要理解投影变换的原理最好能理解仿射变换的原理，关于仿射变换可参考老猿的仿射变换相关系列博文。仿射变换博文传送门（带星号的为付费专栏文章）：*图像仿射变换原理1：齐次坐标来龙去脉详解*图像仿射变换原理2：矩阵变换、线性变换和图像线性变换矩阵*图像仿射变换原理3：仿射变换类型及变换矩阵详解*图像仿射变换原理4：组合变换及对应变换矩阵*图像仿射变换原理5：组合变换矩阵的OpenCV-Python实现Op
四、标定相机的畸变参数张正友标定法仅仅考虑了畸变模型中影响较大的径向畸变。径向畸变公式（2阶）如下： 其中， 分别为理想的无畸变的归一化的图像坐标、畸变后的归一化图像坐标， 为图像像素点到图像中心点 的距离，即 。 图像坐标和像素坐标的转化关系为: 其中， 为理想的无畸变的像素坐标。由于 接近于 ，则上式近似为: 同理可得畸变后的像素坐标 的表达式为:代入径向畸变公式 (2阶) 则有
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2024-10-11 18:14:29
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一、理论分析1.相机标定概念在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。目的：求出相机的内、外参数，以及畸变参数。作用： 标定相机后可以做两件事：1.是由于每个镜头的畸变程度各不相
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2024-08-05 18:40:17
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1.摄像机成像原理简述成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由 世界坐标系 转换到 摄像机坐标系 ，然后再将其投影到成像平面 ( 图像物理坐标系 ) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面 ( 图像像素坐标系 ) 。图像像素坐标系 (uOv坐标系) 下的无畸变坐标 (U, V)，经过 经向畸变 和 切向畸变 后落在了uOv坐标系 的 (Ud, Vd) 上。即就是说，真实图像 img
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2024-08-15 13:44:57
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文章目录相机标定方法综述1. 基于标定板的辅助标定2. 基于世界属性的半自动标定3. 相机的自标定张氏标定算法详解1. 约束方程推导2. 方程求解3. 参数优化 相机标定方法综述相机标定技术繁多，总体上可以分为三类：基于标定板的辅助标定基于世界属性的半自动标定相机的自标定（self-calibration）1. 基于标定板的辅助标定标定板标定方法的应用较为常见，历史早期得标定板为立体标定板，一般
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2024-09-23 09:02:34
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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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1、根据真实世界与图像坐标角点坐标对应关系计算相机内参矩阵与相机外参矩阵的积，即矩阵H； 2、根据图像的单应性矩阵构建点对应关系求解相机内参（理论至少需要三张图，因为内参矩阵构建的对称矩阵B有6个自由度，一张图只能提供两个方程）；此处可参考：中（三，2） 3、求解相机外参 4、求解相机畸变因子#include <iostream>
#include <fstream>
#i
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2024-03-29 16:08:53
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# 使用Python和OpenCV进行相机畸变标定
在计算机视觉领域，相机的畸变影响着图像的质量和准确性。为了提高图像的准确性，我们需要对相机进行畸变标定。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行相机畸变标定，并提供相关代码示例。
## 什么是相机畸变？
相机畸变主要分为两类：径向畸变和切向畸变。径向畸变是指图像中的直线在成像时发生了弯曲，常见于广角镜头。切向畸变则是因镜头未对准传
原创
2024-10-05 04:45:58
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一：什么是标定
摄像机的标定即确定摄像机的内外部参数的过程。
u
0
，
v
0
摄像机外部参数是指摄像机坐标系相对世界坐标的位置关系，包括旋转矩阵R和平移向量t。
二：标定模型介绍
如图1为带有一阶径向畸变的针孔模型，模型中有四个坐标系：
原点O位于CCD图像平面的左上角，u和v分别表示像素位于数组的列数和行数。
2.图像平面坐标系o
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2024-03-23 15:38:53
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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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标定程序//
// Created by gavyn on 20-4-27.
//
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
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2024-01-05 22:25:03
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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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相机畸变与标定 一、相机畸变 定义：相机镜头的畸变实际上是光学透镜固有的透视失真的总称。 相机畸变的分类： 1、枕形畸变：又称鞍形形变，视野中边缘区域的放大率远大于光轴中心区域的放大率，常用在远摄镜头中（下图左）； 2、桶形畸变，与枕形畸变相反，视野中光轴中心区域的放大率远大于边缘区域的放大率，常出
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2020-05-03 08:22:00
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标定板的质量对标定精度影响也是非常大的，我手上有一个陶瓷的Halcon原点标定板，使用Halcon标定效果很好。但由于想转用OpenCV开发，且不想放弃已有的图像数据，因此想将Halcon标定的数据(内参、外参，畸变系数)，转换到OpenCV中。当然，其参数不是一一对应的（也就是说，Halcon中的畸变系数与OpenCV中的畸变系数并不一一对应，按照官方的说法是其求解的畸变参数的形式是不一样的。一
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2024-09-02 13:58:48
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目录1、常见图像旋转矫正方法1.1 基于图像边缘轮廓的旋转矫正1.2 基于傅里叶变换以及霍夫直线检测的旋转矫正2、基于Hu距图像旋转矫正2.1 Hu旋转不变性2.2 实现步骤2.2.1 分别计算图像二阶距 2.2.2 利用得到的二阶距计算图像偏转角度2.2.3 利用仿射变换对图像进行旋转矫正2.4 程序实现2.5 旋转矫正效果验证系统环境 Windows 10 64 位 + OpenCV 3.4.
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2024-08-28 16:19:36
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相机畸变模型
在前一篇文章中有提到，应该比较好理解。 我们可以看出在上图中可以分以下几个坐标系：① 像机坐标系Oc② 图像像素坐标系Oi③ 世界坐标系Ow④ 实际图像物理坐标系Od⑤ 理想图像物理坐标系Ou2、畸变量 此时，畸变量可分为在X方向和Y方向上，这种畸变量我们只考虑了径向畸变，其他畸变右以忽略不计，径向畸变本身是有一定的线性关系的，下面畸变模型的讲解时也会说到： Ｄ
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2024-05-24 13:18:38
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这是借鉴别人的程序，主体都是别人写的，我只做了整理，程序主要完成了9幅棋盘格图像的角点标定，然后利用9组标定的角点信息来计算相机的内参、外参，并最终给出校正后的图像。需要声明的是对9幅图像读取的过程，定义了char filename[]={0},另filename依次加1,2，...9,来实现ascii码中数字1向字母1的转换 #include<iostream>
#include&
1 查看支持的参数这里记录一下关于cv2配置摄像头曝光等参数的问题，可以参考文章：Python 下opencv 应用： 摄像头参数设置 关于参数的含义，可以参考：OpenCV VideoCapture.get()参数详解如果不能确定上面（包括本文博客的时效性），可以自己去opencv官方文档，找最新的文档，例如：https://docs.opencv.org/4.5.2/，然后从中搜索videoi
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2024-02-22 15:40:55
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目录一、相机中的坐标：二、内参公式推导：三、坐标系的转换：1.世界坐标系 到 相机坐标系2.相机坐标系 到 图像坐标系3.图像坐标系 到 像素坐标系4.世界坐标系 到 像素坐标系四、相机畸变：
先新建工程，然后建立一个放置采集到的样本图片的文件夹，再建立一个txt格式文件，里面写上图片的路径，如果是相对路径，注意将图片文件和txt都放到工程目录下。
原创
2021-07-29 14:10:14
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