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如何从 calibrateCamera 结果获取相机世界位置?
我正在使用 calibrateCamera 执行相机校准 输出的一部分是一组 Rodrigues 旋转向量和 3 D 平移向量 我对摄像机的世界位置感兴趣 如果我直接绘制平移点 结果看起来不正确 我觉得我的坐标空间很混乱 但我在解析 ope
opencv
ComputerVision
cameracalibration
如何使用已知的相机参数在 Matlab 中消除图像畸变?
这很容易做到OpenCV http docs opencv org modules calib3d doc camera calibration and 3d reconstruction html但是我想要一个相当高效并且可以轻松更改的本
MATLAB
ComputerVision
cameracalibration
matlabcvst
如何计算两个相机之间的旋转和平移?
我知道棋盘相机校准技术 并且已经实现了 如果我有两个摄像机观看同一场景 并且我使用棋盘技术同时校准两个摄像机 我可以计算它们之间的旋转矩阵和平移向量吗 如何 如果您有对应点的 3D 相机坐标 则可以通过以下方式计算最佳旋转矩阵和平移向量刚体
opencv
ComputerVision
cameracalibration
图像坐标到世界坐标opencv
我使用 opencv 校准了我的单色相机 现在我知道相机的相机固有矩阵和畸变系数 K1 K2 P1 P2 K3 K4 K5 K6 假设相机位于 x y z 位置并进行 Roll Pitch Yaw 旋转 当相机看着地板 z 0 时 如何获取
opencv
Camera
ComputerVision
PROJECTION
cameracalibration
在大图像中使用 findCirclesGrid()
我在 Python 2 7 中使用 OpenCV 3 来校准不同的相机 我使用 findCirclesGrid 函数 它成功找到了4 x 11 圆形图案 http robocraft ru files opencv acircles pat
python
opencv
cameracalibration
Python 上的 OpenCV 中的立体校准
我是 OpenCV 新手 找不到 Python 上的 StereoCalibration 的正常教程 如果您有一些示例 请分享 I do single calibration for each of cameras and i have n
python
python27
opencv
cameracalibration
stereo3d
使用两个校准相机进行 3D 重建 - 该管道中的错误在哪里?
有很多关于从已知内部校准的立体视图进行 3D 重建的帖子 其中一些是出色的 https stackoverflow com questions 16639106 camera motion from corresponding images
opencv
ComputerVision
cameracalibration
3dreconstruction
如何在 OpenCV 中校正裁剪后的立体图像?
我有一对水平对齐的立体相机 它们是使用图像的全尺寸进行校准的 我通过调用 cv2 initUn DistorifyMap 来获取每个摄像机的地图进行纠正 然后调用 cv2 remap 使用全尺寸图像时 如下所示 map1 map2 cv2
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imageprocessing
ComputerVision
cameracalibration
cv2.CalibrateCamera中retval返回值的含义
正如标题所示 我的问题是关于 OpenCv 的 calibrateCamera 函数给出的返回值 http docs opencv org modules calib3d doc camera calibration and 3d reco
python
opencv
cameracalibration
如果图像被裁剪/调整大小,Camera Intrinsics 将如何变化?
我有一个来自 Realsense 相机的录制相机 ROS 包文件 所记录设置的相机内部结构已经知道 图像的初始分辨率为848 480 由于相机视场中有一些视觉障碍 我想裁剪掉图像的顶部 这样我正在使用的视觉 SLAM 算法就不会检测到它 由
ComputerVision
Camera
cameracalibration
OpenCV StereoRectify 扭曲图像
我们有一个 ELP 1 0 百万像素双镜头 USB 立体相机 我们正在尝试使用 C 中的 OpenCV 3 1 来校准它 然而 校准的结果完全无法使用 因为调用stereoRectify完全扭曲了图像 这就是我们所做的 在两个相机中找到校准
c
opencv
cameracalibration
图像裁剪的 OpenCV 相机校准(ROI 子矩阵)
我在使用 OpenCV 的不失真函数时遇到一些问题 我正在使用使用广角镜头的相机 假设我对它的访问有问题 因为它已经安装了 问题基本上可以归结为 我已经成功测量了所有镜头参数 并且可以毫无问题地使全帧图像不失真 问题是我实际上是在某种线扫描
c
opencv
ComputerVision
cameracalibration
基本矩阵的投影矩阵
我已经获得了两个摄像机之间的基本矩阵 我也有他们的内部参数3 X 3我之前通过棋盘获得的矩阵 使用基本矩阵 我得到了P1 and P2 by P1 I 0 and P2 e x F e 这些投影矩阵对于获取精确的 3D 位置并没有真正的用处
MATLAB
opencv
ComputerVision
cameracalibration
CV:MATLAB 和 OpenCV 相机标定技术之间的差异
我使用 OpenCV 和 MATLAB 校准了带有棋盘图案的相机 我有 489 and 187分别用于 OpenCV 和 MATLAB 中的平均重投影误差 从表面上看 MATLAB更精确 但我的顾问认为 MATLAB 和 OpenCV 使用
MATLAB
opencv
ComputerVision
cameracalibration
matlabcvst
Python 校准相机
我有以下图像 I1 我没有捕捉到它 我从谷歌下载的 我将已知的单应性 H 应用到 I1 以获得以下图像 I2 我想假设相机拍摄了上面 I2 的照片 我不知道这个相机的相机矩阵 我想找到它 找到这个相机矩阵mtx 我正在使用OpenCV相机标
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Camera
cameracalibration
cameramatrix
如果外部和内部参数已知,则从 2D 图像像素获取 3D 坐标
我正在使用 tsai 算法进行相机校准 我得到了内在和外在矩阵 但如何从该信息重建 3D 坐标 1 我可以使用高斯消元法来查找 X Y Z W 然后点将 X W Y W Z W 作为齐次系统 2 I can use the OpenCV d
c
opencv
cameracalibration
homogenoustransformation
poseestimation
使用opencv进行外在矩阵计算
我正在使用 opencv 来校准我的网络摄像头 因此 我所做的是将网络摄像头固定在装备上 使其保持静态 并且我使用了棋盘校准图案并将其移动到摄像头前面 并使用检测到的点来计算校准 所以 我们可以在许多 opencv 示例中找到这一点 htt
opencv
cameracalibration
coordinatetransformation
如何在 opencv 中使用矩阵 R 和 T(外部参数矩阵)转换图像?
我有一个旋转平移矩阵 RT 3x4 opencv中是否有一个函数可以执行 RT 描述的旋转平移 我认为这个问题的很多解决方案都做出了隐藏的假设 我将尝试向您快速总结一下我对这个问题的看法 过去我不得不考虑很多 两个图像之间的变形是一个二维过
opencv
cameracalibration
projectivegeometry
如何通过 3d 到 2d 点对应估计相机位姿(使用 opencv)
你好 我的目标是发展用于飞机 模拟器 驾驶舱的头部跟踪功能 以提供AR支持民用飞行员在视觉条件较差的情况下着陆和飞行 我的方法是检测我知道其 3D 坐标的特征点 在黑暗模拟器 LED 中 然后计算估计的 头戴式相机的 姿势 R t 旋转与平
Java
opencv
ComputerVision
cameracalibration
poseestimation
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