計算機(jī)視覺實驗八實驗報告附代碼

實驗報告實驗地點學(xué)生姓名實驗日期學(xué)院實驗課程班級學(xué)號實驗項目同組人數(shù)環(huán)境參數(shù)成績一、實驗?zāi)康幕蛞?；二、實驗原理；三、實驗儀器設(shè)備及系統(tǒng)；四、操作方法與實驗步驟（相關(guān)流程圖）；五、實驗數(shù)據(jù)記錄（截圖）及處理；六、實驗結(jié)果分析及討論；一、實驗題目根據(jù)雙目視圖幾何原理，計算雙目視覺中的相機(jī)平行像面的變換。二、實驗原理兩攝像頭之間的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣可以由下式求出：Rf國）TT=T「—RTj,其中，R為兩攝像頭間的旋轉(zhuǎn)矩陣，T為兩攝像頭間的平移矩陣。Rr為右攝像頭經(jīng)過張氏標(biāo)定得到的相對標(biāo)定物的旋轉(zhuǎn)矩陣，Tr為右攝像頭通過張氏標(biāo)定得到的相對標(biāo)定物的平移向量。^為左攝像頭經(jīng)過張氏標(biāo)定得到的相對相同標(biāo)定物的旋轉(zhuǎn)矩陣，Tl為左攝像頭經(jīng)過張氏標(biāo)定得到的相對相同標(biāo)定物的平移向量。兩個式子是可以通過數(shù)學(xué)代換推導(dǎo)來的。但玉米覺得對這樣有明顯物理意義并且空間過程簡單的計算式。物理上的空間想象，比純代數(shù)代換，要生動的多。并且有利于大家揣摩整個物理過程。在玉米眼里，這兩個式子是這樣的：對于R，首先用T把左攝像機(jī)坐標(biāo)系平移到右攝像機(jī)坐標(biāo)系上（即兩坐標(biāo)系遠(yuǎn)點重合）。然后在同一參考系下的兩個旋轉(zhuǎn)矩陣相乘，表示世界坐標(biāo)先向右旋轉(zhuǎn)到Rr，再向左旋轉(zhuǎn)Rl。那么兩次旋轉(zhuǎn)后得到的旋轉(zhuǎn)，就是有攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)到左攝像機(jī)所需的旋轉(zhuǎn)矩陣R。對于T,那就更容易理解了，先用R對左坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)一下，把左右兩攝像機(jī)調(diào)成平行，然后直接平移向量相減，即得到。兩攝像機(jī)之間的平移向量T。上面求得的R和T就是立體標(biāo)定得到的參數(shù)了。那么運用的立體標(biāo)定所得的參數(shù)了，下一步我們該做什么呢？答案是：立體校正。在介紹立體校正的具體方法之前，讓我們來看一下，為什么要進(jìn)行立體校正？因為當(dāng)兩個圖像平面是完全共面行對準(zhǔn)時，計算立體視差是最簡單的。但是，在現(xiàn)實的雙目立體視覺系統(tǒng)中，是不存在完全的共面行對準(zhǔn)的兩個攝像機(jī)圖像平面的。所以我們要進(jìn)行立體校正。立體校正的目的就是，把實際中非共面行對準(zhǔn)的兩幅圖像，校正成共面行對準(zhǔn)。如下面示意圖所示。(共面行對準(zhǔn)是指：兩攝像機(jī)圖像平面在同一平面上，且同一點投影到兩個攝像機(jī)圖像平面時，應(yīng)該在兩個像素坐標(biāo)系的同一行)四、算法步驟1、設(shè)置迭代終止條件2、設(shè)置objectpoints,形式為(0,0,0),(1,0,0),(2,0,0)....,(6,5,0)3、用arrays存儲所有圖片的objectpoints和imagepoints4、對左右側(cè)相機(jī)分別標(biāo)定5、進(jìn)行雙目相機(jī)標(biāo)定6、對立體校正7、在對好的極線的圖片上畫上直線五、運行結(jié)果六、主要代碼//仿射變換一平移，旋轉(zhuǎn)，縮放，翻轉(zhuǎn)，錯切#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<math.h>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv)(Matsrc,dst;src=imread(〃left01.jpg〃)；if(!src.data)(printf(〃couldnotloadimage...\n〃)；return-1;}namedWindow("原圖片〃，CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow(〃原圖片〃，src);Matdst_warp,dst_warpRotateScale,dst_warpTransformation,dst_warpFlip;Point2fsrcPoints[3];//原圖中的三點，一個包含三維點(x，y)的數(shù)組，其中x、y是浮點型數(shù)Point2fdstPoints[3];//目標(biāo)圖中的三點〃第一種仿射變換的調(diào)用方式：三點法//三個點對的值，上面也說了，只要知道你想要變換后圖的三個點的坐標(biāo)，就可以實現(xiàn)仿射變換

srcPoints[0]=Point2f(0,0);srcPoints[1]=Point2f(0,src.rows);srcPoints[2]=Point2f(src.cols,0);//映射后的三個坐標(biāo)值dstPoints[0]=Point2f(0,src.rows*0.3);dstPoints[1]=Point2f(src.cols*0.25,src.rows*0.75);dstPoints[2]=Point2f(src.cols*0.75,src.rows*0.25);MatM1=getAffineTransform(srcPoints,dstPoints);//由三個點對計算變換矩陣warpAffine(src,dst_warp,M1,src.size());//仿射變換//第二種仿射變換的調(diào)用方式：直接指定角度和比例〃旋轉(zhuǎn)加縮放Point2fcenter(src.cols/2,src.rows/2);//旋轉(zhuǎn)中心doubleangle=45;//逆時針旋轉(zhuǎn)45度doublescale=0.5;//縮放比例MatM2=getRotationMatrix2D(center,angle,scale);//計算旋轉(zhuǎn)加縮放的變換矩陣warpAffine(src,dst_warpRotateScale,M2,Size(src.cols,src.rows),INTER_LINEAR);//仿射變換//仿射變換一平移Point2fsrcPoints1[3];Point2fdstPoints1[3];srcPoints1[0]=Point2i(0,0);srcPoints1[1]=Point2i(0,src.rows);srcPoints1[2]=Point2i(src.cols,0);dstPoints1[0]dstPoints1[1]dstPoints1[2]=Point2i(src.cols=Point2i(src.cols=Point2i(src.cols/3,0);/3,src.rows);+src.cols/3,0);MatM3=getAffineTransform(srcPoints1,dstPoints1);warpAffine(src,dst_warpTransformation,M3,Size(src.cols+src.cols/3,src.rows));〃仿射變換一翻轉(zhuǎn)、鏡像

Point2fsrcPoints2[3];Point2fdstPoints2[3];srcPoints2[0]=Point2i(0,0);srcPoints2[1]=Point2i(0,src.rows);srcPoints2[2]=Point2i(src.cols,0);dstPoints2[0]dstPoints2[1]dstPoints2[2]0);src.rows);=Point2i(src.cols,=Point2i(src.cols,=Point2i(0,0);MatM4=getAffineTransform(srcPoints2,dstPoints2);warpAffine(src,dst_warpFlip,M4,Size(src.cols,src.rows));//flip(src,dst_warpFlip,1);//flipCode：=0圖像向下翻轉(zhuǎn)//>0圖像向右翻轉(zhuǎn)//<0圖像同時向下向右翻轉(zhuǎn)imshow("affinetransformation](三點法)"，dst_warp);imshow("affinetransfoemation2(指定比例和角度)dstPoints1[0]dstPoints1[1]dstPoint