在D:\opencv\sources\samples\data中找到stereo_calib.xml和26张图片了(left01-14 right01-14)。 其中,stereo_calib.cpp是使用张正友的方法进行双目标定,stereo_calib.xml 是输入图片的列表,stereo_match.cpp是立体匹配、计算视差的部分。 运行stereo_calib.cpp 运行的目的是可以得到 intrinsics.yml和 extrinsics.yml...
A:这里可以直接用opencv里面的sample,在opencv/sources/sample/cpp里面,有个calibration.cpp的文件,这是单目的标定,是可以直接编译使用 的,这里要注意几点: 1.棋盘 棋盘也就是标定板是要预先打印好的,你打印的棋盘的样式决定了后面参数的填写,具体要求也不是很严谨,清晰能用就行。之所用棋盘是因 为他检测角点很...
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"...
当你有了立体相机,你需要进行立体标定(stereo calibration)以搭建自己的视觉系统,为什么要这要做后面会说到。本文只是简单的讲一讲相关原理,会提供图像,自己也不需要有双目相机,看看就好。至于更详细的双目视觉系统搭建可以看看文章一起搭建双目视觉系统。 2 相机立体标定与校正 2.1 立体标定重要性 为了...
由上面的分析可见,求取矩阵E和F关键在于旋转矩阵R和平移向量T的计算,而cvStereoCalibrate的代码中大部分(cvcalibration.cpp的第1886-2180行)也是计算和优化R和T的。在cvcalibration.cpp的第1913-1925行给出了计算R和T初始估计值的基本方法: /*Compute initial estimate of pose ...
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 ...
A:这里可以直接用opencv里面的sample,在opencv/sources/sample/cpp里面,有个calibration.cpp的文件,这是单目的标定,是可以直接编译使用的,这里要注意几点: 1.棋盘 棋盘也就是标定板是要预先打印好的,你打印的棋盘的样式决定了后面参数的填写,具体要求也不是很严谨,清晰能用就行。之所用棋盘是因为他检测角点很方便...
[cpp]viewplaincopy /单个相机标定函数: 输入参数: constcharimageListIN保存图片名的txt文件 CvMatobject_pointsOUT世界坐标系点的矩阵 CvMatimage_pointsOUT图像坐标系矩阵 CvMatintrinsic_matrixOUT返回的内参数矩阵 CvMatdistortion_coeffsOUT返回的畸变向量
a)双目标定(samples/cpp/stereo_calib.cpp),由一套操作完成。 b)图像根据标定结果进行极线矫正(stereoRectify 函数) c)在每条极线上寻找对应点(视差)(也有很多种选择,StereoMatcher) d)根据视差转换为点云(cv2.reprojectImageTo3D) e)点云存储(samples/python/stereo_match.py/write_ply)和显示 1. 双目棋盘...
在这里,我们先靠cv::stereoRectify计算立体矫正参数,再用函数cv::initUndistortRectifyMap获得原始图像和矫正图像之间的映射表。在这里,最终输出的结果是cv::Rect ROI1, ROI2与cv::Mat mapLx, mapLy, mapRx, mapRy 在cv::stereoRectify的alpha参数是自由缩放参数,如果设置为 -1 或者不设置,函数执行默认缩放。