大强

摄像机的标定问题是机器视觉领域的入门问题，可以分为传统的摄像机定标方法和摄像机自定标方法。定标的方法有很多中常见的有：Tsai（传统）和张正友（介于传统和自定标）等，   摄像机成像模型和四个坐标系（通用原理）。 摄像机模型采用经典的小孔模型，如图中Oc（光心），像面π表示的是视野平面，其到光心的距离为f（镜头焦距）。 四个坐标系分别为：世界坐标系（Ow），摄像机坐

在研究Mat矩阵的初始化的时候，发现其不能像Matx轻量级矩阵那样，直接利用数组来进行初始化，而是利用一个内部的变量类型：Scalar来进行初始化的。参考手册中的构造函数如下所示： (1) Mat::Mat()(2) Mat::Mat(int rows, int cols, int type)(3) Mat::Mat(Size size, int type)(4) Mat::Mat(int ro

Mat I,img,I1,I2,dst,A,B; double k,alpha; Scalar s; 1.加法 I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I); add(I1,I2,dst,mask,dtype); scaleAdd(I1,scale,I2,dst);//dst=scale*I1+I2; 2.减法 absdiff(I1,I2,I);//I=|I1-I2|;

OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例     CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。 1.初始化矩阵：  方式一、逐点赋值式：  CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC

#include"cv.h" #include"highgui.h" #include"iostream" using namespace std; int main(int argc,char* argv[]) { CvCapture* cap; cap=cvCaptureFromCAM(1); if(!cap) { cou

很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵，并且我们也不太关注内参数到底是多少，因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配，或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图，或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了。既然不知道摄像机的内参数，那么就只能借助对极约束来达到目的了。通过计算两幅图像的基础矩阵F，然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法，可以很好的实现这个目标，该方法也被称为Hartly方

OpenCV在新版本中把很多C语言的代码都重新整理成了C++代码，让我们在使用的时候更加方便灵活。其中对于特征点的提取和匹配，充分体现了C++的强大。下面直接用例子来说明。假设我们有两幅图：1.bmp和2.bmp，要从中提取体征点并匹配，代码如下： // Load image from file IplImage *pLeftImage = cvLoadImage("1.bmp",

使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍，其匹配出的结果是非常粗糙的，在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结。主要包括以下几个内容： DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F，并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H，并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher

[cpp] view plaincopy #include       #include "opencv2/core/core.hpp"      #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"      #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"      #include