# 使用Python计算鱼眼畸变系数的正反变换
在计算机视觉中，鱼眼镜头由于其广角特性常用于各种应用，例如全景图、驾驶辅助系统、以及虚拟现实等。然而，由于鱼眼镜头的畸变，获取的图像往往需要进行修正。这里我们将介绍如何使用Python对鱼眼畸变进行正反计算，并通过代码示例来展示这一过程。
## 鱼眼畸变的基本概念
鱼眼镜头通常具有大于180度的视角，这意味着它们会引入显著的畸变。这种畸变可以通
在项目开展过程中，发现大疆M30T的红外相机存在比较明显的畸变问题，因此需要对红外图像进行畸变矫正。在资料检索过程中，发现对红外无人机影像矫正的资料较少，对此，我从相机的成像原理角度出发，探索出一种效果尚可的解决思路，遂以本文记录如下。畸变矫正模型目前采用的主流相机畸变矫正模型基本都是Brown-Conrady模型，原论文：Decentering Distortion of Lenses其中，该模
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2024-09-17 20:48:14
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1.单相机标定的目的：矫正畸变，进行一维和二维的测量。主要消除的是径向畸变（鱼眼镜头畸变特别大）2.相机畸变是一种像素差3.标定就是求解相机的内参和外参4.标定板：有圆形和棋盘格的标定板，主要是金属，陶瓷，玻璃的，精度不一样。5.标定板本身的物理尺寸，厚度，圆和圆之间的差距是提前已知的。 视野占整个视野的1/3或1/4即可，拍9-16即可。6.手上标定板7*7阵列，相邻的两个圆之间的距离是4mm，
在相机成像的几何描述这篇文章中我们讨论了如何将一个点从世界坐标映射到像素坐标，不过那是比较理想的成像情况。现实世界中的相机在成像时还会受到透镜畸变的影响。需要说明的是，下面的畸变模型都是基于针孔模型(一般的相机)得到的结果。而如果遇到一些特殊的相机，比如说鱼眼相机，它的投影模型会与针孔模型有些不同，它是投影在球面而不是平面上的。这样下面的畸变模型就不管用了。因此对于不同的相机，我们要使用不同的投影
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2024-05-30 11:51:37
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文章目录fisheye_calibration小孔成像模型（理想相机成像模型）fisheye model 相机模型内参校正的原理calibration过程对这个过程简单分析参考文章 fisheye_calibration小孔成像模型（理想相机成像模型）fisheye model 相机模型fisheye model opencv 里使用的鱼眼成像模型。等距投射模型 P点射过来的光线，按照这个模型会
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2023-12-06 21:26:43
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上一部分（车载环视拼接系统的设计与实现(二)）讨论的摄像机模型是理想的线性模型，但是在现实中并不存在这样完全没有畸变的透镜，这主要是制造上的原因，因为制作一个球形透镜比制作一个数学上理想的透镜更容易，另外从机械制作方面考虑也很难把成像仪和透镜保持平行的状态，现实应用中一般只考虑两种透镜畸变，分别是切向畸变和径向畸变，切向畸变产生的原因主要是摄像
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2024-01-08 17:04:42
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最近懵逼了，我还连小孔成像的畸变矫正公式还没弄清楚，很有必要把张正友论文读一遍《Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations》，很多文章梦棱两可，建议大家还是首先读了论文了解情况。开局一张框图论文截图由上述论文可见， 畸变公式左侧 x^ 和 y^ 是畸变矫正前的像素坐标，右侧的 x ,y 是理想情况
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2024-05-07 10:24:43
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目录一、鱼眼矫正原理讲解1. 像素坐标转化为相机坐标2. 无畸变相机坐标 与 畸变后相机坐标 的 对应关系 参考资料： 链接：https://pan.baidu.com/s/19BK9HbRBYtFCjdR0qSIv2Q
提取码：eu2s根据前面两篇文章，我们已经知道鱼眼矫正最重要的函数是fisheye::initUndistortRectifyMap()，它能得到map1矩阵，其作用是：ma
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2023-12-10 02:12:21
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# Python 鱼眼畸变矫正指南
在计算机视觉领域，鱼眼镜头是一种特殊的广角镜头，能够捕捉到更宽阔的视野。但与此同时，鱼眼镜头也会导致图像产生畸变，通常表现为图像四周模糊或拉伸，中心部分则较为清晰。本文将介绍如何使用 Python 进行鱼眼畸变的矫正，同时提供示例代码和相关图表。
## 鱼眼畸变的原理
鱼眼镜头的标志性特征在于其能够接收非常宽广的场景。但是，这种极宽的视场伴随着强烈的畸变。
# 鱼眼镜头的去畸变技术与Python实践
## 引言
鱼眼镜头因其广角的视野和独特的视觉效果受到摄影师和视频制作人的喜爱。然而，它们的成像畸变问题始终是一个挑战。鱼眼镜头通常会导致图像的边缘部分出现明显的弯曲和变形。因此，去畸变技术成为了图像处理中的一个重要研究领域。本文将介绍如何使用Python对于鱼眼图像进行去畸变处理，并通过示例代码进行详细说明。
## 鱼眼镜头的变形原理
鱼眼镜头
1. 摘要鱼眼摄像头以其独特的广阔视场和其他特点，在各个领域得到了广泛应用。然而，与针孔相机相比，鱼眼摄像头存在显著的畸变，导致拍摄的图像失畸变严重。鱼眼摄像头畸变是数字图像处理中常见的问题，需要有效的校正技术来提高图像质量。本综述全面概述了用于鱼眼摄像头畸变校正的各种方法。文章探讨了多项式畸变模型，该模型利用多项式函数对径向畸变进行建模和校正。此外，还讨论了全景映射、网格映射、直接方法和基于深度
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2024-06-26 10:51:37
