摘要: 1. 像素尺寸(Pixel Size)的定义 像元尺寸(Sensor Pixel Pitch): 传感器单个像素的物理尺寸(如5.5μm × 5.5μm)。 像素对应的物理尺寸(Ground Sample Distance, GSD): 在物体表面,单个像素代表的实际长度(单位:mm/pixel), 阅读全文
posted @ 2025-07-29 09:28 aisuanfa 阅读(102) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 根本原因分析 (1) alpha 参数的作用 您设置的 alpha = -0.5 触发了以下行为: alpha < 0:OpenCV 会 自动缩放和移动内参,生成一个“最优”的校正映射,可能导致: 焦距 f 被放大(超出原始值) 主点 cx, cy 偏移(可能超出图像边界) 目的:最大化有效视野(v 阅读全文
posted @ 2025-07-16 16:42 aisuanfa 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 计算验证 为什么负值 u是合理的? 原因分析 (1) 检查坐标系一致性,确保3D点已转换到 当前相机的坐标系 (2) 验证内参合理性 焦距检查:普通相机的 fx fy通常在500-2000像素(如1920x1080分辨率)。 若真实焦距为30mm,传感器像素大小为10μm,则:fx=30mm/ 0. 阅读全文
posted @ 2025-07-16 16:39 aisuanfa 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 相机内参矩阵 2. 坐标转换公式 `` // 假设已知相机内参 float fx = ...; // 焦距x (像素) float fy = ...; // 焦距y (像素) float cx = ...; // 主点x (像素) float cy = ...; // 主点y (像素) if 阅读全文
posted @ 2025-07-16 13:26 aisuanfa 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 距离权重 近距离点云噪声低,权重高;远距离点云可能因稀疏性降权。 2. 灰度权重 高反射区域(如金属、镜面)可能导致解码错误(过曝或饱和),权重降低。 低反射区域(如黑色物体)信号弱,噪声大,权重降低。 3. 匹配得分权重 左右相机匹配的相似度(如NCC、SAD分数)。低匹配得分的像素点深度可 阅读全文
posted @ 2025-07-11 18:31 aisuanfa 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 上位机调用你的算法动态库接口,不属于回调(Callback),而是普通的函数调用。 回调是由被调用方(你的库)在特定条件下反向调用调用方(上位机)提供的函数,而这里的情况是上位机主动调用你的库接口,属于常规的同步调用流程。 关键区别: 普通函数调用(你的情况) 上位机(调用方)直接调用动态库中的接口 阅读全文
posted @ 2025-07-11 08:31 aisuanfa 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 要获取左相机的外参矩阵 R(旋转矩阵)和 t(平移向量),即从世界坐标系到左相机坐标系的变换关系,需要通过 相机标定 和 手眼标定(如适用)来实现。以下是详细步骤和方法: 1. 相机标定获取内参和外参 (1) 单目标定(获取内参) 使用棋盘格或标定板进行单相机标定,获取左相机的 内参矩阵 K 和 畸 阅读全文
posted @ 2025-07-07 09:55 aisuanfa 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在OpenCV的stereoRectify函数中,输出的投影矩阵P1和P2将世界坐标系转换到了校正后的相机坐标系,具体来说是: 坐标系转换流程: 原始世界点 (X,Y,Z) 通过P1/P2 → 校正后的相机坐标系 (u,v,w) 关键特性: P1(左相机)和P2(右相机)是3×4投影矩阵 它们已经包 阅读全文
posted @ 2025-07-07 09:28 aisuanfa 阅读(65) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在结构光三维重建或立体视觉系统中,Q矩阵(重投影矩阵,Reprojection Matrix)是一个关键的 4×4 矩阵,用于将 二维图像坐标 + 视差(disparity) 转换为 三维世界坐标。它由相机标定(Stereo Rectification)过程生成,包含了双目系统的几何关系和相机参数。 阅读全文
posted @ 2025-06-25 15:58 aisuanfa 阅读(318) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 使用 nvidia-smi dmon -i 0 实时观察每毫秒的SM活跃率: gpu sm mem enc dec 0 100% 50% 0% 0% # SM利用率100%表示计算单元满载 阅读全文
posted @ 2025-06-24 10:11 aisuanfa 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)