# Opencv鱼眼相机畸变校正Python实现指南
## 1. 引言
在计算机视觉和机器人领域，常常需要对鱼眼相机采集的图像进行畸变校正。畸变校正是将鱼眼相机采集的图像转换为透视图像，以便更准确地进行图像处理和计算。Opencv提供了一些功能强大的方法来实现鱼眼相机的畸变校正。
在本指南中，我将向你介绍如何使用Python和Opencv来实现鱼眼相机的畸变校正。我会逐步向你展示整个流程，并提
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
鱼眼相机模型与标定与重映射 computer-vision 2019年 10月21日背景在现有的视觉SLAM框架中，大部分是用针孔相机的图像来进行特征提取与匹配的。在一些特殊场景下有可能会需要用到鱼眼相机，因此一种操作是将鱼眼相机进行标定，转化成针孔相机的图像，然后再用SLAM框架去跑。这就涉及到了鱼眼相机的标定与像素的重映射。鱼眼相机模型由于鱼眼相机的径向畸变很
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
透镜由于制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，导致原始图像的失真。镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类。1. 径向畸变顾名思义，径向畸变就是沿着透镜半径方向分布的畸变，产生原因是光线在原理透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲，这种畸变在普通廉价的镜头中表现更加明显，径向畸变主要包括桶形畸变和枕形畸变两种。以下分别是枕形和桶形畸变示意图：成像仪光轴中心的畸变为0，沿着镜头半径方向向边缘移动，畸变越
1、 成像投影原理其成像过程分解成两步： １．归一化平面上（Zc = 1）的三维空间点线性地投影到一个球面上，它是一个虚拟的单位球面，它的球心与相机坐标系的原点重合； ２．单位球面上的点投影到图像平面上，这个过程是非线性的，并产生畸变。等距模型： 投影模型描述： 鱼眼图像中的点到畸变中心的距离 r_d 与投影角度 theta 的关系。投影模型与畸变没有关系，即使没有畸变发生，也是按照这种方式进行投
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2023-07-28 11:18:42
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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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作者丨11号线人“800万像素”，“250m测距能力”等字眼频繁出现在自动驾驶相关的宣传报道中，这源于自动驾驶对感知能力“更远、更强”的不懈追求。车上不装十几个摄像头，主机厂市场部小姐姐都没底气宣传新车具备真正的高级辅助驾驶功能。而按照这种硬件堆叠的思路，在走到了自动驾驶量产落地的那一刻，平平无奇的车身不知道会不会更名为“摄像头车身”。电子电气架构的分久必合，正在将车内几十个ECU往融合为个位数的
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
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
最近在做双目相机的一些工作，如标定、矫正等。本文的目的是为了促进自己坚持按时完成工作，也为从事此项工作的一些小伙伴做一些参考。如有错误，烦请指正。本文主要讨论鱼眼相机标定，极线矫正，深度恢复三个主题。相机标定
针孔相机标定鱼眼相机标定极线矫正
极线矫正的意义Cloop&zhang方法深度恢复我做了一个简单的demo，它基于opencv和ceres，项目地址： stereo
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
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
陆辉东之前做了RealSense相机图像的远程传输，但是带畸变的图像如果更进一步，可以一只fisheye带畸变，一只fisheye去畸变，这样放在QT界面里视觉感更好些下午简单尝试了下，没有成功，还是要完成这项工作的主要参照第一篇博客写了代码，但矫正后没什么效果redwall@redwall-G3-3500:~$ rostopic list
/camera/accel/imu_info
/cam
鱼眼镜头模型 鱼眼镜头的内参模型可以表示为 ，与普通镜头的内参一样，但畸变参数不同，为，含义如下： 设（X,Y,Z）为一个三维坐标点，投影在图像上的二维坐标为(u,v)，如果不考虑畸变，投影关系如下： &nbs
0.前言有关鱼眼相机成像模型相关知识，参考我的这篇文章。通过对鱼眼相机做内参标定，可以得到相机的内参和畸变参数。利用上述参数，可以对鱼眼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鱼眼相机成像模型，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，根据鱼眼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
前言这几天把基于opencv C++ api将鱼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鱼眼相机模型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
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录理论知识1.鱼眼镜头的投影模型1.1 几种投影模型的特点1.1.1 针孔投影模型1.1.2 体视投影模型1.1.3 等距投影模型1.1.4 等积投影模型1.1.5 正交投影模型1.2 几种投影模型的区别2.鱼眼相机成像过程3.鱼眼图像的畸变矫正程序总结 理论知识1.鱼眼镜头的投影模型 鱼眼镜头一般是由十几个不同的透镜组合而
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
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-
