骤4:确定各角点的亚像素角点,针对每个角点进行如下计算;步骤4.1:以角点为中心从步骤2得到的图像中截取出一个大矩形图像,大矩形的...
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1.一种圆形阵列标定板中圆心像素坐标确定方法,其特征在于,包括: 利用被标定相机拍摄得到包括圆形阵列标定板及其背景的原始图案; 对原始图案进行自卷积处理,估算圆形阵列中心坐标; 利用旋转直线法测量圆形阵列的倾角; 测量圆形阵列相邻圆形的圆心间距; 根据所得到的中心坐标、倾角、圆心间距,推演圆形阵列各圆心像素坐标;...