相机模型与标定之opencv圆形标志点检测算法(拓扑识别)
2018-03-15 16:39
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本来以为圆形检测比较简单,实际还是花费我近一上午时间,网上几乎没有相关资料(除了OpenCV官网)。这里坐下简单介绍,分享给大家。非对称圆形标定物检测:1.findCirclesGrid函数的使用,如下:[cpp] view plain copy case ASYMMETRIC_CIRCLES_GRID:
boardSize.width = 4;
boardSize.height = 11;
found = findCirclesGrid(view, boardSize, pointbuf, CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID | CALIB_CB_CLUSTERING, blobDetector);
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202005/09/223167e6cb9decd2deceacb472325d54)
需要注意的是:1.boardSize 的宽度,需要设置为图片中固定个数的方向,如上图,水平方向,分别有5,6两种个数,垂直方向只有一种个数,因此,宽度设置为4,此后,以4为一行,则实际该图片在水平方向有11行,因此,高度设置为11.这里弄错,返回就是false了。2.CALIB_CB_CLUSTERING 标志标识在检测到中心点后,会以层次Kmean方式聚类检测值,并计算检测点围成的凸包角点,并排序外部角点。同时,会根据排序后的2D外部角点和理想估计点,计算单应性H,再计算出所有监测点的投影点,再根据Knn选取跟理想估计点近似最近点,作为实际输出的圆形中点。3.不设置CALIB_CB_CLUSTERING标志时,则根据CirclesGridFinder 类(几何特征),检测相关圆形,并排序输出。
对称圆形标志检测,流程与上面一致,只是不用关注长宽设置问题。实际上,主要思路在于利用简单斑点检测器,检测出圆形后,做后续的相关过滤,排序,确认等操作。转:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52045531
boardSize.width = 4;
boardSize.height = 11;
found = findCirclesGrid(view, boardSize, pointbuf, CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID | CALIB_CB_CLUSTERING, blobDetector);
需要注意的是:1.boardSize 的宽度,需要设置为图片中固定个数的方向,如上图,水平方向,分别有5,6两种个数,垂直方向只有一种个数,因此,宽度设置为4,此后,以4为一行,则实际该图片在水平方向有11行,因此,高度设置为11.这里弄错,返回就是false了。2.CALIB_CB_CLUSTERING 标志标识在检测到中心点后,会以层次Kmean方式聚类检测值,并计算检测点围成的凸包角点,并排序外部角点。同时,会根据排序后的2D外部角点和理想估计点,计算单应性H,再计算出所有监测点的投影点,再根据Knn选取跟理想估计点近似最近点,作为实际输出的圆形中点。3.不设置CALIB_CB_CLUSTERING标志时,则根据CirclesGridFinder 类(几何特征),检测相关圆形,并排序输出。
对称圆形标志检测,流程与上面一致,只是不用关注长宽设置问题。实际上,主要思路在于利用简单斑点检测器,检测出圆形后,做后续的相关过滤,排序,确认等操作。转:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52045531
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