OpenCV-Python Tutorialsの「カメラ校正」への補足 - Qiita
OpenCV-Python Tutorialsの「カメラ校正」への補足が記述が増えたので別記事として書き直した。 カメラ行列の意味 [fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1] の焦点距離 fx, fyは単位がpixelであることが見落としがちです。 カメラ中心の(cx, cy) [pixel]は、必ずしも、画像サイズの半分に一致していません。 一致するのは、カメラが適切に正面をむいている場合だけです。 ステレオカメラの２つのカメラの結ぶ軸に対して、カメラの正面の軸が必ずしも直交していません。 そのため、カメラから被写体が遠ざかったときの消失点の位置が、画像の中央と違ったものになっています。 カメラ中心の(cx, cy)は、その消失点の座標です。 ステレオカメラでキャリブレーションしたときには、 左カメラ、右カメラのカメラ中心の位置の違いは、２つのカメラの向きがわずかに平
Stereo Matching をハードウェアで加速する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事の本文は2017年時点のものです。 Stereo Matching は計算量が多くなりがちです。 リアルタイムでのStereo Matching を可能にするには、GPUやFPGAを使うことも考えて見ましょう。 （それ以前に、Stereo計測済みの結果を返す機器を使うことで、自力でStereo matching をしないという選択肢もあります。アクティブな方式を用いていないステレオ計測の場合だと、精度の低い計算結果を返す場合がある。） FPGAでの利用は、ある時点での設計が数年後にはすぐに時代遅れになりがちです。まずはGPUでの
CMakeLists.txt から始めよう - Qiita
これらの問題点は、CMakeLists.txtを記述してcmakeを使えば解決できます。 そこでCMakeLists.txtの書き方を他のページを参照しながら示します。 CMakeLists.txtの書き方 この例ではaviDetector.exeを aviDetector.cppから作成する例です。 ${PROJECT_HOME}/ aviDetector.cpp の時は以下の2行を書くだけでOK: cmake_minimum_required(VERSION 2.8) add_executable(aviDetector aviDetector.cpp) 次に、OpenCVのライブラリを使うための設定を参照します。 Pythonのライブラリとリンクする場合の設定を追加しました。 cmake_minimum_required(VERSION 3.8) # プロジェクト名を指定する pro
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