OpenCV-Python Tutorialsの「カメラ校正」への補足 - Qiita
OpenCV-Python Tutorialsの「カメラ校正」への補足が記述が増えたので別記事として書き直した。 カメラ行列の意味 [fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1] の焦点距離 fx, fyは単位がpixelであることが見落としがちです。 カメラ中心の(cx, cy) [pixel]は、必ずしも、画像サイズの半分に一致していません。 一致するのは、カメラが適切に正面をむいている場合だけです。 ステレオカメラの２つのカメラの結ぶ軸に対して、カメラの正面の軸が必ずしも直交していません。 そのため、カメラから被写体が遠ざかったときの消失点の位置が、画像の中央と違ったものになっています。 カメラ中心の(cx, cy)は、その消失点の座標です。 ステレオカメラでキャリブレーションしたときには、 左カメラ、右カメラのカメラ中心の位置の違いは、２つのカメラの向きがわずかに平
Stereo Matching をハードウェアで加速する - Qiita
Stereo Matching は計算量が多くなりがちです。 リアルタイムでのStereo Matching を可能にするには、GPUやFPGAを使うことも考えて見ましょう。 （それ以前に、Stereo計測済みの結果を返す機器を使うことで、自力でStereo matching をしないという選択肢もあります。アクティブな方式を用いていないステレオ計測の場合だと、精度の低い計算結果を返す場合がある。） FPGAでの利用は、ある時点での設計が数年後にはすぐに時代遅れになりがちです。まずはGPUでの利用を考えてみましょう。 組み込みのステレオマッチングについてZEDとNividiaのチップを用いた組み込みを利用するというアプローチがあります。 ZED with Jetson TK1 ここに書いたものよりもよい実装が既に公開されていないかNVidiaのサイトやOpenCVのサイトを必ずチェックして
CMakeLists.txt から始めよう - Qiita
注意：この記事は古くなっています。この記事を書いた人は、現在Windowsでの開発をしていないため、最新の状況を把握していません。 Visual C++ での CMake プロジェクト という記事がMicrosoftから公開されています。 CMakeLists.txtを書くことで、VisualStudioの設定が楽になることがわかったので、再検索しなくて済むようにメモを書く。 （Visual Studio の各バージョンごとに vcxproj を用意して… というのが辛くなったため、 CMake によるプロジェクト生成という流派にちょっと入門してみました。2017/6/16 の記事 を見つけました。VisualStudioの設定を楽するためにCMakeを使い出す人が増えているようです。） (CMakeLists.txtの書き方については、もっと適切な記事があるはずなので、そちらを利用したい
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