OpenCV例程_stereo_calib.cpp解析 stereo_calib是OpenCV官方代码中提供的最正统的双目demo,无论数据集还是代码都有很好实现。 一、代码效果: 相关的内容包括28张图片,1个xml和stereo_calib.cpp的代码 直接引入的代码不能给正常运行,我们需要进行一些修改。 报了4个错误,主要是定义和引入问题,都可以解决。 包括定义:...
标定完成后,终端输出标定成功或失败提示。如果提示成功,查看/userdata/data/calib_imgs/rectify文件夹的图像是否矫正成功。矫正成功后,即可使用生成的标定结果文件/userdata/data/calib_imgs/stereo_8.yaml。 标定失败案例 重投影误差大于0.5 重投影误差小于0.5,但标定参数存在异常,rectify文件夹的图像完全错误 ...
目前设置calib_flags=None,stereo_calib_flags=cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS | cv2.CALIB_RATIONAL_MODEL,标定的重投影误差较小输出日志如下:-- === Stereo Calib Start === -- ./data/calib_imgs/raw/../left\left_001.png ./data/calib_imgs/raw/../right\right_001.png -- ./data/calib_img...
std::cout << "双目重投影误差rms:" << rms_stereo << std::endl; stereoRectify(cameraMatrixL, distCoeffL, cameraMatrixR, distCoeffR, imageSize, R, T, Rl, Rr, Pl, Pr, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, -1, imageSize, &validROIL, &validROIR); initUndistortRectifyMap(cameraMatrixL, distCoe...
目前我们一般会使用两种工具来进行相机标定:Matlab中的标定工具箱进行标定(http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/download/index.html)或者使用OpenCV来进行相机标定。我们通常都会使用尽量多的棋盘格来进行相机标定,通常这些棋盘格的位置方向尽量不一样数量也尽可能的多,这样可以增加最终数据的准确性。
在本文中提出了LidarStereoNet,这是第一个无监督的Lidar-stereo融合网络,它可以在不需要地面真实深度图的情况下以端到端方式进行训练。通过引入一种新的反馈回路连接网络输入和输出,LidarStereoNet可以解决现有Lidar-stereo融合研究中被忽略的激光雷达点噪声和传感器之间的未对准问题。此外,我们建议将分段平面模型纳入网络...
读取图像 角点检测 结构转化计算外参 计算内参 保存坐标值误差分析 结果输出 释放内存图 2.14 标定实现的流程图基于 MATLAB 环境使用了 calib_toolbox 工具条来实现标定,使用 10×10 黑白相 间的棋盘格标定,运用 calib_toolbox 工具条实现标定: (1)运行 Matlab,并将 toolbox_calib 文件夹添加到 matlab ...
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