Stereo Vision--立体视觉论述+标定+矫正
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pytorch/vision: 一个基于 PyTorch 的计算机视觉库,提供了各种计算机视觉算法和工具,适合用于实现计算机视觉应用程序。
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision

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Outline
- Introduction to stereo vision
- Overview of a stereo vision system
- StereoCalibration
- StereoRectify
- Stereo correspondence
1. Introduction to stereo vision
什么是立体视觉?
- Is a technique aimed at inferring depth from two or more cameras.
棱镜模型(光线汇聚、折射)
小孔成像模型(来替代棱镜模型)
想想棱镜模型和小孔模型的区别?
小孔模型是棱镜模型的近似表达。(简化)
理解一下上面那个模型。
看起来更直观了,为什么这么操作? 有一部原因是为了方便数学处理。
哪三大坐标系?
转换关系(内参、外参)
3D——>3D——>2D
理解下图像坐标系到像素坐标系的变化。
回顾一下几个坐标系,配合一下上面的。上面的告诉我们,单目获取不了深度信息。
2维搜索降到一维。(降低极大运算量)
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极线约束,让2的搜索变成一维搜索。(这里还运用了行对其校正——立体校正)
三角测量,主要任务知道:xr-xl,也就是视差。主要是求视差。立体匹配。
2. Overview of a stereo vision
理解一下这个过程。
世界坐标系——>外参——>相机坐标系——>像平面——>畸变矫正——>内参——>像素平面
了解一下。
想想单应矩阵是什么?描述一个平面到另一个平面的变换关系
多视图几何:单应性!
去畸变?变成标准模式?
看下立体校正后的结果:
感觉讲的不是特别细,很多地方略过了,比如立体校正这里就有大文章,不过要真讲起来工作量很大的。
接下来就是求视差:
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AI总结




pytorch/vision: 一个基于 PyTorch 的计算机视觉库,提供了各种计算机视觉算法和工具,适合用于实现计算机视觉应用程序。
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Co-authored-by: Nicolas Hug <nh.nicolas.hug@gmail.com>
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