基于OpenCV的摄像机标定

以增强现实系统中摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,特别充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解方法,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法.该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要.     

一种基于OpenCV及CVUT的摄像机标定方法

该文以摄像机标定为研究对象,简单介绍了OpenCV及CVUT(computer vision utility tools),分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变.根据模型详细给出了标定过程,通过标定过程给出OpenCV及CVUT的标定算法,充分发挥了OpenCV的函数库和CVUT功能,从而实现了摄像机标定.该算法对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值,并且可以缩短应用程序的开发周期,消除C语言中比较常见的内存泄露问题,具有良好的跨平台移植性,可满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要.     

OpenCV中标定函数的源码详解和改进

以计算机视觉和视觉检测中的摄像机标定过程作为研究的对象,分析了开源计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,使用张正友基于平面模板的方法进行标定,过程中充分考虑了透镜径向畸变和切向畸变因素的影响.文章给出了标定的详细步骤,并对具体函数做了算法上的分析,同时从参数非线性回归分析的角度提出了优化的途径和措施.该算法充分发挥了OpenCV函数库的功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要.     

基于OpenCV的改进两步法摄像机标定

采用改进两步法实现了摄像机的标定,并给出基于OpenCV算法,充分发挥了OpenCV的函数库功能。对两步标定法的改进是在原两步法得到摄像机参数值的基础上,用非线性优化算法对所有参数进一步优化,得到最终参数值,既提高了摄像机标定精度和计算效率,又无需对摄像机像面中心预标定,简化了标定过程。     

基于OpenCV的摄像机标定问题研究

介绍了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库 OpenCV,对其应用于双日视觉中摄像机标定问题的主要数据结构进行了说明,重点分析了在 VC 环境下调用 OpenCV 相关库函数的实现摄像机标定的没汁问题,并探讨了该方法中须注意的程序没计问题.该算法对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值,对于利用 OpenCV 进行视觉研究有一定参考价值.     

基于OpenCV的双目视觉标定程序的开发

分析了基于2D标靶的摄像机标定算法原理以及双目立体视觉系统摄像机的标定方法,给出了基于开源视觉库OpenCV的摄像机标定算法的详细处理流程,实现了一个完整的摄像机标定程序,可移植到嵌入式系统中.     

基于 OpenCV 的双目摄像机标定技术研究

摄像机标定技术作为双目立体视觉领域的一个基础性研究课题,具有很大的理论研究价值和实际应用价值。论文围绕双目立体视觉中的双目摄像机标定技术,分析基于OpenCV的双目摄像机标定的方法。基于OpenCV的双目摄像机标定比传统的定标技术更为灵活,并且具有不错的定标精度。     

基于摄像机标定技术设计的3D输入设备

介绍一种基于摄像机标定技术的3D输入设备的原理,采用微软研究院的张正友提出基于移动平面模板的摄像机标定方法,分析计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型;对比棋盘上的角点和其图像的对应点,利用直接线性变换以及最小二乘法来求解摄像机的内参、畸形系数;通过摄像机实时采集不同位姿的棋盘图片,运用空间解析几何,计算出棋盘的位姿.实验结果表明,把棋盘的位姿转化成3D信号输入,可用于虚拟现实系统的3D交互设备,并具有良好的稳定性和准确性,可满足3D输入设备的需求.     

基于参考像面法的CCD摄像机标定新技术

摄像机标定是计算机视觉检测中必不可少的步骤.在现有的摄像机参数标定算法中,纯线性算法标定速度快,但标定精度不是很高;相反如采用非线性搜索算法,标定精度高,但存在标定速度慢以及会出现不收敛现象.通过对现有线性标定算法的研究,提出一种既考虑摄像机的径向和切向畸变,又能实现全线性化求解的全新标定算法--参考像面法.经验证该方法标定速度快、精度较高、算法健壮,适用于大型视觉系统多摄像机的快速标定.     

双目立体视觉系统的非线性摄像机标定技术*

针对双目立体视觉的工业检测精度和实时性要求,采用LENZ畸变模型建立基于面阵CCD的双目成像几何模型,分析了成像模型的内外参数及针孔模型的局限性,提出改进的双目立体视觉系统摄像机两步标定方法。利用HALCON标定板及函数库平台,采用亚像素精度的边缘提取和椭圆拟合算法精确获取标定点,以建立像点与空间点的对应关系,并对标定参数进行非线性优化。实验证明该标定算法灵活准确,并具有良好的可扩展性。     

3D靶标的摄像机三步标定算法与实现

摄像机标定是计算机视觉中的一个必不可少的重要环节,其标定精度影响着三维重建结果的精度。利用摄像机对一个三维正交的棋盘格拍摄一幅有效靶标图像,提取角点,第一步通过透视变换矩阵算法线性求解各内外参数;第二步引入径向和切向畸变,将第一步求得的内外参数作为初始值,求得畸变系数的解;第三步对内参数进行线性优化,得到更为精确的内参数值;最后求解反投影后图像坐标的绝对误差。实验结果表明,该方法具有较高的精度,且简单有效。     

单目摄像机标定方法的研究

摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点,为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题,依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点,提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点,一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型,另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。     

基于圆形靶标的数码相机外部参数标定算法

数码相机的外部参数标定是应用计算机视觉进行现场测量和图像处理的关键技术。提出一种基于圆形靶标的数码相机外部参数标定算法,首先提出一种用于估计靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标的迭代学习算法,在此基础上,利用已知的数码相机内部参数和成像几何模型计算出数码相机的外部参数。实验结果表明算法具有较高的精度和良好的稳定性。     

一种月球车的环境重建方法

根据对月球车双目立体视觉系统及其工作环境的分析,提出了一种基于相机离线标定和区域生长的稠密匹配相结合的月球车环境重建方法,通过相机离线标定、极线校正和基于区域生长的立体匹配,得到月球车漫游环境的重构地图;首先,与常用的相机标定方法相比,基于OpenCV的相机离线标定在得到可靠的相机参数的同时,减少了三维重建的时间,提高了实时性;其次,通过极线校正和改进的区域生长立体匹配方法可以快速的得到稠密的月球车的环境深度图;实验结果证明了该方法的有效性。     

利用OpenCV实现在Android 系统下 的文档去黑边

本文提出一种基于开源计算机视觉库OpenCV 实现Android 系统下文档去黑边的方法。介绍了如何在Android 中使用OpenCV,详细阐述了利用JNI 调用OpenCV 相关函数的具体步骤,即在调用摄像头时,所要考虑的内容,以及采 用Android NDK 生成共享库的关键过程。实验结果表明,此Android 应用程序对不同场景下不同种类的文档进行实时去黑边 的功能性能良好。     

基于OpenCV的红外与可见光图像实时融合系统

基于OpenCV图像处理库函数,在VS2013平台下开发了一种红外与可见光图像融合系统,该方法克服了红外图像特征点不明显的缺点,通过特殊的摄像机标定技术,完成了红外与可见光摄像机的标定,进而实现了红外与可见光图像的匹配融合.实验证明,该系统能达到较好的融合效果,并能保证融合的实时性.     

利用计算机视觉库的Android平台系统道路识别

利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法,该方法使Android平台的应用更加广泛,能够更好地实现各种复杂图像的处理。图像处理部分采用OpenCV的霍夫变换算法以及对象跟踪技术,经过Android平台上的测试,取得了较好的效果。