畸变模型求解畸变模型在上一篇博客，我提到了我们用的畸变模型大多数是布朗模型的一种近似（当然还存在很多畸变模型，如鱼眼模型、根据镜头特点提出的模型等等）。同时，在上一篇博客也指出了以下两种模型其实是等价的：对于opencv，其采用的是第二种，原因是利用反向映射进行去畸变，一方面避免求解上述二元高次方程，另一方面可以避免第一种模型去畸变后产生“奶酪图”。那么，如果我们要想求解第二种模型的方程，应该怎么
目录1. 背景2. 利用IMU进行畸变校正的方法3. 效果4. 源码5. 参数解释 1. 背景 激光雷达完成一帧360°的扫描需要一定的时间（通常为0.05s至0.2s），若在一帧数据的扫描过程中，机器人发生大幅度的运动，会导致扫描到的点云产生严重的变形，严重影响建图精度。因此，对运动畸变进行补偿与校正能显著提高建图的鲁棒性。 具体原理讲解见:SLAM学习日志(二) 2D(单线)激光雷达运
图像矫正的本质，其实就是重投影的过程，即【像素坐标→物理坐标→像素坐标】的过程。只不过在重投影过程中我们可以改变投影矩阵(修改后的投影矩阵我把它称为扩展投影矩阵)从而模拟镜头缩放和平移的效果。图像矫正可通过两种方式执行，我称之为正向矫正和逆向矫正。 正向矫正是通过畸变坐标算出标准坐标，而逆向矫正是通过标准坐标算出畸变坐标。 Opencv中UndistortPoints就是执行的正向矫正过程，而in
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2024-04-08 13:14:56
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1、 相机参数是三种不同的参数。 相机的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。实际其fx=F*Sx，其中的F就是焦距上面的f,Sx是像素/没毫米即上面的dx，其是最后面图里的后两个矩阵进行先相乘，得出的，则把它看成整体，就相当于4个内参。其是把r等于零，实际上也是六个。dx和dy表示：x方向和y方向的一个像
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2024-03-26 15:13:46
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理解镜头畸变概述使用镜头替代针孔图像畸变的主要类型和原因使用Opencv移除畸变 概述 我们常见的相机都有一个重要的组成部分，那就是镜头。但是大伙有没有好奇，为什么相机需要装上一个镜头？这个镜头是否对三维世界投影到二维平面产生影响？如果有，我们该如何建立数学模型来消除这样对影响。 在这篇博文中，我们将讨论上述的问题。使用镜头替代针孔 &nb
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2024-04-01 13:59:48
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相机标定理论四个坐标轴的变换关系：（1）从 world 到 camera（2）从camera到image （3）从 image 到 pixel （4）从world 到 pixel畸变参数(distortion parameters)在几何光学和阴极射线管(CRT)显示中，畸变（distortion） 是对直线投影（rectilinear projection）的一种偏移。简单来说直线投影是场景内的
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2024-03-21 10:24:37
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从摄像机成像畸变的产生于是其“天生”的，不可避免的，这主要是由于透镜成像原理导致的。其畸变的原理可以参考相机模型）。它的畸变按照原理可以分解为切向畸变和径向畸变。 畸变校正opencv提供了可以直接使用的矫正算法，即通过calibrate Camera()得到的畸变系数，生成矫正后的图像。我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通
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2024-03-20 20:04:16
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第二章 ContextCapture工程数据前期准备 文章目录第二章 ContextCapture工程数据前期准备前言一、照片准备二、数据要求三、计算机硬件要求总结 前言ContextCapture Cente建模不限于航空摄影测量，本次介绍主要以航空摄影测量介绍。一、照片准备ContextCapture 建模主要使用可见光照片进行建模，再学习这个软件之前，我们需要一套航空摄影测量的数据，数据里面
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2024-06-30 06:08:42
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标签（空格分隔）： Opencv相机标定是图像处理的基础，虽然相机使用的是小孔成像模型，但是由于小孔的透光非常有限，所以需要使用透镜聚焦足够多的光线。在使用的过程中，需要知道相机的焦距、成像中心以及倾斜因子（matlab的模型有考虑，实际中这个因子很小，也可以不考虑）。为了增加光照使用了透镜，而使用透镜的代价是会产生畸变，现在市面上买到的相机，都存在着或多或少的畸变。畸变的种类比较多，这里介绍常见
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2023-11-20 16:43:19
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以下介绍下opencv实现图像去畸变的几种方式以及详细参数说明，含项目案例，含扩展的相关知识① cv::fisheye::initUndistortRectifyMap 和 ② cv::initUndistortRectifyMap 都是 OpenCV 库中的函数，用于摄像机的畸变校正和图像的矫正。二者的区别在于，cv::fisheye::initUndis
