光度标定原理详见： DSO之光度标定 一、项目地址 https://github.com/tum-vision/mono_dataset_code 对应论文《A Photometrically Calibrated Benchmark For Monocular Visual Odometry》 二、安装 1.下载源码 git clone https://github.com/tum-vision/mono_dataset_code.git
相机标定&读取摄像头 （因为用到的摄像头是红外线摄像头（监控摄像头），有必要了解其原理）从光谱来讲，和普通摄像头感可见光原理类似。红外摄像头工作原理是红外灯发出红外线照射物体，红外线漫反射，被监控摄像头接收，形成视频图像。 calibrate.h() ``` class CameraCalibrator {
手眼标定基于Tsai的两步法标定，是经典的Ax = xB 求解模型。 Tsai的两步法标定是基于径向校正约束；第一步：利用最小二乘法求解线性方程组，得出相机的外参数；第二步：根据获得的相机外参数，求取相机的内参数；如果无透视畸变，可以使用一个线性方程求出。 罗第6、7章；特别：P164-16
同一组实验，多次标定结果如下： 由结果可知，初始内参化结果完全相同，最终的优化结果不同。
一，标定相机参数的原理 1.摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵 PP 的过程，主要涉及三个基本坐标系，分别是： 世界坐标系(world coordinate system)：也称为测量坐标系，是一个三维直角坐标系，以其为基准可以描述相机和待测物
问题 使用Kalibr标定单目相机与单目imu联合标定，都出现卡在Extracting calibration target corners的问题，因此做一个记录。 运行标定命令后一直卡在下面 Initializing cam0: Camera model: pinhole-radtan Dataset: mono_calibra.b
原文见http://blog.csdn.net/u010128736/ 一、背景 ”张正友标定”是指张正友教授1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法[1]。文中提出的方法介于传统标定法和自标定法之间，但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点，而仅需使用一个打印出来的棋盘格就可以。同时也
最近在研究imu和相机的联合标定方法，根据网上查到的资料和github上的开源工具总结如下。 1、联合标定的工具Kalibr https://github.com/ethz-asl/kalibr wiki写的很全了，总结以下要点： 需要：1、内参：尺度，轴偏差、非线性（应用到raw measurements） 2、陀螺仪和加速度计的噪声和随机游走偏差
既然已经能够找到了标定点，那么下边的工作就是使用标定结果了。【这本书在这里的内容组织让人莫名其妙】但是通过阅读代码能够很方便地串起来。/*------------------------------------------------------------------------------------------*\This file contains mate
进入/usr/local/bin,这里是aruco提供的一些测试案例，可执行文件。 这里我们用这些例程来测试是否opencv及aruco是否安装完好并且可执行。 1.相机标定 1.1先打印生成标定板 在https://sourceforge.net/projects/aruco/files/ 用a4纸打印出来 因为这里是在文件目录下进行操作，所
一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。本内容已经录制成视频课程，详见[51CTO学院]。整个《人脸识别完整项目实战》系统架构结构如下图所示：项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、
一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。本内容已经录制成视频课程，详见网易云课堂。整个《人脸识别完整项目实战》系统架构结构如下图所示：项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、
Imu_tk算法流程 由于VIO中，普遍使用的是精度较低的imu，所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计。Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果，这里不赘述了。内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk。所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时
工作之后才发现问题不是单线程地来找你，而是多线程并发地涌向你。 D435i是一款良心传感器，美中不足的是你拿不到广角图像。虽然现在不负责传感器测试了（老大布置什么，打工的就去做什么就好了），但我还是悄悄地拿来了新买了两个月的D435i，想要标定一波。不知道这个摄像头能在
一、引言 最近在为车辆添加障碍物检测模块，障碍物检测可以使用激光雷达进行物体聚类，但是我们使用的是16线的velodyne，线数还是有些稀疏，对于较远的物体过于稀疏的线数聚类效果并不好，因此考虑使用视觉进行目标检测，然后投影到3D点云里面，获取障碍物位置，同时视觉还可以给出障碍物类别
