基于OpenCV的视觉测量技术中摄像机标定方法

以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法．该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统．     

基于OpenCV的摄像机标定方法研究

提出了一种基于OpenCV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,考虑摄像机透镜的径向畸变与切向畸变的影响及模型的求解方法,同时结合基于Matlab的摄像机标定工具箱中的角点提取模块,给出了实验结果.结果表明,此方法精度较高、鲁棒性好,有效解决了计算机视觉系统的开发研制周期长的问题,可广泛应用于三维重建、虚拟现实等领域.     

一种摄像机标定系统的实现

摄像机标定系统中的参数直接影响摄像机三维重建效果的逼真度。本文以张正友两步标定法为基础,设计制作标定模板,并采用针孔摄像机模型对摄像机标定参数的求解过程进行了优化;结合OpenCV库,在Matlab开发环境下实现了摄像机标定系统。实验结果表明,该方法提高了摄像机的标定精度。     

基于LabVIEW开发的摄像机标定方法

针对火车轮缘动态检测系统中的摄像机标定问题,讨论了基于径向约束的摄像机标定,选定了包含畸变因素的摄像机透视投影模型,得出了以LabVIEW开发的摄像机标定方法.该方法利用了LabVIEW的图形化开发环境,内嵌Matlab语言编写的核心程序,数据处理功能强大,且具有良好的图形化互动界面.     

双目视觉中摄像机标定技术的研究

在研究现有摄像机标定方法的基础上,提出了一种改进的平面标定法。该方法首先采用线性摄像机模型求得内外参数的初始值,然后引入径向和切向畸变,再利用非线性优化求得畸变系数。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。     

摄像机标定方法的比较分析

简要介绍了摄像机的标定原理。分析和比较了传统摄像机标定方法、基于主动视觉的标定方法和自标定方法的优缺点及其应用场合,以期为摄像机标定方法的进一步研究提供参考。     

一种改进的摄像机线性标定优化方法

现有的摄像机标定方法没有将高精度和简便性很好的衔接在一起。提出一种新的标定优化方法。首先选择主点位置在图像中心,纵横比为1作为初始条件;接着利用改进的摄像机线性标定方法,得到在同一摄像机坐标系下不同图像上所有标定点的摄像机坐标;最后利用摄像机坐标系下的这些三维点来优化内、外参数。实验结果表明：本文提出的标定方法得到的焦距误差在0.1mm以内,主点位置的最大误差在2pixel左右,测试点的最大误差控制在0.5pixel以内。本文提出的标定方法是一种简单、高精度的标定方法。     

基于交比不变量的摄像机标定方法

为了解决摄像机标定的菲线性优化过程中解的不稳定性问题,针对具有镜头径向畸变的摄像机模型,提出了一种实用的摄像机线性标定方法.该方法利用透视投影的交比不变性原理标定镜头的畸变系数,基于摄像机成像的单应性矩阵及内部参数的基本约束,线性标定出其他摄像机参数.实验结果表明,该方法标定模板制作简单,速度快,具有一定的鲁棒性,可以满足工业机器视觉的精度要求.     

车载摄像机的立体标定方法

提出了一种简便实用的基于立体标定板的车载摄像机标定方法。基于自制立体标定板对车载摄像机进行标定,方法比较便捷,精度较高,且方便车载摄像机进行后续检测等工作。实验结果及误差分析验证了该方法的可行性。     

影响摄像机标定的摄像机模型研究

文章讨论了摄像机模型中各种参数因子对标定结果的影响,评价了采用仿真数据模拟方式对参数的精度影响.     

Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现

针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低速度慢的问题,选用了基于统计的人脸检测算法．详细介绍了Adaboost人脸检测算法的原理及训练流程．利用OpenCV图像处理软件与Adaboost人脸检测算法的结合模块,选取扩展的Haar特征,实现了人脸检测并给出了检测结果．设计的检测器对592个人脸漏检62个,可达倒20帧／s左右．因此该方法具有较高的准确度和实时性．     

基于OpenCV的Harris角点检测

角点检测在运动估计、光流计算、视觉定位、3D重建和相机标定、形状测量和分析等方面都有广泛的应用.详述了Harris算法的基本原理,在OpenCV算法环境下运用Harris算法对黑白棋盘格图像进行角点检测,实验结果可以应用在摄像机的标定当中,具有一定的应用价值.     

基于OpenCV的Harris角点检测

角点检测在运动估计、光流计算、视觉定位、3D重建和相机标定、形状测量和分析等方面都有广泛的应用.详述了Harris算法的基本原理,在OpenCV算法环境下运用Harris算法对黑白棋盘格图像进行角点检测,实验结果可以应用在摄像机的标定当中,具有一定的应用价值.     

基于OpenCV的图像处理在输电线路覆冰检测中的应用

提出了一种基于OpenCV的图像处理技术的输电线路覆冰检测系统.首先对覆冰图像进行预处理,提取出线路覆冰前和覆冰后的轮廓,运用鼠标点击事件测出两端长度,最终计算出覆冰厚度.     

MFC下利用OpenCV进行人脸检测的研究与实现

为了实现对人脸检测的目的,本文采用基于MFC框架下使用OpenCV视觉库的方法．文章重点分析了一种人脸检测中使用的特征分类算法：Adaboost算法．文中阐述了该算法的原理,图文并茂地展示了如何在实际中利用人脸库结合Adaboost算法来训练分类器,并生成XML文件．在VC6．0下,搭建了人脸检测的界面,利用OpenCV的函数调用训练所生成的XML文件,实现了在本地选择图片并对其进行人脸检测的功能．此外,系统还支持读取本地AVI格式视频和从摄像头捕捉到的视频,可手动截取一帧图片进行人脸检测．实验结果表明该设计方案具有较高的准确性和稳定性,基本达到预期的效果．     

视频运动目标检测与跟踪算法研究及OpenCV实现

针对固定场景,给出了一种视频运动目标检测和跟踪算法.利用混合高斯建模的背景差分法,在复杂背景条件下提取出运动目标,并采用颜色直方图模型为特征的均值平移法,对目标进行跟踪.经OpenCV编程测试,算法可以准确地跟踪运动目标.     

基于OpenCV的硅片盒中硅片层级分布定位检测方法

为了解决硅片厚度在0.1 mm以下时,激光传感器扫描检测容易发生硅片漏扫的问题,提出一种基于OpenCV的硅片层级分布定位检测方法,利用图像预处理技术得到各层级硅片前边缘轮廓样本库,将测试图像的边缘轮廓与样本库中的图像依次做差值运算,从而通过像素点总和是否达到规定阈值来判定该层是否存在硅片,从而达到硅片层级分布定位检测的目的.结果表明:该方法能够有效提高硅片盒中0.1 mm以下硅片层级分布定位检测的可靠性,且算法简单,实时性及兼容性较好.     

基于OpenCV的织物疵点自动检测技术研究

为保证织物疵点自动检测技术在尽可能低的误检和漏检率条件下,达到尽可能高的检测速度,本文基于开放计算机视觉(OpenCV),给出了判断疵点存在性和利用小波变换提取疵点纹理特征的方法。在Visual C++6.0环境下,开发了单色织物疵点检测和特征值提取程序,并对刮线、色污、长残、脏污、断纱、白杠、反丝、飞花、锈斑和掉扣等疵点样片进行检测实验。实验结果表明,经过小波变换处理后的子图,对于线状疵点织物,其特征值在疵点走向方向上(经向子图或者纬向子图)的变化明显,而对于面状疵点,其特征值在经、纬方向上均变化明显。该研究对实际检测系统的设计开发具有应用价值。