成都臻识申请基于多相机图像拼接的误差消除专利,能解决图像融合问题

专利摘要显示，本发明公开了基于多相机图像拼接的误差消除方法及系统及装置及介质，涉及图像处理技术领域，包括：标定获取多相机的内参以及旋转平移向量；获取相机图像上的坐标点为psrc，并去除畸变，得到坐标点为pundistor；基于去畸变坐标点，获取三维世界坐标点为pundistor??3D；基于旋转平移向量，将坐标点Pundistor...

工业自动化中的手眼标定:点云数据坐标系到机器人坐标系精确转换

1.加载手眼标定文件利用Techlego软件进行手眼标定时,首先需要加载之前保存的手眼标定文件。2.转换点云坐标系如果相机在机器人上需要勾选“扫描仪固定在末端轴上”的选项,并输入机器人末端轴位姿(四元数和平移),完成这些设置后,单击确认按钮即可进行坐标系转换。总结综上所述,通过精确的手眼标定,我们不仅能够...

从像素位置到距离尺度-From Pixels to Meters

——除了λ,上图中的K意味着相机的内部参数,包括焦距f和光心对应的像素位置;2在一般情况下,没有额外的先验或者补充信息的话,我们无法确定相机图像中uv点所对应的确切3D三维坐标,不论在相机坐标系中还是在道路坐标系中;3万幸的是,在道路线的检测任务中,我们确实可以利用一个重要的先验知识:即相机像素平面的2D...

万集科技申请定位方法、装置、终端设备及存储介质专利,实现精准定位

首先获取目标区域的图像以及先验区域中各个网格点对应的世界坐标系坐标,然后对单目相机进行标定生成标定矩阵,接着将各个网格点对应的世界坐标系坐标转换至图像对应的像素坐标系下,以生成反映射矩阵,最后确定图像中各个像素点对应的世界坐标系坐标,并确定待定位目标对应的世界坐标系坐标。

具有神经形态谐振器网络的视觉里程计|向量|算法|信号|配准|傅里叶...

如图1所示,网络可以分为三个部分:(1)执行跟踪的分层共振器,(2)从相机坐标系到地图坐标系的参考帧转换,以及(3)地图更新。分层共振器接收编码后的图像和地图作为输入,并输出两个输入之间的变换估计。接下来的模块使用这些估计将编码的输入图像从相机坐标系变换到地图坐标系。然后,这个变换后的图像(在地图坐标...

基于毫米波雷达和相机共同特征的在线无目标物的外参标定方法

毫米波雷达与相机校准涉及求解变换矩阵,该变换矩阵建立图像像素坐标系(PCS)中的一个点与毫米波雷达坐标系(RCS)中的另一个点之间的对应关系(www.e993.com)2024年11月15日。该变换矩阵包括分别通过内参校准和外参校准获得的内参矩阵和外参矩阵。在毫米波雷达相机外参校准中,目标是使用已知的相机内参和RCS中的点与PCS中的对应点之间的一组N对应关系...

一文梳理智能汽车3D毫米波雷达-相机外参标定新方案

我们在环境中的每个雷达-相机目标上放置了AprilTag[26],使我们能够估计目标的3D位置。通过利用给定标定方法获得的外部变换,可以将目标的雷达测量结果投影到相机参考坐标系中。观察到的目标3D位置(来自图像数据)和目标位置的投影雷达估计之间的距离是目标重投影误差。图5显示了使用3种不同标定方法确定的雷达到相机的重...

自动驾驶多传感器融合之相机与IMU的同步

1)相机与IMU的相对位姿:相机与IMU之间的相对位姿,就是相机坐标系与IMU坐标系之间的变换,包括相对旋转角和相对平移量。其变换关系满足如下:其中wc表示相机坐标系,wb表示IMU坐标系,cb表示相对坐标系。将上式展开可以得到相机坐标系与IMU坐标系之间旋转角和平移量的变换关系:...

视觉激光雷达信息融合与联合标定技术解析

上图显示的就是联合标定得到的4×4转换矩阵的作用,将我们的3D点云转换到相机坐标系下面这幅图显示了相机坐标系和成像坐标系的关系,相机标定会得到相机内参矩阵和畸变系数,畸变系数可以消除相机凸透镜的畸变效应,相机内参的信息就可以想相机坐标下的3维点投影到2维的像素平面。相机标定的具体原理可以参考:https...

基于机器视觉引导使机械臂完成自主抓取的系统方案

视觉库的cv2.findContours()函数不但能找到目标物体的轮廓,还能得到二维图像上目标轮廓的中心像素坐标,再结合手眼标定得到相机坐标系与机械臂坐标系的映射关系,此时我们就可以通过矩阵变换实现依次将目标物体从像素坐标系到图像坐标,再到相机坐标,最后到世界坐标(机械臂坐标)的转换,从而得到目标物体在机械臂坐标系下的空间...