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-
Abstract在urban场景用GPS和鱼眼有multipath effect. 我们提出了一种SLAM-Based IM(Integrity Monitoring)算法来计算位置保护等级. 我们用GPS pseudoranges的连续数据, 像素光度, 车辆动态和satellite ephemeris (卫星星历表)来同时计算车辆位置和landmarks: GPS卫星和图像像素.我们估计了fa
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2023-09-14 08:52:02
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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
在近一年的AVM算法开发工作中，鱼眼相机去畸变的玩法前前后后基本过了个遍。从最开始的调用Opencv API，到后来由于算法需要自己实现、正向的undis2fish、反向的fish2undis、鱼眼上检测、undis上标定，总之遇到很多坑，还好都解决了。正好最近有同学在AVM的帖子下面问这个东西的实现，今天在这里讨论一下。本帖从鱼眼相机模型开始讲起，包含Opencv API调参、基于畸变表的参数拟
# 鱼眼相机去畸变的Python实现
## 引言
在数字图像处理中，鱼眼相机因其广角的特性，被广泛应用于虚拟现实、全景摄影及其他领域。然而，这种相机拍摄的图像通常会出现较为严重的畸变。因此，去畸变是鱼眼相机图像处理的重要步骤。本文将介绍鱼眼相机去畸变的基本原理，并提供一个使用Python实现的去畸变代码示例。
## 鱼眼相机的畸变原理
鱼眼相机采用特殊的镜头设计，能够捕捉更宽广的视角。这种
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。全景鱼眼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。将鱼眼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，一个鱼眼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。
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
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
视觉SLAM作业（四） 相机模型与非线性优化一 图像去畸变现实生活中的图像总存在畸变。原则上来说，针孔透视相机应该将三维世界中的直线投影成直线，但是当我们使用广角和鱼眼镜头时，由于畸变的原因，直线在图像里看起来是扭曲的。本次作业，你将尝试如何对一张图像去畸变，得到畸变前的图像。图1 是本次习题的测试图像（code/test.png），来自EuRoC 数据集[1]。可以明显看到实际的柱子、箱子的直线
单目相机一、单目相机模型：1.相机模型：1.1统一模型：无论是针孔相机还是鱼眼相机，其实可以归类成一个相机模型（畸变方式有差别而已），模型如下：首先，看坐标轴，该模型以光心为相机坐标系原点，Z轴就是日常生活中的相机朝向，X和Y轴为垂直相机朝向的平面；其次，看坐标点， 为在相机坐标系下的三维空间中的一点，坐标是 ： 和 成像平面上点以上过程为理想过程，也就是最简单的针孔相机模型（下式中间矩阵就是内
# Python 鱼眼相机去畸变算法科普
鱼眼相机以其超广角的拍摄能力在摄影界受到了广泛的关注，尤其是在旅行摄影和虚拟现实等领域。然而，鱼眼镜头的独特设计也带来了严重的图像畸变问题。这种畸变使得拍摄的图像边缘明显变形，容易影响图像的真实感和视觉效果。本文将探讨如何使用Python去除鱼眼相机图像中的畸变，并提供代码示例。
## 鱼眼相机的畸变模型
鱼眼图像的畸变通常可以通过以下模型进行描述：
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
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
鱼眼相机模型 （fisheye camera model）模型介绍等距投影等立体角投影正交投影体视投影线性投影Kannala-Brandt 模型去畸变过程投影过程反投影过程雅可比计算 之前总结了一下针孔相机的模型，然后得到了比较积极的回复（其实是我到处求人关注的，虽然截至到目前才三个人），所以就再接再励，乘胜追击（也没得办法，夸下的海口，跪着也要做完），继续总结其他相机模型。 模型介绍鱼眼相机
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2023-09-17 13:45:19
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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
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
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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# Python OpenCV 鱼眼去畸变的探索
在计算机视觉和图像处理的领域，鱼眼镜头因其独特的广角视野和特殊的图像变形而受到青睐。然而，由于鱼眼镜头固有的畸变效果，这些镜头拍摄的图像往往需要经过去畸变处理，以获取正确的视觉效果。本文将探讨使用Python中的OpenCV库来实现鱼眼去畸变的过程，并附上相关的代码示例。
## 鱼眼镜头的畸变
鱼眼镜头的畸变主要分为径向畸变和切向畸变。径向畸
# Python OpenCV 鱼眼去畸变教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为你提供一份关于如何使用Python和OpenCV库实现鱼眼去畸变的教程。鱼眼去畸变是一种图像处理技术，用于消除鱼眼镜头拍摄的图像中的畸变。以下是整个流程的详细步骤和代码示例。
## 流程步骤
以下是实现鱼眼去畸变的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 安装OpenCV库
