機器視覺原理與應用 課件 第10章 立體視覺

第10章立體視覺10.1坐標系間的變換關系 10.1.1四個基本坐標系 10.1.2四個坐標系間的變換關系10.2攝像機成像模型 10.2.1針孔模型 10.2.2透視攝影 10.2.3工業(yè)相機鏡頭畸變10.3工業(yè)相機標定方法 10.3.1攝像機標定方法 10.3.2線性標定方法 10.3.3Tsai兩步標定法第10章立體視覺10.4雙目視覺測量數(shù)學模型10.5立體匹配方法與極限約束 10.5.1立體匹配技術 10.5.2極限約束10.6雙目視覺測量系統(tǒng)標定10.7雙目重構(gòu)10.8雙目融合全局算法第10章立體視覺10.1坐標系間的變換關系視覺測量以二維圖像空間中圖像處理與分析為基礎，結(jié)合攝像機標定結(jié)果以及不同的幾何約束條件，求解被測物體在三維空間中的幾何參數(shù)或位置。因此需要掌握攝像機標定知識，進一步實現(xiàn)立體成像與三維測量。攝像機標定涉及坐標系變換、透視成像以及多約束優(yōu)化等數(shù)學問題。10.1.1四個基本坐標系10.1.1四個基本坐標系10.1.1四個基本坐標系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.1.2四個坐標系間的變換關系10.2.1針孔模型10.2.1針孔模型10.2.2透視投影10.2.1針孔模型10.2.1針孔模型10.2.1針孔模型10.2.1針孔模型10.2.1針孔模型10.2.3工業(yè)相機鏡頭畸變10.2.3工業(yè)相機鏡頭畸變10.2.3工業(yè)相機鏡頭畸變10.2.3工業(yè)相機鏡頭畸變10.2.3工業(yè)相機鏡頭畸變10.2.3工業(yè)相機鏡頭畸變10.3工業(yè)相機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.2線性標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.1攝像機標定方法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.3.3Tsai兩步標定法10.4雙目視覺測量數(shù)學模型10.4雙目視覺測量數(shù)學模型10.4雙目視覺測量數(shù)學模型10.4雙目視覺測量數(shù)學模型10.5.1立體匹配技術10.5.2極限約束10.5.2極限約束10.5.2極限約束10.5.2極限約束10.5.2極限約束10.6雙目視覺測量系統(tǒng)標定10.6雙目視覺測量系統(tǒng)標定10.6雙目視覺測量系統(tǒng)標定10.6雙目視覺測量系統(tǒng)標定10.7雙目重構(gòu)10.7雙目重構(gòu)10.7雙目重構(gòu)10.8雙目融合全局算法10.8雙目融合全局算法10.8雙目融合全局算法10.8雙目融合全局算法10.8雙目融合全局算法10.8雙目融合全局算法10.8雙目融合全局算法10.8雙目融合全局算法10.