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原创 【张正友标定法解析与C++代码实现】
张正友标定法是一种求解相机内外参的标定方法。相比使用三维标定板的标定方法,张正友标定法使用二维平面标定板,优点是标定板制作成本低,应用更为灵活,但缺点是需要拍摄多张不同姿态的标定板图像(PS:也可以在一张图片中同时拍摄多个不同姿态的标定板),效率上总体不如三维标定板标定方法。本文介绍张正友标定法的数学原理,并给出代码实现。
2023-07-15 17:58:27
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原创 【相机畸变:Brown-Conrady、Kanala-Brandt畸变模型与迭代去畸变】
本文介绍计算机视觉中常用的两种相机畸变模型:Brown-Conrady畸变模型和Kanala-Brandt畸变模型,以及点去畸变的迭代方法及其Matlab实现。
2023-07-13 10:24:40
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原创 【Windows通过VCPKG配置Ceres环境】
Ceres是Google推出一款非线性最小二乘优化库。在Windows下配置Ceres环境有两种方法,一种是自行下载代码编译,由于Ceres依赖库较多,配置起来较为麻烦。另一种是通过微软的包管理软件VCPKG配置Ceres环境,比较简单,适合新手小白。本文分享Windows系统下通过VCPKG配置Ceres环境的步骤。
2023-06-29 17:53:23
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原创 【相机标定板制作经历分享】
买板子找UV打印店印标定板图案这件事整体是可行的,优缺点如下。成本低,如果跟定制标定板的店用相同的蜂窝铝基板材质的话,价格只有这些店报价的10%~20%。取决于基板,大尺寸平整性在0.1~0.2mm,跟店里卖的差不多。图案打印精度取决于打印机的DPI,可以做到1800DPI,点的印刷精度要优于0.014mm。印刷后的标定板反射有高光,这个和使用的打印墨水有关系,以后再定制的话,要花精力找找看有没有更接近漫反射材质的墨水。自己定制的话,无法对标定板实际达到的平整性、印刷精度做很好的评估。
2024-12-04 09:50:23
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原创 【基于三维标定物的相机标定】
本文介绍基于三维标定物的相机标定。相比于二维标定板,使用三维标定物的优点是只需拍摄一张图片就能实现相机标定,效率较高,缺点是标定物成本高。与二维标定板标定类似,三维标定物的标定也需要先进行解析求解,获得忽略畸变情况下的初值,然后再进行最优化求解。先前给出的张正友标定法C++代码中,Ceres的优化求解是支持使用三维标定物坐标进行优化求解的,本文不再赘述。这里主要介绍如何使用三维标定物坐标进行解析求解。
2024-03-20 14:04:53
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原创 【OpenCV findChessboardCornersSB 算法原理与函数使用】
findChessboardCornersSB是OpenCV4新引入的棋盘格角点检测函数,可以直接获得亚像素角点坐标,对噪声的鲁棒性和对大尺寸图像的检测速度相比之前的findChessboardCorners有很大提升。本文介绍findChessboardCornersSB函数的算法原理,并给出函数使用示例。
2023-12-22 12:48:59
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原创 【深度如何正确地转换为点云】
深度图和点云是两种存储3D测量结果的常见数据形式。深度图保存了场景中的点沿成像光轴Z向的距离分量,而点云图保存了XYZ三个方向的全部信息,两种直接存在一定的转换关系。本文介绍如何将深度图正确的转换为点云。
2023-12-22 12:48:18
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原创 【旋转矩阵的求导及ICP问题的迭代求解与Maltab代码实现】
从罗德里格斯矩阵的小角度近似,介绍旋转矩阵的求导过程。并以ICP问题求解为例,给出雅可比矩阵及迭代公式的形式,以及相应的Matlab代码实现。
2023-08-11 15:28:24
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原创 【最优化概念总结:目标函数、雅可比矩阵、梯度、海森矩阵、梯度下降、牛顿法、高斯牛顿法、Levenberg-Marquardt法】
最优化概念总结:目标函数、雅可比矩阵、梯度、海森矩阵、梯度下降、牛顿法、高斯牛顿法、Levenberg-Marquardt法,一目了然。
2023-06-28 15:23:48
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空空如也
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