camera-calibration

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「camera_calibration」是OpenCV中calib3d的示例。在這個文件夾中，一個名爲「VID5.xml」的文件列出了用於運行的圖像。但是我在OpenCV源代碼中找不到這些jpg文件。謝謝。

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我正在使用2 CANON EOS60d作爲立體聲設置來做Photogrammetry。我正在使用OpenCV來使用高精度Circlegrid校準模式來校準這兩個相機。我使用信號發生器同時觸發兩臺攝像機，早些時候我試圖用Gphoto2來觸發它們，但有點時間延遲，所以我依靠信號發生器來觸發它們。校準中的問題是，即使我將圖案稍微移動一點，照相機也會失去焦點，所以我得到的結果不正確，因爲我在圖框之間沒有

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Python 2.7/OpenCV 3.3：從立體攝像頭捕獲幀

我使用的是Python 2.7和OpenCV 3.3，並且想要在每個定義的幀數或定義的秒數後從立體相機保存圖像。像每隔5幀或每2秒鐘後幀應存儲在不同的文件夾，如cam1folder和cam2folder。我能夠從兩臺相機捕捉視頻，然後使用這些視頻在預定義的秒後捕捉幀。下面給出了這些代碼。 import cv2 import math import numpy as np videoFile

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opencv相機校準object_points方向

我正在開發一個opencv項目，並遵循不同的書籍和源代碼。我發現書和一些源代碼有區別。當使用已知的棋盤來校準照相機時，我們定義由棋盤角落製成的物體點。例如左上角是（0,0），下一個是（0,1）。但在書中，座標系用作（y，x），而我在源代碼中找到它的（x，y）如我在示例中給出的。右側是+ x，下側是+ y。在本書中的代碼： for (int i=0; i<boardSize.height; i++

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攝像機標定 - 無法檢測棋盤

我使用openCV的功能來檢測棋盤，但沒有檢測到棋盤。圖像我使用： const Size chessboardDimensions = Size(4,8); int main (int argv, char ** argc) { frame = imread("/home/Georges/Desktop/a.jpg"); cvtColor(frame, frame,

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爲什麼3D點出現在相機後面？

我寫了一個簡單的腳本，將3D點投影到基於相機內部函數和外部函數的圖像上。但是當我在原點指向Z軸的相機和3D指向Z軸的下方時，它看起來是在相機後面而不是在它的前面。這是我的腳本，我已經檢查了很多次。 import numpy as np def project(point, P): Hp = P.dot(point) if Hp[-1] < 0: print '

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使用OpenCV跟蹤物體的多攝像機校準

我有一些問題讓更多有經驗的OpenCV用戶關於製作多攝像機跟蹤程序。因此，爲了快速提出一個問題，我想用多臺攝像機跟蹤多個對象。我想達到的結果或多或少是這樣的： https://www.youtube.com/watch?v=7Dy9co0mWY0 最終我得出結論，我想用卡爾曼濾波器進行跟蹤。我想問的問題是：有沒有辦法來校準基礎上，像那些在視頻鏈接視頻數據集多個攝像頭？它能以某種方式自動完成嗎？我

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如何以毫米爲單位獲得校準精度而不是以像素爲單位？

我想知道以毫米爲單位的攝像機校準狀態的準確性。換句話說，2D圖像中的X像素誤差（均方根誤差）與3D對象座標系中的以毫米爲單位的距離相對應？在OpenCV中，我可以通過calibrateCamera函數得到基於均方根誤差（像素單位）的校準精度。或者，我可以通過將對象點重新投影到圖像projectPoints並將它們與當前圖像點進行比較來手動計算。例如，假設我的RMS誤差在2.0左右。這是否意味着

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OpenCV的calibrateCamera後提供給undistort objectPoints

我想undistort以下2500X2000圖片到原來的狀態我用下面的代碼 //ptCircleCenter is a array of 25 circle center points detected in the distorted image //prepare object_points and image_points vector<vector<Point3f>> obje

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在MATLAB立體聲參數和OpenCV stereoRectify立體聲校準之間進行轉換

我希望將MATLAB stereoParameters結構轉換爲在OpenCV的stereoRectify中使用的內在和外部矩陣。如果我理解http://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html和http://mathworks.com/help/vision/ref