目录1.1眼镜头 1.2成像投影模型 1.3图像的矫正方法             全景成像是利用超广角镜头来实现全 成像的 种成像技术,这里的超广角镜头 通常指的就是眼镜头。 1.1眼镜头      &nbs
最近开始图像校正方面的研究,在这个过程中阅读博主元气少女缘结神的相关博客让我受益匪浅,在此对她表示感谢,另外所有代码在Github。提取有效区域在研究中仅仅考虑圆形的图像,其他形状,如长方形,不在目前的研究范围。在校正图像之前需要找到有效的图像区域,即圆形区域。借鉴张伟等人的《图像校正算法研究》,在其3.5节改进的算法中提出了兼顾精度和效率的提取方法,大意是分别从图象的上下左右进行
最近需要了解相机和图像矫正的一些步骤,首先理清下概念和思路: 图像类别:圆形,全帧图,鼓形图; 相机构造, 相机本身的 畸变:径向,偏心,切向; 相机 投影模型:透视投影模型,立体投影模型,等距投影模型,正弦投影模型,等立体角投影模型; 图片的 矫正过程:(以常见的等距投影模型为例,一般厂家
网友说现在用得多的是双经度法来校正图像,理论部分来自题目说的这个期刊论文。主要分5步:1,和期刊论文《一种图象到透视投影图象的变换模型》中一样求光学中心和真实半径。。。循环三次求平均值得到图像的中心和半径2,目标图像坐标转为双经度坐标3,双经度坐标转为球面坐标4,球面坐标转图像坐标5,双线性插值其中第4步,有两种投影方式:正交投影和等距投影第1步:%《一种图象到透视投影图象的变
目录一.目的1.想知道:一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现1.将其转载,避免作者删除,就没有了二.参考1.一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现三.注意四.操作:备份原文前言一 理论部分二 实践部分三 跋参考文献:一.目的1.想知道:一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现1.将其转载,避免作者删除,就没有了二.参考1.一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现https://
大家好,我是爱踢汪。今天又给大家送上一波福利。本教程主要使用Photoshop合成创意水花装饰的美人鱼海报,在本实例中,使用画笔工具绘制人物细节及鱼尾部分,通过添加素材并调整色调来制作海底世界效果,以展现梦幻般的童话海底世界。先看看效果图 操作步骤:1、打开素材“女子.jpg”文件,使用裁剪工具对画布进行扩展,扩展为竖画效果,“创建新的填充或调整图层”按钮,分别应用“曲线”和“亮度/对
采用映射技术实现眼镜头校正眼镜头是一种视角达到了180° 甚至更高的广角镜头,超过了人类的肉眼所能看到的范围,且一般以固定姿态方式工作不需要旋转和扫描,因此眼镜头能在视频监控、机器视觉、机场消防安全等公共安全风险防控等领域发挥巨大作用。 1.眼镜头基础理论 眼镜头是一种特殊的广角镜头,视角范围大,焦距短。由于眼镜头前端第一个透镜向外凸出,跟的眼睛很像,所以被命名为眼镜头,如图1.1
转载 2023-06-17 16:24:42
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图像即便校正这个专题已经写到了第5版了,本次博客需要探讨的是关于在图像畸变校正中的畸变半径的确定问题。同时结束图像畸变校正的专题,在此做一个总结。并给出具体的解决方案。 图像畸变半径的获取。 在之前的博客中已经探讨了关于如何进行图像畸变矫正的方案,主要是说明了球面透视投影算法,以及基于等距模型的球面透视投影的方法,实际上这种空间坐标映射的变换方法难度很大。在处理这类问题的时
重磅干货,第一时间送达在昨天的文章中我们介绍了有关如何使用OpenCV校准眼镜头的一些基础知识,并我们在最后留下了一个问题。那么今天我们就来看看这个问题该如何解决。但是,如果大家遇到以下任何一种情况,那就得了解一些细节的问题了。失真图像的尺寸与校准所用的尺寸不同;默认不失真设置裁剪掉的像素数量太大,无法接受。我们需要首先了解什么是“平衡”(在经典cv2模块中也称为“ alpha” ),
一、相机概述       眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围很大的镜头,它视角范围通常大于等于180度。相机虽然能获得较大的视角范围,但是其拍摄的图像存在较大的畸变,为了后续任务的需要,往往需要对原始图像进行预处理,即进行图像的畸变矫正,获得没有畸变的图像。       如下图所示,相机在获得大视角范围的同
