通过采集的图像我们可以得到畸变后的图像，要得到没有畸变的图像要通过畸变模型推导其映射关系。
真实图像 imgR 与 畸变图像 imgD 之间的关系为: imgR(U, V) = imgD(Ud, Vd) 。遍历所有(U,V)填充为映射对应的(Ud,Vd)即可实现图像去畸变处理。 前提条件 是：已经得知相机内参K以及畸变参数k1,k2,k3,p1,p2,这部分可以由matlab工具
为什么要加入透镜？小孔成像当然简单，但是只有一条光线投射到胶片上，图像暗淡，透镜将多条光线聚焦到胶片上，增加了照片的亮度，但同时会带来畸变、失焦等影响。针孔相机的畸变模型径向畸变在实际拍摄的照片中，摄像机的透镜使得真实环境中的一条直线在图片中变成了曲线(往里弯称桶形畸变；往外弯称枕形畸变)。越靠近图像的边缘，这种现象越明显。由于实际的透镜往往是中心对称的，这使得不规则的畸变通常径向对称。主要分为桶
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2024-05-31 06:02:25
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相机成像经历三个过程：1、世界坐标系到相机坐标系。 外参变换，涉及外参参数： (1)、世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵 R (2)、世界坐标系到相机坐标系的平移矩阵 T2、相机归一化坐标系（z=1）平面内坐标投影畸变 畸变矫正， 涉及内参畸变参数： 径向畸变系数：k1, k2, k3 切向畸变系数：p1, p23、相机归一化坐标系（z=1）平面投影到像平面 相平面投影，涉及内参畸变参数： 投影焦距
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2024-07-16 19:44:20
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转载： 在看各类文章时，一直没看懂畸变参数是怎么求出来的，一开始以为畸变参数会在内参矩阵里一起求出来，后来发现不是这样的。考虑畸变时，要先求出畸变系数，然后在去除畸变后再用下面的方法估计内参外参在不考虑畸变时设P=(X,Y,Z)为场景中的一点，在针孔相机模型中，其要经过以下几个变换，最终变为二维图像上的像点p=(μ,ν):1.将P从世界坐标系通过刚体变换(旋转和平移)变换到相机坐标系，这个变换过程
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2024-02-21 13:40:21
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首先为什么会有Deep learning，我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 &n
光学畸变：实际主光线与参考光线的高度差除以参考光线的高度，也即实际像高与理想像高的比较，关注的是实际图形和理想图形的差异。 光学畸变的计算方式TV畸变：实际像高的最大值与最小值做比较。关注的是图形本身的变形情况。 TV畸变的计算公式一般来说，我们更关注的是图形本身的变形情况，因此对于一个实物镜头，实际测量的是TV畸变。（光学畸变也比较难测量）总结：光学畸变：实际像高和理想像高差（y-y
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2024-04-20 11:03:05
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文章目录一、概念及原理1.1 相机标定的作用与意义1.2 相机模型1.3 相机标定的原理1.4 相机标定的参数求解二、 代码及运行2.1 代码实现2.2 运行结果 一、概念及原理1.1 相机标定的作用与意义畸变（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一条直线投影到图片上也保持为一条直线。畸变简单来说就是一条直线投影
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2024-10-26 19:01:08
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摘要 镜头是成像系统设计的一个组成部分。因此，对任何光学工程师来说，能够详细分析它们的性能是至关重要的。一个众所周知的不利影响是畸变，它导致光束的横向位置相对于焦平面的参考位置的偏差。在这个使用案例中，我们介绍了一个工具，以球面透镜为例，研究这种效应。 畸变定义 畸变与主光线的球面像差相对应。它被定义为光线束的横向位置相对于焦平面的参考位置的偏差。使用扫描镜头的
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2024-05-30 01:26:28
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环境：opencv2.4.9 ，vs2013
方法：张正友标定法 标定通过相机的标定得到相机内参和外参和畸变系数。内参矩阵一般用A或者M1表示。内参矩阵含有相机的固有参数（fx，fy，Cx，Cy），fx，fy（单位：像素）与dx，dy（x,y方向一个像素的物理尺寸，单位：毫米/像素）和焦距f（单位：毫米）有关。 Cx，Cy为图像原点相对于光心成像点的纵横偏移量（单位：像素）。相机坐标系转
