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单相机标定3
相机标定简介 首先镜头有畸变，也就是说照出的图像与实际不符产生了形变。即使工业镜头也是有千分之几的畸变率的。上个图告诉大家畸变这个图里，第一个图就是我们相机下的真实的形状，后边两个就是照出来有畸变的图片。 其次镜头与相机无论你的机械结构精度多高，也不容易或者说没办法将Kitti数据集中calib.txt文件的含义
P0: 7.188560000000e+02 0.000000000000e+00 6.071928000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 7.188560000000e+02 1.852157000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 0.000000000000e+00 P1: 7.188560000000e+02get_calib_data_observ_points算子说明
算子作用：从标定板中读取圆心数据 函数声明： get_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx, CalibObjPoseIdx : Row, Column, Index, Pose) 参数说明： CalibDataID，标定参数模型句柄CameraIdx，相机的索引，默认值为0CalibObjIdx，校准对象的索引，默认值为0ESP32 DIY 机器狗
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1. flag中的标签顺序： 在代码中的对应如下： enum{ CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS = 1 << 0, CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC = 1 << 1, CALIB_CHECK_COND = 1 << 2, CALIB_FIX_SKEW = 1 << 3, Clidar_camera_calib
lidar_camera_calib 1.安装 ubuntu18.04 环境配置 sudo apt-get install -y python-catkin-tools python-catkin-pkg python-rosdep python-wstool ros-melodic-cv-bridge ros-melodic-image-transport sudo apt-get install -y ros-melodic-nodelet-core ros-melodic-ddynamstm32驱动BMP388温度气压传感器
最近在搞一个小东西用到了气压传感器，最终选择了BMP388。搜索发现网上关于388的资料少之又少，官方给出的Arduino代码几千行全是英文注释。。。所以去翻看了一下数据手册做了些笔记，分享出来希望帮助有需要的同学。第一次发文章如有错误还请海涵。下面先贴上成功的图片摄像机标定--矫正畸变
之前做过摄像机标定的研究，不过现在忘了好多，昨天下午又捡起来，好好复习一下（主要是学习opencv一书内容）。 摄像机标定基本知识： 摄像机标定误差包括内参（4个）、畸变参数（径向和切向共5个）、外参（平移和旋转共6个）。 误差参数分析：摄像机模型采用针孔模型成像模型，由于中心轴安装问题，这就造成了halcon学习-相机标定与图像径向或透视畸变的校正
1.初始化相机并设置相机内部参数和相机类型，确定校准目标。 gen_cam_par_area_scan_division create_calib_data set_calib_data_cam_param set_calib_data_calib_object 2.校正相机 find_calib_object get_calib_data(CalibDataID, ‘camera’, 0, ‘init_params’, StartCaOpenCV 相机标定 findChessboardCorners() 与 cornerSubPix() 函数
OpenCV 官方文档 findChessboardCorners()：Finds the positions of internal corners of the chessboard. bool cv::findChessboardCorners( InputArray image, Size patternSize,手眼标定
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