1. 引言眼镜头因其焦距短,视场大,拍摄图像信息量大等优点,在安防监控、360度汽车成像仪等领域中得到广泛应用。但眼镜头在获得大视场的同时,会产生严重的图像畸变问题 [1] [2] 。通过眼镜头成像得到的畸变图像,从图像中心向四周边界的变形越来越严重,是一种视觉上无法接受且后续无法直接应用的非线性畸变图像。为满足眼镜头图像视觉效果及后续处理的需求,国内外大量学者针对图像畸变的校正方法进
ORB-SLAM3 是第一个同时具备1)纯视觉(visual)数据处理、2)视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、3)构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、相机模型的 SLAM 系统。在"我爱计算机视觉"公众号后台回复“SLAM3”,即可收到此对应论文+代码下载。ORB-SLAM3: An A
目录前言1、 感性认识眼镜头的成像原理2、 相机模型公式化表达3、 非常感谢您的阅读! 前言本节聊一聊眼镜头,相比于针孔相机,相机的视场角更大,能拍到更加广阔的场景。1、 感性认识眼镜头的成像原理 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
图像校正算法 2017.11.6 前面讲了关于图像等距投影模型的原理。下面先来看看几个算法的仿真效果。 本周主要在上周的基础上完成鱼图像校正算法的仿真,上周提出的是基于等距模型的球面投影校正算法。为了完成仿真的任务,先实现了球面透视投影的校正算法,因为等距模型的投影算法本质上实际就是将球面投影的坐标计算换成了可以根据等距模型替代的公式。 为了直观的说明算法的优劣下面分别给出经纬度
前言这几天把基于opencv C++ api将眼镜头的双目标定以及测距功能实现完毕,效果还可以,至少对齐得非常棒。 这里把其流程及其关键函数在这里总结一下。对于双目标定而言,opencv一共支持两种模型:普通针孔相机模型和相机模型fisheye。后者是opencv3.0后才开始支持的。从使用角度讲,它俩主要差别就在于畸变系数不一样。双目测距流程一共分为四大步:标定,对齐,匹配以及测距。这点对
0.前言有关相机成像模型相关知识,参考我的这篇文章。通过对相机做内参标定,可以得到相机的内参和畸变参数。利用上述参数,可以对相机获取的原始畸变图像做畸变校正。1.畸变校正原理简单回顾下相机成像模型,上图中相机坐标系的X轴垂直屏幕向外;且成像平面位于投影中心前方以便于分析。对于相机坐标系中的一点,根据成像模型其投影至点;如果使用小孔成像模型,则会投影至点,这里可直观地看出前者相比
视频监控中俯视的摄像头可以获得更好的视野,能进行较广较全场景的检测。全景相机因为其更大的视场角(甚至超过180度),可以拍到更广阔的视野。将相机以俯视的方式进行安装而拍摄的视频,理解的场景更广,但因为此时场景中的人和物在摄像头下方,相关数据集和研究还不多,是一个值得关注的方向。比如对封闭房间的人物活动进行监控,一个摄像头可以覆盖整个房间而没有监控死角,是一种非常低成本又有效的部署方式。
这是根据2013一个期刊上的小论文《基于几何成像模型的眼镜头图像校正算法和技术研究》中的校正原理式(11)和式(12)编写的,其实这两个式子给出的是二维的校正方法,就跟之前的经度坐标校正差不多都是平面校正,所以我不知道这篇论文中给出式(6)干嘛?有什么用?还有这论文里说校正后的图像宽为w,高为h,这两个参数怎么确定呢?在没校正之前我怎么知道校正后的图像是怎样大小的?有谁知道吗,如果有,请告诉我。
使用opencv对图像进行去畸变:1,先拍一组带有格子的图片,如下图使用一下代码对图像进行标定和畸变参数计算:#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/highgui
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1. 眼镜头特性与镜头分类普通镜头和针孔相机在数学模型上可以等价对待,都是射影变换(Perspective transform); 眼镜头受到水下斯涅耳窗口现象的启发,采用不同的投影方式,来得到极大的视场角; 眼镜头常用的投影方式包括等距投影、等积投影、体视投影、正交投影等;2. 眼镜头与呈像相似性对日常生活、甚至一些艺术创作、科学研究来说,保持像与物的相似是一件好事。偏离相似性,我们就说
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