63、立体成像与三维视觉技术详解

立体成像与三维视觉技术详解

1. 立体校准、校正与对应代码示例

1.1 概述

在立体成像中,校准相机、校正图像以及计算视差图是关键步骤。我们将通过一个示例程序来展示如何实现这些功能。该程序会从 list.txt 文件中读取一系列圆形网格图案,这些图案是左右立体图像对,用于校准相机并校正图像。

1.2 相机布置要求

为了避免极点位于图像内的问题,并最大化立体重叠区域同时最小化重投影畸变,需要确保相机满足以下条件:
- 相机的图像扫描线大致物理对齐。
- 每个相机的视野基本相同。

1.3 代码实现步骤

1.3.1 读取图像对并查找角点
#pragma warning( disable: 4996 )
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
using namespace std;

void help( char* argv[] ) {
  ...
}

static void StereoCalib(
  const char* imageList,
  int         nx,
  int         ny,
  bool        useUncalibrated
) {
  bool 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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