基于主动视觉的摄像机线性自标定方法

为了解决传统摄像机标定方法的精确度差和使用不方便,本文提出了一种基于主动视觉的摄像机线性自标定方法,该方法通过控制摄像机做一次纯轴向运动来确定主点坐标,再做一次纯旋转运动利用单应性矩阵与旋转矩阵的关系确定摄像机的其他三个内参数。这种基于主动视觉的自标定方法原理简单、实现方便、可操作性强。实验结果表明,该方法能够比较准确地标定出摄像机的所有内参数。摄像机标定是计算机视觉中的一项基本任务。传统的标定方法是通过结构的物体(如标定块,标定板等)在图像中的投影计算摄像机的内参数。但是这种方法必须要有标定物,在很多实际应用中难以实现。为了解决传统摄像机标定方法的精确度差和使用不方便,     

一种基于主动视觉的非线性摄像机自标定

针对计算机视觉摄像机镜头畸变对精度的影响问题,提出了一种非线性摄像机标定方法。该方法是将非线性模型视为线性模型和畸变项的叠加,然后在主动视觉下利用线性模型下的正交运动的FOE(当物体或摄像机做纯平移运动时图像对应点连线的交点)点的关系,给出非线性模型参数的约束方程,从而实现非线性模型的摄像机自标定。模拟和真实图像实验均表明,该方法是有效的,具有一定的实用价值。     

一种摄像机标定精度评估方法

摄像机标定系统的标定精度对于计算机视觉三维测量的精度至关重要,在Tsai的标定精度评估准则的基础上,给出了一种基于棋盘格的标定精度评估方法。该方法利用标定结果重构一组棋盘格长度,将该长度与实际的棋盘格长度进行比较,进而测量标定系统的精度。     

基于计算机视觉的物流包装严密程度检测系统

针对物流过程中对于物品包装严密程度检测的问题,提出使用计算机视觉检测的方法,以求突破传统检测方法的限制,提高物品包装检测的精度和速度。通过研究基于计算机视觉检测技术的原理与算法,提出了设计方案并对其中的关键技术进行了研究;在硬件设计中,对嵌入式处理器、CCD相机、图像处理模块以及运动控制部分等进行了研究;在软件设计中,对系统中的软件流程、程序编写、相机自动聚焦等做了研究。通过实验分析,表明了计算机视觉技术在物品包装严密程度检测方面的优越性。     

基于计算机视觉的人脸识别技术应用研究

在多媒体信息时代,对计算机视觉的研究工作显得尤为重要,人脸是图像中最重要的对象之一,人脸识别技术是计算机视觉与模式识别领域的重要课题。人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部特征定位、提取,记忆存储和比对辨识达到识别不同人身份的目的。因此,随着越来越多企业跨界进入人脸识别领域,势必加剧该领域的竞争。未来的人脸识别技术的应用领域会越来越广,市场也将更广阔。     

基于计算机的图形与视觉传达设计研究

在视觉传播和信息技术革命日新月异的背景下,借助计算机图形图像处理软件进行产品设计可以显著地提高视觉渲染效果和市场传播效果,文章对比分析了计算机图形设计与视觉传达设计的相同点和不同点,分析了计算机图形设计与视觉传达设计的理念、手段与技术,重点从文字设计、产品包装设计、广告影像设计、绘画设计、软件界面设计等方面研究了计算机图形与视觉传达设计的应用。     

计算机视觉的理论框架探索

本文就计算机视觉的理论框架进行阐述,对计算机视觉理论框架存在的问题进行分析,提出计算机视觉理论框架的新发展,以确保通过计算机视觉获得的景物信息更加完整。     

摄像机色彩矩阵

摄像机标定是获取摄像机内外参数的重要过程，其广泛应用于三维重建、机器人视觉伺服及位姿估计等领域，而摄像机色彩主要是由红色、蓝色与绿色三种色彩转化成三基色电信号，具有十分重要的作用和意义。彩色校正则是持续变换线性矩阵电路，从而达到改变画面色调的效果，创设出一种具有鲜明特色的画面质感。现阶段，我国摄像机色彩矩阵的应用情况还存在一系列漏洞，制约了摄像机色彩调整技术的发展。因此，深入对摄像机色彩矩阵的分析和探讨势在必行，具有划时代的重要意义。     

浅谈图像匹配研究

图像匹配是计算机视觉和图像处理中研究的热点和难点。该文分析了图像匹配研究中的问题及其关键因素,对常见的匹配方法进行了综述,介绍了近年来出现的新思路和新方法。     

OpenCV在运动目标检测中的应用

本文介绍了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库OpenCV,通过运动目标检测的三种算法:帧间差分法,背景减除法及光流法的分析,探讨了这三种方法用于运动目标检测的优势与不足;最后通过一个实例将帧间差分法,背景减除法在OpenCV中实现。从实例中可以看到,OpenCV给图像处理与计算机视觉方面的应用设计以及研究开发提供了极大的方便,具有广阔的应用前景。