单目摄像机标定与双目摄像机标定有什么区别?
两台摄像机标定是为求旋转矩阵和平移矩阵,而单目为求相机内参数,目的不同,立体标定重建三维就得需要标定两个摄像机,标定为了确定内外参数包括畸变等。标定方法一样,只不过标定了两次。新手,如理解错误可以交流。谢谢!标定可以用MATLAB标定工具箱也可以opencv标定方法多个。
双目如何标定障碍物高度
基于视觉的障碍物高度
检测常用的基于双目视觉的障碍物高度检测方法是首先利用双目测距原理获得三维环境的深度图,然后将摄像机标系下的坐标转换成车体坐标系下的坐标,车体坐标系中的y轴值即表示三维环境的高度。此方法需要标定板的辅助,标定过程复杂,当环境发生变化时,需要重新标定适应性差,而且畸变现象严重精度不高。
Matlab 双目标定 自动化程序
%实现.m文件自动化双目标定
% Auto-generated by stereoCalibrator app on 10-Jul-2019
%-------------------------------------------------------
%function stereoParams = tereoCameraCalibrator01(file_path01,file_path02)
h=waitbar(0,'计算中,请稍候!');%增加进度条
file_path01 = 'left';% 图像文件夹路径
file_path02 = 'right';% 图像文件夹路径
img_path_list01 = dir(strcat(file_path01,'*.png'));%获取该文件夹中所有.PNG格式的图像
img_num01 = length(img_path_list01);%获取图像总数
imageFileNames1 = cell(1,img_num01);
if img_num01 0 %有满足条件的图像
for pn = 1:img_num01 %逐一读取图像
image_name = img_path_list01(pn).name;% 图像名
%img_origin = imread(strcat(file_path01,image_name));%读取图像
imageFileNames1(1,pn) ={ strcat(file_path01,image_name)};
%fprintf('%d %sn',pn,strcat(file_path01,image_name));% 显示正在处理的图像名
%%此处添加具体的图像处理程序
end
end
img_path_list02 = dir(strcat(file_path02,'*.png'));%获取该文件夹中所有.PNG格式的图像
img_num02 = length(img_path_list02);%获取图像总数
imageFileNames2 = cell(1,img_num02);
if img_num02 0 %有满足条件的图像
for pn = 1:img_num02 %逐一读取图像
image_name = img_path_list02(pn).name;% 图像名
%img_origin = imread(strcat(file_path01,image_name));%读取图像
imageFileNames2(1,pn) ={ strcat(file_path02,image_name)};
%fprintf('%d %sn',pn,strcat(file_path01,image_name));% 显示正在处理的图像名
%%此处添加具体的图像处理程序
end
end
waitbar(0.1);
% Detect checkerboards in images
[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames1, imageFileNames2);
waitbar(0.2);
% Generate world coordinates of the checkerboard keypoints
squareSize = 24; % in units of 'millimeters'
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
waitbar(0.3);
% Read one of the images from the first stereo pair
I1 = imread(imageFileNames1{1});
[mrows, ncols, ~] = size(I1);
waitbar(0.4);
% Calibrate the camera
[stereoParams, pairsUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ...
'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', true, ...
'NumRadialDistortionCoefficients', 3, 'WorldUnits', 'millimeters', ...
'InitialIntrinsicMatrix', [], 'InitialRadialDistortion', [], ...
'ImageSize', [mrows, ncols]);
waitbar(0.8);
% View reprojection errors
h1=figure; showReprojectionErrors(stereoParams);
% Visualize pattern locations
h2=figure; showExtrinsics(stereoParams, 'CameraCentric');
waitbar(0.9);
% Displ*** parameter estimation errors
%displ***Errors(estimationErrors, stereoParams);
% You can use the calibration data to rectify stereo images.
%I2 = imread(imageFileNames2{1});
%[J1, J2] = rectifyStereoImages(I1, I2, stereoParams);
% See additional examples of how to use the calibration data. At the prompt type:
% showdemo('StereoCalibrationAndSceneReconstructionExample')
% showdemo('DepthEstimationFromStereoVideoExample')
fid=fopen('CameraParameter.txt','wt');
fprintf(fid,'stereoParams.RotationOfCamera2:n');
fprintf(fid,'%f %f %f n',stereoParams.RotationOfCamera2);
fprintf(fid,'stereoParams.TranslationOfCamera2:n');
fprintf(fid,'%f %f %fn',stereoParams.TranslationOfCamera2);
fprintf(fid,'stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix:n');
fprintf(fid,'%f %f %fn',stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix);
fprintf(fid,'stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix:n');
fprintf(fid,'%f %f %fn',stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix);
fclose(fid);
close(h);
%mcc -mv tereoCameraCalibrator01.m
关于双目标定和双目标定流程的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。