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OCamCalib: Omnidirectional Camera Calibration Toolbox for Matlab 本文主要目的是为分享来自苏黎世大学Davide Scaramuzza的OCamCalib全视角相机模型标定矫正算法。作者主页 因为是被墙了，所以我分享出来以供参考。先上结果图：可以看出，效果是相当不错的，所以这也是我强烈分享给大家的原因之一。环境 1. MATL
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2024-02-05 19:35:19
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01.简介当我们使用的鱼眼镜头视角大于160°时，OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤，也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片： 如果小伙伴也遇到了类似情况，那么这篇文章可能会对大家有一定的帮助。从3.0版开始，OpenCV包含了cv2.fisheye可以很好地处理鱼眼镜头校准的软件包。但是，该模块没有针对读者的相关的教程
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2023-09-07 14:09:21
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鱼眼相机标定前段时间曾经做过一段时间的摄像头标定，这里对以前做的事情做一个总结。这里介绍一下鱼眼相机的标定吧，也是相机标定的第二部分，主要还是代码解析和一些细节说明，为了让自己更好的理解相机标定，标定目的是为了实现坐标转换，通过摄像头测定相机的内参和外参之后，需要基于公式得到精确的坐标转换矩阵。（涉及公司项目，这里就不贴图了）思路详解相机代码见 https://github.com/wisdom-
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2024-03-12 09:02:39
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3.1~3.5图层的基础到高级运用（1）智能对象图层-智能对象-转换为智能对象（原本的属于栅格化对象），但画笔等工具不可以使用，主要是用于保护图像的像素，当放大缩小时可以减小像素破坏；双击下图所示缩略图，可以新建一个可编辑的文档，此时可以使用画笔等工具进行编辑，保存编辑后，关闭新文档后，智能对象文档会与之同步变化；（2）自适应广角滤镜-自适应广角，为了使图像效果达到广角效果，进去之后，利用约束工具
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2024-08-12 21:32:38
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鱼眼相机模型 （fisheye camera model）模型介绍等距投影等立体角投影正交投影体视投影线性投影Kannala-Brandt 模型去畸变过程投影过程反投影过程雅可比计算 之前总结了一下针孔相机的模型，然后得到了比较积极的回复（其实是我到处求人关注的，虽然截至到目前才三个人），所以就再接再励，乘胜追击（也没得办法，夸下的海口，跪着也要做完），继续总结其他相机模型。 模型介绍鱼眼相机
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2023-09-17 13:45:19
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为快速、高效地校正具有径向畸变的鱼眼图像，提出一种基于几何性质的校正算法。根据投影不变性原理以及径向畸变的几何特性，计算畸变直线的斜率，并通过求解线性方程组得出多项式校正模型的参数。实验结果表明，该算法能够以较低的运算复杂度获得较高的校正精度，相比于采用数学迭代拟合直线的方法，该算法在图像整体校正质量上有明显作用1 概述鱼眼镜头在获得大范围拍摄视角的同时，不可避免地引入了图像的径向(桶形)畸变，以
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2023-09-16 15:34:25
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目录前言1、 感性认识鱼眼镜头的成像原理2、 鱼眼相机模型公式化表达3、 非常感谢您的阅读！ 前言本节聊一聊鱼眼镜头，相比于针孔相机，鱼眼相机的视场角更大，能拍到更加广阔的场景。1、 感性认识鱼眼镜头的成像原理 前面我们讨论了最基础的成像模型-针孔相机模型，针孔相机的小孔就可以看做是最早的镜头了，小时候我们都做过实验（小孔成像），成像质量真的不敢恭维。成像不清晰的原因就是通过针孔进入相机的光线少
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2023-12-04 16:07:33
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鱼眼相机标定校正+批量加载多张标定图像+批量处理多张测试图像+角点坐标输出+相机参数输出。以下内容无关：-------------------------------------------分割线---------------------------------------------背景简介 这个产品的设想，主要源自老板的判断：仿照国外竞品，快速开发，配合销售推广，将来一定热卖。之前的团队，为了
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2024-02-23 11:42:41
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Abstract在urban场景用GPS和鱼眼有multipath effect. 我们提出了一种SLAM-Based IM(Integrity Monitoring)算法来计算位置保护等级. 我们用GPS pseudoranges的连续数据, 像素光度, 车辆动态和satellite ephemeris (卫星星历表)来同时计算车辆位置和landmarks: GPS卫星和图像像素.我们估计了fa
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2023-09-14 08:52:02
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