下边Opencv双目相机校正的代码是在自带的程序stereo_calib.cpp基础上修改的,位置在“XX\opencv\sources\samples\cpp\”,使用时拷贝目录下的26张图片和stereo_calib.xml到当前工程目录下,并在工程调试->命令参数里设置参数为:StereoCalibration -w 9 -h 6 stereo_calib.xml #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"...
首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论、算法类的东西里 面还是讲的很不错的,必要的时候可以去看看。 Q1:为什么要做摄像头标定? A: 标定的目的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵,内参数矩阵可以理解为焦距相关,它是一个从平面到...
例程一: #include<zbar.h>#include<opencv2\opencv.hpp>#include<iostream> intmain(intargc,char*argv[]){zbar::ImageScanner scanner;scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::ZBAR_CFG_ENABLE,1);cv::VideoCapture capture;capture.open(0);//打开摄像头c...
例程一: #include<zbar.h>#include<opencv2opencv.hpp>#include<iostream> intmain(intargc,char*argv[]){zbar::ImageScanner scanner;scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::ZBAR_CFG_ENABLE,1);cv::VideoCapture capture;capture.open(0);//打开摄像头cv::Mat image;cv::Mat imageGray;std::vector<...
python opencv 双目测距 # Python OpenCV 双目测距的应用与实现在计算机视觉中,双目测距是一种利用两个相机确定物体距离的方法。与单目相机相比,双目相机可以通过视差来计算目标物体在三维空间中的位置,从而实现更精准的距离测量。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现双目测距,并通过代码示例来帮助读者理解这一过程...
opencv 怎么看相机的畸变程度 opencv图像测距 摄像头测距就是计算照片中的目标物体到相机的距离。可以使用相似三角形(triangle similarity)方法实现,或者使用更复杂但更准确的相机模型的内参来实现这个功能 使用相似三角形计算物体到相机的距离 假设物体的宽度为 W,将其放到离相机距离为 D 的位置,然后对物体进行拍照。
所以说这么多,我们便引入了二维码,我们可以直接识别二维码来测距,这儿就要用到一个叫ZBar库的东西了,它是一个可以识别二维码或条形码的函数库,具体的自行百度吧。那我们还需要学一个新库?opencv库都还没学明白呢,又要学一个识别二维码的?其实不需要,这个库的两个例程已经可以满足我们的需要了: ...
图5. OpenCV双摄像头测距结果 上图中,中、左、右三个物体分别被放在离摄像头50cm, 75cm和90cm的位置。可以看出测距的结果相当不错。当然,上面这幅图是比较好的结果。由于BM算法的限制,同一点云中相同距离的点一般会有正负2厘米之内的误差。 图6是利用双目摄像头测物体长宽的结果,可以看出结果似乎不太准确。。
《Win10+VS2017+opencv410+ZBar库完美配置》 例程二: #include<opencv2/opencv.hpp>#include<zbar.h>usingnamespacecv;usingnamespacestd;usingnamespacezbar;typedefstruct{string type;string data;vector<Point>location;}decodedObject;// Find and decode barcodes and QR codesvoiddecode(Mat&im,ve...
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