11 2019 档案

摘要:偶然看到一篇论文讲到如何对相机形变进行高精度校准,因为项目需要高精度的定位,因此记录下其实现 首先对标定图像做单应性变换,标定图像如下: 可以用cv::findcheeseboard找到所有的白点中心,也可以自己找。 1. 接下来根据像素当量生成真实物理世界位置点的像素坐标集合。 2. 然后求出单应 阅读全文
posted @ 2019-11-14 16:05 InsistPy 阅读(574) 评论(0) 推荐(0)
摘要:由世界坐标系转换到像素坐标系的运算 其中,u、v表示像素坐标系中的坐标,s表示尺度因子,fx、fy、u0、v0、γ(由于制造误差产生的两个坐标轴偏斜参数,通常很小)表示5个相机内参,R,t表示相机外参,Xw、Yw、Zw(假设标定棋盘位于世界坐标系中Zw=0的平面)表示世界坐标系中的坐标。 其中从世界 阅读全文
posted @ 2019-11-05 10:26 InsistPy 阅读(475) 评论(0) 推荐(0)
摘要:相机成像由 世界坐标系(一般是真实存在物体的中心为原点) 到相机坐标系(以光轴为z轴) 到成像坐标系(2D平面,由相机坐标系透视变换所得) 到像素坐标系(2D) 由三维世界坐标系转换到相机坐标系称之为刚体变换 是一个平移加旋转的过程,因此变换矩阵为正交矩阵,即AAT = I, 使用的旋转和平移系数属 阅读全文
posted @ 2019-11-04 21:04 InsistPy 阅读(1357) 评论(0) 推荐(0)

隐藏