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2024-01-13 21:33:19
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#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <open
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2024-03-04 17:41:14
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1. 相机畸变校正 cv.GetOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, alpha, newCameraMatrix, newImageSize=(0, 0), validPixROI=0, centerPrincipalPoint=0) → None：Returns the new camera matri
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2023-11-03 14:09:28
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# 使用OpenCV Python计算图像畸变
在计算机视觉领域，图像畸变是一种常见现象。它通常是由相机镜头的光学特性引起的，能够显著影响图像的质量和真实度。因此，了解如何检测和校正图像畸变是图像处理中的一项重要技能。本文将介绍如何使用OpenCV库在Python中计算和校正图像畸变，同时提供相关代码示例来帮助大家更好地理解这一过程。
## 什么是图像畸变？
图像畸变是由于相机镜头的几何形状
相机畸变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；也可以通过initUndistortRectifyMap()和remap()的组合来处理。1、in
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2024-01-03 11:00:49
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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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文章目录摄影测量学学习绪论第一章 航空摄影1.1 传感器1.2 影像获取1.2.1 航空摄影的基本要素：（1）比例尺与航高（2）航摄重叠度（3）相片倾角（4）. 航线弯曲度（5）. 相片旋角（6）. 小结上述内容1.3 航空摄影技术设计1.3.1 航摄参数的计算示例1.3.1 后续 （计算 ）重叠度航片数目航线数目1.3.2 小结1.4 低空航空摄影1.4.1 图像传感器（航空摄影的主要器件）（
1.光学相机镜头一般都存在畸变的问题,畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。除了一些特定的场合，大部分情况下，这些失真都是需要校正到正常人眼不产生扭曲的程度。2常见的畸变是枕形畸变，桶形畸变和线性畸变。广角镜头的摄像设备拍摄出来的图像经常会有桶形畸变的问题。原因在于广角镜头使用的是凸透镜，初中物理知识告诉我们凸透镜会对光线起汇聚作用，这是光的折
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
Gamma矫正标签（空格分隔）： OpenGLGamma灰度系数，每种显示设备都有自己的gamma值，理想状态的gamma值是1。但是一般都不会是1。大于1，显示出来的画面会比理想的画面暗。小于1，显示出来的画面会比理想的画面亮。灰阶第一行是人眼感知的正常灰阶，是非线性亮度。第二行是物理世界的物理亮度，物理亮度是线性亮度。通过监视器，会将物理亮度映射到人眼的正常灰阶。 在我们通过显示来配置颜色和亮
在opencv中，有关图像或像素点（角点）去畸变的函数有cv::undistort()，cv::getOptimalNewCameraMatrix()，cv::initUndistortRectifyMap()，remap()，cv::undistortPoints()。其中undistort可以直接对图像去畸变，getOptimalNewCameraMatrix、initUndistortRec
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2024-04-30 07:16:27
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文章目录一、相机模型1、简介2、针孔相机模型二、相机内参1.相机坐标-图像坐标2.图像坐标-像素坐标3.相机坐标-像素坐标三、外参矩阵1.世界坐标-相机坐标2.世界坐标-像素坐标四、畸变系数1.畸变矫正 一、相机模型1、简介初中物理我们就学过小孔成像问题，这也是我们对相机的最初认识。 仅靠一个小孔进光量太小，拍摄到的照片会很暗，所以实际的相机会使用凸透镜来聚光。但是凸透镜的光学模型过于复杂，通常
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2024-02-23 13:12:45
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