摄像头或者相机会因为镜片的光学特性而发生有规律的变形或者畸变，包括桶型畸变，枕型畸变和线性畸变。普通相机的这些畸变十分轻微，人的肉眼几乎分辨不出，所以这时可以不需要校正。对于广角相机，鱼眼相机，由于视角极大，相机透镜的物理属性十分明显，从而容易导致相片极度畸变，这时除了一些追求特殊艺术效果的场合，大部分情况下都需要校正。这里使用OPENCV算法对相机标定和畸变校正。OPENCV是非常牛B的图像，视
海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
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一、立体校正的原因**原因一：**当畸变系数和内外参数矩阵标定完成后，就应该进行畸变矫正，以达到消除畸变的目的。**原因二：**在立体成像原理中提到，要通过两幅图像估计物点的深度信息，就必须在两幅图像中准确的匹配到同一物点，这样才能根据该物点在两幅图像中的位置关系，计算物体深度。为了降低匹配的计算量，两个摄像头的成像平面应处于同一平面。但是，单单依靠严格的摆放摄像头来达到这个目的显然有些困难。立体
函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变，以下为该函数解释：void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(
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。以往的文章一般是通过传统方式进行推导，本次我们尝试使用深度学习来完成这一步骤。在手机中的计算摄影4-超广角畸变校正中，我为你描述了广角镜头的镜头畸变校正和透视畸变校正，尤其是花了很多篇幅讲述施易昌等人的论文如何校正因为透视畸变导致的人脸拉伸现象。然而，正如我文章中所讲，这个方法依然有它的不足之处
LensDistortion纠正软件，航拍测绘经常用到。Lens Distortion是款可以安装于在AE任意版本软件上的辅助插件。用户可以借助这款软件对已经拍好的照片进行镜头畸变校正，非常实用，有需要的用户可以试试。1、Lens Distortion是一款运行在After Effects平台上的插件滤镜软件，因该插件的主要功能为校正镜头畸变影响而被广大网友俗称为AE镜头畸变校正插件。2、这个AE
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2023-09-28 22:05:29
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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
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
几何校正中混淆的概念名词描述几何校正几何畸变会给基于遥感图像的定量分析、变化检测、图像融合 、地图测量或更新等处理带来误差（主要指二维平面坐标），所以需要针对图像的几何畸变进行校正，也就是几何校正。图像配准图像配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。图像配准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系 ，其目的是为了和参考数据达成一致，而不考
图像畸变矫正——透视变换由于相机制造精度以及组装工艺的偏差引入的畸变，或者由于照片拍摄时的角度、旋转、缩放等问题， 可能会导致原始图像的失真，如果要修复这些失真，我们可以通过透视变换，对图像进行畸变矫正。透视变换的原理推导透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)， 也称作投影映射(Projective Mapping
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2023-09-04 23:53:04
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上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程，其中获取了摄像机的内参矩阵K，和畸变系数D。1.在普通相机cv模型中，畸变系数主要有下面几个：(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ，其中最常用的是前面四个，k1,k2为径向畸变系数，p1,p2为切向畸变系数。2.在fisheye模型中，畸变系数主要有下面几个（k1,k2,k3,k4）. 因为cv和fis
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2023-07-04 17:25:30
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用opencv自带的或其它许多标定程序算出内参和畸变系数，用这些标定参数作畸变校正时可能会发现图像严重扭曲，非常有意思。我们知道Matlab有一个标定工具箱，可以用这个工具箱求标定参数，可以发现Matlab的标定结果与opencv程序的标定结果出入好大，Matlab的能正确校正出图像而opencv的不能。如何才能用opencv程序标定出满意的参数呢？
# Python中的畸变校正
在计算机视觉领域，图像畸变是一个普遍存在的问题，特别是在使用广角镜头时。畸变会导致图像的几何形状发生变化，影响后续的图像处理和分析结果。因此，进行畸变校正是非常重要的。
## 一、畸变的类型
图像畸变一般分为两种主要类型：
1. **径向畸变**：这种畸变通常是由于镜头的形状导致的，分为桶形和枕形畸变。例如，当直线在图像中变弯时，就会产生这种畸变。
2. **
即使是最好的相机和镜头拍摄出来的照片有时也会被光学畸变，尤其是使用广角镜头时，建筑物、街道等可能被扭曲、膨胀，出现在照片边缘的人脸和人体也会产生体积变形。Perspective Efex 借助 DxO 数据库中大量的相机和镜头配置，扭曲、失真、膨胀等等这些光学畸变，只需点击一下鼠标就可修复。◆ ◆ ◆面板选项（中英
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，这种畸变在短焦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
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2023-08-21 13:27:32
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目标我们将了解导致相机失真、扭曲的内因与外因我们将试着找到这些畸变参数，并消除畸变基础如今大量廉价的摄像机导致了很多照片畸变。两个主要的畸变是径向畸变和切向畸变。由于径向畸变，直线会变弯。距离图片中心越远，它的影响越大。如下面这张图片，棋盘格中被红线标记的边缘。你会发现棋盘格的边缘并不与直红线重合，而是变弯了。可以到维基百科查看更多细节Distortion (optics) 。这种畸变可以用如下公
最近做一个项目，用到广角镜头。畸变较大，所以就研究了一下畸变修正算法。主要是读了读 Carsten Steger 等所著 Machine Vision Algorithms and Applications 一书 3.9 节。把里面的算法实现了一下。这本书里写的修正方法应该算是最简单的了。只有一个参数 k。k > 0 修正桶形畸变，k < 0 修正枕形畸变。下面把代码贴上来，里面插值算
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
倾斜摄影 镜头畸变校准 Monitor profiling and calibration are serious business, often involving equipment costing hundreds of dollars. Thankfully, there are free tools for calibration both on the inter
1. cv2.calibrateCamera
作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None,
