一种基于OpenCV及CVUT的摄像机标定方法

该文以摄像机标定为研究对象,简单介绍了OpenCV及CVUT(computer vision utilitytools),分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变。根据模型详细给出了标定过程,通过标定过程给出OpenCV及CVUT的标定算法,充分发挥了OpenCV的函数库和CVUT功能,从而实现了摄像机标定。该算法对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值,并且可以缩短应用程序的开发周期,消除C语言中比较常见的内存泄露问题,具有良好的跨平台移植性,可满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要。

基于CVUT的双目视觉图像三维信息构建

在分析Intel开源计算机视觉库OpenCV及CVUT特点的基础上,结合畸变参数的影响,研究了摄像机模型和坐标转换关系,以及双目图像三维重构过程,提出一种基于CVUT的摄像机标定方法和双目图像三维重构方法.实验表明,该方法与传统的OpenCV标定方法以及Matlab的标定方法相比,标定周期短、精度较高,可以较好地构建二维图像的三维信息,程序执行稳定且鲁棒性较强,可广泛用于立体视觉等领域.