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2023-12-13 07:14:23
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opencv 畸变矫正分析参考 https://docs.opencv.org/3.3.0/da/d54/group__imgproc__transform.html#ga69f2545a8b62a6b0fc2ee060dc30559d理论分析方法一undistort() 与matlab标定去畸变显示相同undistort()void cv::undistor
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2024-05-24 12:29:09
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一.准则
ContextCapture使用一组取自不同视点的静态数码照片作为输入数据。可以提供各种不同的额外数据：相机属性（焦距、传感器尺寸、主点、镜头失真），照片位置（GPS）、照片旋转（INS）、控制点……不需人工干预，ContexCapture能够在几分钟/小时（取决于输入数据的大小）的时间内输出高分辨率纹理三角网格。输出的3D网格构成了与物体在输入照片充分覆盖部分的准确场景和几何相似。合适
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2024-08-01 18:00:45
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一 相机标定 定义 在图像测量过程中，为确定空间物体表面某点三维几何位置与其在图像中对应的点之间相互关系，必须建立相机成像的几何模型，几何模型的参数就是相机的参数，在大多数条件下， 这些参数需要通过实验和计算，而这个求解过程就是相机标定。&n
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2024-09-14 14:11:05
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本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示。对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像机内参，以及几个畸变系数。上面的连接中后半部分也给了如何标定，然而OpenCV自带的标定程序稍显繁琐。因而在本文中我主推使用MATLAB的工具箱。下面让我们开始标定过程。标定板标定的最开始阶段最需要的肯定是标定板。两种方法，直接从opencv官网上能下载到： http
透镜实际成像时，如果小孔过小，则入射光的强度会受到影响，进一步会影响到成像。 另一方面，由于光的波动性，在小孔的边缘上，光将发生衍射，因此，这些光将在像平面上“散播”。当小孔变的越来越小时，入射光的“散播”范围将变得越来越大，因此，入射光中越来越多的能量将会被“散播”到：偏离入射光方向的“地方”。 我们在使用针孔相机时，我们做过一个假设：针孔是无线小的一个孔。在真实物理世界中，我们的假设一般无法成
四、Gamma矫正4.1、人的视觉特性和很多错视图一样，对于下面这张灰阶图，如果1表示纯白，0表示纯黑，那么这张图片的哪个位置代表的是0.5，也就是自然界的平均亮度（中灰）呢？我想看到这里的你可能会毫不犹豫的选中间，并心想：这个问题不是zz嘛？然而事实上，自然界的平均亮度0.5在这张图3/4的位置而并非正中间，也就是说，平均色在人眼中是偏白的，尽管这确实看上去有点颠覆认知、不可思议正如上图，上面是
无人驾驶学习—第二课（本课程内容来自优达学城无人驾驶纳米学位）相机标定 相机失真表现为两种：1、径向畸变： 由相机镜头边缘造成。表现为直线变弯且距离图片中心越远，影响越大，如下图所示。2、切向畸变： 由相机镜头没有与被拍摄物体平行造成。表现为图片没有正对拍摄者，如下图所示。畸变消除方法： 校正径向畸变使用校正公式需要三个系数:k1、k2和k3。 (x,y)是扭曲图像的一个点，为了使这些点不失真，O
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2024-04-27 21:26:43
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1.什么是透视变换透视变换通过投影的方式，把当前图像映射到另外一个平面，就像投影仪一样，如果幕布或者胶带其中任意一个与放映机发出的光纤不是垂直90度角的，那么投影到幕布上的图像就会发生畸变。这种畸变就是透视畸变的一种。透视变换对畸变图像的校正需要取得畸变图像的 一组4个点的坐标， 和 目标图像的一组4个点的坐标， 通过两组坐标点可以计算出透视变换的变换矩阵，之后对整个原始图像执
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2024-04-24 12:05:22
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matlab calibration toolbox -- matlab标定工具的使用方法--去畸变和双目校正 一、 对于单目标定。 &n
相机标定之畸变矫正与反畸变计算 相机标定问题已经是比较成熟的问题，OpenCV中提供了比较全面的标定、矫正等函数接口。但是如果我想通过一张矫正好的图像，想获得原始的畸变图，却没有比较好的方法，这里讨论了点的畸变和反畸变问题。1.问题提出：给定一些已经经过矫正的二维点集，如何获得矫正前带畸变的二维点集？2.理论基础：理论基础无它，就是相机的小孔成像模型和畸变参数模型， 这里需要注意，k1，k2等
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2024-06-24 19:42:54
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