Framework implementation of the camera module | 相机模块框架实现
Framework implementation of the camera module | 相机模块框架实现
双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一,它利用双目相机来获得目标物体的图像,经过物体图像处理 之后得到目标物体所在场景环境的三维信息,最终实现非接触条件下测距,简单便捷。本次毕业设计主要内容为研究 基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术,图像特征提取部分研究了 SIFT 算法和 SURF 算 法,特征匹配部分研究了 BF 法和 FLANN 法,距离测量研究主要通过视差深度的计算,结合视觉坐标系的转换实现 三维位置的定位与测量。结合维视双目立体视觉测量平台 MV-VS220,通过 Python+OpenCV 设计实现一个具备图像 采集、图像匹配以及距离测量等功能的原型演示系统。系统可实现对关键环节的过程与结果的演示,以及不同算法的 性能比较。系统测试表明,所开发的原型演示系统从界面、功能与性能方面均达到了设计的要求。
python opencv Flask Bootstrap 车牌识别 二维码条形码识别
最近一年贡献:0 次
最长连续贡献:0 日
最近连续贡献:0 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。