背景 相机标定核心公式复习公式 原理 我们可以将mei模型理解为,在 z 轴添加了一个偏移\xi ,使得球型水平入射的光线也可以投影到图像的像素区域内 1. 物理xyz 求 像素uv 通过以下过程,根据物理点的信息,和我们已经标定好的相机模型,可以得到该点在图像上的坐标 1.1 找到xyz与uv之间的关系 假设物理真实的点的坐标为 P = (x, y, z)^T 这个物理点,
描述 这篇文章继续介绍一些利用PCL库的工程代码,主要目的是为了解决一些场景的地面分割任务。 这篇文章介绍的方法包括: RANSAC 形态学分割 欧式聚类分割 在最后也介绍了一些小工具代码:点云颜色显示,以及上述算法的效果显示代码 1. RANSAC分割 ransac的原理不过多介绍,大体就是这样一个思路:从原始数据集中选出种子点,去按照指定模型来拟合(二维数据找直线,三维
智能体位姿解算核心——欧拉角与四元数 描述 为这篇文章起了一个这样的标题,实属有感而发。位姿解算在机器人及自动驾驶中处处常见:传感器的姿态,车辆自身的姿态,物体姿态等。而这些姿态最重要的一种表现形式,就是欧拉角与四元数。借今天同事分享之机会,也重新给出一份专业详细的总结,为自己回顾也为未来做笔记。 当然了,这个知识并不高端,但理解得有多透,就因人而异了。看这篇文章,暂时请忘掉你的所有已知概念
描述 求单应矩阵已知一个平面上的4个点(A、B、C、D),经过两个针孔相机分别成像得到4个点的图像坐标分别为 相机1: (xA1, yA1),(xB1, yB1), (xC1, yC1), (xD1, yD1) 相机2: (xA2, yA2),(xB2, yB2), (xC2, yC2), (xD2, yD2), 计算相机1的图像到相机2图像的单应矩阵,并转换相机2图像中的点坐标到相机
描述 给定输入图像,图像为二值图像,计算图像中非零像素的连通区域要求:统计连通域的数目以及每个连通域的像素数目 代码 #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> // 快排从大到小 void quickSort(int low_id, int high_i
图像感知相关文章
博客
泡泡
积分
勋章
一文详解鱼眼模型及像素坐标变换
激光雷达点云操作的工程化分享(三)—— RANSAC、形态学分割及欧式聚类
智能体位姿解算核心——欧拉角与四元数(一)
求解单应矩阵
opencv求图像连通域
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信