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摄像机标定和立体标定
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了,主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰,走了不少弯路,终于在前不久解决了最头大的问题,把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清)在这里写这篇文章,第一方面是给自己一个总结,第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整,新手入门需
opencv双目测距实现
虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学、大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了,但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下。毕竟从上一篇博文发表之后,很多同仁发E-mail来与我讨论,很多原来的疑团,也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了。 开篇之前,首先要感谢maxwellsdemon和wobject,没有和你们的讨论,也就没有此篇的成文。说到双摄像头测距,首先要复习一下
几种常见模式识别算法整理和总结
这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供参考。 1. K-Nearest NeighborK-NN可以说是一种最直接的用来分类未知数据的方法。基
到底了