单目视觉测距 MATLAB 代码

Matlab标定：完成相机标定，获取相机内参和外参。 OpenCV立体校正：使用OpenCV进行图像校正，确保左右视图的对准。 BM、SGBM、GC算法匹配：利用匹配算法（包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut）进行立体匹配。 三维重建：根据匹配结果，通过公式法（如三角测量）还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料，适合有需要的人进行参考与实践。

MatLAB代码被用于处理移动平面机器人上仰视摄像机捕获的视频，以估计机器人在环境中不同气球（地标）的姿态和位置。当前实现基于SURF特征的相似性变换来计算视觉里程计，尽管存在累积误差和不同亮度条件下的挑战。HSV颜色空间被用于帮助准确找到地标的位置。

MATLAB最简单的代码学习 learningVision：视觉相关课程的学习和代码。 下载Python，采用下载whl文件方式，简单快速。其他方法也可以参考。 MATLAB调用OpenCV：参考相关资料。 matlabCallPython.m：MATLAB调用Python的例子，因为现有的工业相机不支持MATLAB的图像设备工具箱。 testOpencv1：测试OpenCV读入图像。 testOpencv2：测试OpenCV读入工业相机。 halcom：调用工业相机的软件代码，见百度网盘链接：提取码：me3j。 机器视觉图像采集.vi：LabVIEW读入工业相机的代码。 注意事项 学会使用git和Python。 halcom（百度网盘中有相关软件，自行下载），工业实际中大量运用，甚至成为事实标准。 MATLAB，最容易掌握。 OpenCV，学校使用频繁，与人工智能结合紧密。 LabVIEW，学校常用，测控专业熟悉，容易掌握。

超声波测距是一种常见的测量距离的技术，尤其适用于物体间距的测量。下面是一个简单的Python代码示例，可用于实现超声波传感器的测距功能。 代码示例 import RPi.GPIO as GPIO import time # GPIO模式设置 GPIO.setmode(GPIO.BCM) # 定义GPIO针脚 TRIG = 23 ECHO = 24 # 设置GPIO方向 GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT) GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN) # 测距函数 def distance(): # 发射超声波 GPIO.output(TRIG, True) time.sleep(0.00001) GPIO.output(TRIG, False) # 记录发射和接收时间 while GPIO.input(ECHO) == 0: start_time = time.time() while GPIO.input(ECHO) == 1: stop_time = time.time() # 计算距离 time_elapsed = stop_time - start_time distance = (time_elapsed * 34300) / 2 return distance # 运行示例 try: while True: dist = distance() print(f\"Measured Distance = {dist:.1f} cm\") time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: print(\"Measurement stopped by User\") GPIO.cleanup() 在此代码中，通过超声波发射和接收的时间差，计算出与目标的距离。此示例基于树莓派的GPIO模块编写，非常适合初学者了解超声波测距的原理与实现。

VLFeat是一个开源的视觉实验室功能库，版本为0.9.20，专门用于图像理解及局部特征提取和匹配。它实现了众多流行的计算机视觉算法，包括费舍尔向量、VLAD、SIFT、MSER、k均值、分层k均值、聚集信息瓶颈、SLIC超像素、快速移位超像素、大规模SVM训练等。该库使用C语言编写以提升效率，并在MATLAB中提供易用接口，支持Windows、Mac OS X和Linux。使用时需下载最新版本，并确保MATLAB版本为2009B及以上。解压后可通过MATLAB调用这些功能。文档包含在doc/index.html中，详细说明了使用方法。

Matlab代码中存在部分无法运行的问题。需要的C++库包括：列出名称、当前使用的版本、网站及简短说明。我倾向于半一致地更新已安装的库。用于存储粒子位置，如果位于非标准位置，请在CMakeLists.txt中设置HDF5_ROOT以指向正确路径。关于图像数据提取自*.tif文件，如果不在标准位置，请在iden/CMakeLists.txt中设置FREEIMAGE_ROOT。IPP可以完美配合用于图像处理，同样需在iden/CMakeLists.txt中设置IPP_ROOT如果非标准位置。对于解析xml参数文件，如果XERCESC_ROOT不在标准位置，请在CMakeLists.txt中设置。这些库包括Apache、HDF和免费图片广告。对于日期解析，如果BOOST_ROOT不在标准位置，需要进行设置。

用于生成视觉同色异谱的Matlab代码，此代码参考了弗里曼和西蒙切利的研究成果，探讨了腹侧流的等温异构体及其在自然神经科学中的应用（2011）。如需详细信息，请参阅contents.m文件。使用更现代的工具可能会显著改进或增强其功能。

【视觉提升】基于视觉边缘的梯度比率实现图像优化matlab源代码.zip

这个存储库提供了用于研究“婴儿大脑中的视觉类别表示（VCR_infant）”的MATLAB示例代码。克隆到本地的命令是：git clone https://github.com/anonymturtle/VCR_infant.git。运行示例代码需要特定的工具箱，详细信息请参阅依赖项和安装部分。示例包括：及时解码对象类别、按时间和频率解码对象类别、时间泛化分析、关联婴儿和成人的类别表示、关联基于振荡的类别表示。