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Commit 992b945b authored by Jan Wille's avatar Jan Wille
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kalibrierung: typos

parent 9d2ed88b
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......@@ -9,3 +9,10 @@ Render
OpenCV
Kalibriermuster
Unkalibriertes
Kaliebreiung
Verzerrungsarten
Verzerrungskoeffizienten
Kalibrierungs-Parameter
Reprojektions-Fehler
Kalibriermusters
Kalibrierungsergebnisse
......@@ -186,9 +186,10 @@
imgpoints.append(corners)
\end{lstlisting}
Jetzt kann die eigentliche Kalibrierung mittels der \gls{OpenCV} Funktion \lstinline{calibrateCamera()} durchgeführt werden. Diese nimmt die
zuvor erstellten Listen von Objektkoordinaten und Bildpunkten und löst damit die in \autoref{sec: intrinsic} beschriebenen Gleichungen. Als
Ergebnis liefert sie die Kameramatrix $K$ und die Verzerrungskoeffizienten $D_{coeff}$ zurück. \cite{OpenCV:CameraCalibration}
Jetzt kann die eigentliche Kalibrierung mittels der \gls{OpenCV} Funktion \lstinline{calibrateCamera()} durchgeführt werden. Diese nimmt
die zuvor erstellten Listen von Objektkoordinaten und Bildpunkten und löst damit die in \autoref{sec: intrinsic} beschriebenen
Gleichungen. Als Ergebnis liefert sie die Kameramatrix $K$ und die Verzerrungskoeffizienten $D_{coeff}$ zurück.
\cite{OpenCV:CameraCalibration}
\begin{lstlisting}[
float,
......@@ -197,7 +198,7 @@
language=Python
]
# get calibration parameters:
ret, K, D_coeff, _, _ = cv.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
ret, K, D_coeff, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
\end{lstlisting}
Der gesamte Code wird nun auf einen Datensatz von Bilder angewandt, um die Ergebnisse für den vorliegenden Roboter zu erhalten. Der Datensatz
......
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