使用MATLAB工具箱进行双目摄像头的标定

基于双目立体视觉的目标识别与定位,基于双目立体视觉的目标识别与定位

SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM

实现效果：http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html如何在你的电脑上运行这个程序？1，它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能，具体安装信息请见：http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html，当你配置好cvblobslib之后，你可以用这一的程序进行测试：http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar2，视频中两个摄像头之间的距离是6cm，你可以根据你摄像头的型号，来选择合适的距离来达到最好的效果。
3，在进行测距之前，首先需要对摄像头进行标定，那么如何标定呢？在stdafx.h中把"#defineCALIBRATION0"改成“#defineCALIBRATION1”表示进行标定，标定之后，你就可以在工程目录下的"CalibFile"文件夹中得到标定信息的文件。
如果标定效果还不错，你就可以吧"#defineCALIBRATION"改成0，以后就不需要再标定，直接使用上一次的标定信息。
你还需要把"#defineANALYSIS_MODE1"这行代码放到stdafx.h中。
4，视频中使用的是10*7的棋牌格，共摄录40帧来计算摄像头的各种参数，如果你像使用其他棋盘格，可以在"StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。
5，如果你无法打开摄像头，可以在"StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。
6，Aboutcomputingdistance:itinterpolatestherelationshipbetweendepth-valueandreal-distancetothirddegreepolynomial.Soiusedexcelfile"interpolation"forinterpolationtofindk1tok4,youshouldfindyourownvalueoftheseparameters.7，你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块，从而来得到更好的视差图。
8，在目录下的”distance“文件夹中，有计算距离信息的matlab代码。
9，如果你想了解基本的理论，可以看一下这个文档和代码（视频里的代码其实就是根据这个代码改的）：http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf视频中环境：vs2008，opencv2.1

搭建双目视觉传感器，完成双目视觉传感器的标定。
利用标定后的双目视觉传感器完成一项应用，并给出双目视觉传感器的标定精度以及测量精度的评价。
本资源旨在给予双目采集困难初学者，练习标定所用到的高质量双目图像。

引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。

双目摄像头，根据成像得到物体离相机所在平面的距离。

双目立体匹配算法，采用稠密视差的方法。
程序采用c++编写，利用opencv3.1的库，在x64+release模式下运行。

谭浩强-C++程序设计内容目录：第1篇基本知识第1章C++的初步知识*1.1从C到C++*1.2最简单的C++程序1.3C++程序的构成和书写形式1.4C++程序的编写和实现1.5关于C++上机实践第2章数据类型与表达式2.1C++的数据类型2.2常量2.3变量2.4C++的运算符2.5算术运算符与算术表达式2.6赋值运算符与赋值表达式2.7逗号运算符与逗号表达式第2篇面向过程的程序设计第3章程序设计初步3.1面向过程的程序设计和算法3.2Ｃ++程序和语句3.3赋值语句3.4C++的输入与输出3.5编写顺序结构的程序3.6关系运算和逻辑运算3.7选择结构和ｉｆ语句3.8条件运算符和条件表达式3.9多分支选择结构和switch语句3.10编写选择结构的程序3.11循环结构和循环语句3.12循环的嵌套3.13break语句和continue语句3.14编写循环结构的程序第4章函数与预处理4.1概述4.2定义函数的一般形式4.3函数参数和函数的值4.4函数的调用*4.5内置函数*4.6函数的重载*4.7函数模板*4.8有默认参数的函数4.9函数的嵌套调用4.10函数的递归调用4.11局部变量和全局变量4.12变量的存储类别4.13变量属性小结4.14关于变量的声明和定义4.15内部函数和外部函数4.16预处理命令第5章数组5.1数组的概念5.2一维数组的定义和引用5.3二维数组的定义和引用5.4用数组名作函数参数5.5字符数组*5.6C++处理字符串的方法——字符串类与字符串变第6章指针6.1指针的概念6.2变量与指针6.3数组与指针6.4字符串与指针6.5函数与指针6.6返回指针值的函数6.7指针数组和指向指针的指针6.8有关指针的数据类型和指针运算的小结*6.9引用第7章自定义数据类型7.1结构体类型7.2共用体7.3枚举类型7.4用typedef声明类型第3篇基于对象的程序设计第8章类和对象8.1面向对象程序设计方法概述8.2类的声明和对象的定义8.3类的成员函数8.4对象成员的引用8.5类的封装性和信息隐蔽8.6类和对象的简单应用举例第9章关于类和对象的进一步讨论9.1构造函数9.2析构函数9.3调用构造函数和析构函数的顺序9.4对象数组9.5对象指针9.6共用数据的保护9.7对象的动态建立和释放9.8对象的赋值和复制9.9静态成员9.10友元9.11类模板第10章运算符重载10.1什么是运算符重载10.2运算符重载的方法10.3重载运算符的规则10.4运算符重载函数作为类成员函数和友元函数10.5重载双目运算符10.6重载单目运算符10.7重载流插入运算符和流提取运算符10.8不同类型数据间的转换第4篇面向对象的程序设计第11章继承与派生11.1继承与派生的概念11.2派生类的声明方式11.3派生类的构成11.4派生类成员的访问属性11.5派生类的构造函数和析构函数11.6多重继承11.7基类与派生类的转换11.8继承与组合11.9继承在软件开发中的重要意义第12章多态性与虚函数12.1多态性的概念12.2一个典型的例子12.3虚函数12.4纯虚函数与抽象类第13章输入输出流13.1C++的输入和输出13.2标准输出流13.3标准输入流13.4文件操作与文件流13.5字符串流

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。