基于运动水面的单摄像机三维重建 本文介绍了一种基于运动水面的单摄像机三维重建方法，该方法可以从一个固定的摄像机捕获的视频序列中估计水下场景的几何形状以及随时间变化的水面。该方法使用了一个可微的框架，结合了光线投射和斯涅耳定律，来估计水下场景的几何形状和水面的动态形状。 在该方法中，我们首先计算从每个帧到世界参考帧的密集对应，确保在统一坐标系中执行重建。然后，我们使用一个初始化的水表面和场景几何形状，到框架中，它结合了光线投射，斯涅耳特别设计的损失相对于水面和场景几何形状的梯度被反向传播，并且所有参数同时被优化。 我们的方法无需校准，因此很容易在不受控制的环境中收集户外数据。实验结果表明，我们的方法是能够实现强大的和质量的重建各种场景，无论是在实验室环境中，在野外，甚至在盐水环境。 这个方法在测量和环境监测方面有很好的应用前景。例如，在河流、湖泊和海滨的浅水区，环境监测和调查是一项相当重要的任务。但是，当前的技术需要将相机或3D扫描仪放置在水下，这导致显著的设备成本，并且导致缓慢的采集时间。我们的方法提供了一种更方便的解决方案，可以直接从水面上对环境进行3D成像。 我们的方法还可以应用于其他领域，例如，计算机视觉、机器人视觉、遥感等领域。例如，在计算机视觉中，我们的方法可以用于三维重建、目标检测和跟踪等任务。在机器人视觉中，我们的方法可以用于机器人导航和避障等任务。在遥感中，我们的方法可以用于环境监测和土地利用等任务。 我们的方法是一种基于运动水面的单摄像机三维重建方法，可以用于估计水下场景的几何形状和水面的动态形状。我们的方法无需校准，很容易在不受控制的环境中收集户外数据，并且可以应用于多个领域。 在相关工作中，已经有很多方法被提出用于透明物体重建和流体重建。例如，Li等人提出了一种基于学习的透明形状恢复策略。Morris等人将传统的多视图三角剖分扩展到适用于折射场景，并建立用于水面恢复的立体设置。Qian等人构建3 × 3相机阵列，并利用来自多个视点的对应关系来估计水面和水下场景。 但是，这些方法都需要专门的硬件设置或背景图案的未失真参考图像来构建射线-射线对应关系。相比之下，我们的方法只需要一个固定的摄像机和一个视频序列作为输入，可以在不受控制的环境中收集户外数据。 我们的方法是一种基于运动水面的单摄像机三维重建方法，可以用于估计水下场景的几何形状和水面的动态形状，并且可以应用于多个领域。

camera_calibration_API 包含相机校准API的存储库 资料库概述： ：包含一个试图最小化MATLAB的相机校准应用程序功能的API。 该API是围绕opencv的摄像机校准功能的精简包装。 ：包含各种示例的目录 Camera_Calibration_API： 介绍： 相机校准API是opencv相机校准功能的包装。 这试图模仿python的MATLAB相机校准应用程序的功能。 该API支持opencv支持的所有3种校准模式，即：棋盘，非对称圆网格和对称圆网格。 默认情况下，API在4个线程上运行以加快速度。 在棋盘校准的情况下，提速可能并非微不足道，因为在大多数情

该项目的目的是开发和测试新颖的路径规划算法，该算法使用云和边缘计算资源的容量进行控制，满足时间和安全性约束。 该实验旨在揭示对本地和远程计算之间权衡的见解，并将导致新的决策机制接近最优，快速且节能。

基于opencv 的单摄像机标定程序，相对于直接利用立体标定，单摄像机标定将会得到更加准确的结果

 基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算，首先采用成本较低的单摄像机单目视觉系统，对摄像机监控范围内的空间进行三维建模，便于对其监控范围内的各种物体进行距离测算与三维尺寸测算；接着依据立体视觉系统，对采用最新的模式识别技术识别出的入侵物的大小和距离进行计算，判断威胁程度。文中提出的基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算方法，可以更为准确地判断入侵物大小和位置，从而可靠地判断威胁程度，降低误报和漏报，在输电设施的监控方面有广大的应用前景。

系统参数的标定是结构光三维测量系统工作的基础，且参数标定的精度直接影响测量的精度，其中投影仪目前还存在标定过程复杂、精度较低等问题。为解决该问题，通过投影一组圆阵图案到一块本身带有特征圆的平板上，并由摄像机拍摄；基于二维射影变换理论，通过误差补偿法建立投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系，利用该对应关系计算荻取标定点的投影仪图像坐标；以标定点的两组图像坐标和世界坐标为初始值，使用非线性算法对系统进行全参数整体优化，完成系统的标定。实验验证了系统标定误差最大值小于0．05 mm，误差均方根小于0．03 mm，结果表明该方法标定过程简单，能够有效地提高标定精度，具有较广的适用性