深度相机自动标定方法研究.docx
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深度相机自动标定方法研究.docx
深度相机自动标定方法研究标题:深度相机自动标定方法的研究摘要:深度相机是一种能够提供精确深度信息的传感器,广泛应用于计算机视觉、机器人、虚拟现实等领域。在使用深度相机之前,需要对其进行标定,以保证测量的准确性和稳定性。然而,传统的手动标定方法需要耗费大量的时间和精力,且存在人为误差可能。因此,自动标定方法逐渐被研究和开发,以提高标定的效率和准确性。本论文将重点研究深度相机的自动标定方法,包括特征提取、标定算法和优化方法等方面,并提出一种基于XYZ轴平面标定板的自动标定方法来解决传统标定方法存在的问题。1.
深度相机自动标定方法研究的任务书.docx
深度相机自动标定方法研究的任务书任务书任务名称:深度相机自动标定方法研究任务概述:深度相机自动标定是指通过一系列算法和技术,自动化完成深度相机内部参数(如相机内参、畸变系数等)和外部参数(如相机位置、方向等)的标定过程。深度相机自动标定方法的研究可以提高深度相机的精度和效率,使得深度相机在计算机视觉、机器人控制、虚拟现实等领域的应用更加广泛。任务内容:本次研究任务的具体内容如下:1.深度相机标定理论研究。对深度相机的内部参数和外部参数的标定原理进行研究,包括但不限于基于棋盘格的标定、基于网格图案的标定、基
变焦相机自标定方法研究.docx
变焦相机自标定方法研究摘要:本文研究了关于变焦相机自标定方法的问题。传统相机的标定方法基于固定的标定物,而对于变焦相机,标定物在不同焦距下会呈现不同形状,难以保证精准的标定结果。因此,本文提出了一种基于相邻帧间几何变换的变焦相机自标定方法,能够有效地提升标定的准确性。介绍:相机标定是计算机视觉中的重要环节之一,其作用是将相机的像素坐标系转化为世界坐标系或者相机坐标系。传统相机标定方法需要固定场景,使用特定的标定物获得准确的标定结果。但是,对于变焦相机,传统的标定方法难以解决变焦时标定物呈现不同形状的问题,
基于深度学习的双目相机深度标定方法和系统.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的双目相机深度标定方法和系统,所述方法包括:获取待标定双目相机的左目相机拍摄的左目靶标图,和所述待标定双目相机的右目相机拍摄的右目靶标图;将所述左目靶标图和右目靶标图输入预先训练的角点检测模型,得到左目靶标图的第一角点检测结果、右目靶标图的第二角点检测结果,以及所述第一角点检测结果和所述第二角点检测结果之间的角点匹配结果;基于所述第一角点检测结果、所述第二角点检测结果和所述角点匹配结果,生成所述待标定双目相机的深度标定结果。在自动驾驶或辅助驾驶场景中,提高角点检测的准确性,从而
基于合作标定物的相机标定方法研究的开题报告.docx
基于合作标定物的相机标定方法研究的开题报告一、研究背景与意义图像处理在各个领域得到了广泛的应用,如计算机视觉、机器人领域、医疗领域等。而相机标定作为图像处理的预处理步骤之一,具有重要的意义。相机标定可以帮助我们确认不同位置的相机的内部和外部参数,使得在处理图像时能够更加准确地进行像素变换。传统的相机标定方法大多都是利用框架、棋盘和角点等目标点来进行计算。然而,存在以下问题:①传统的方法需要先布置一个目标,然后以目标为标定平面进行拍照,对于无法事先安装标定平面的场景,标定将会受到限制;②对于目标点数量较少或