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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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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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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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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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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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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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
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
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
其实大家可能已经发现，越到后面，所涉及的跟视频处理都有很大的关系，包括特征点，目标跟踪以及光流等等这些东西。在本次教程中，我们将介绍：· 由相机引起的失真类型，· 如何找到相机的固有和非固有特性· 如何根据这些特性使图像不失真一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用
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2023-10-28 17:45:58
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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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* This program measures the length of scratches in world
* coordinates in a perspectively distorted image
*************************************************************1.初始化****************************
图像去畸变的思路对于目标图像(无畸变图像)上的每个像素点，转换到normalize平面，再进行畸变变换，进行投影，得到这个像素点畸变后的位置，然后将这个位置的源图像（畸变图像）的像素值作为目标图像该点的像素值。通常我们得到的原图是畸变后的图像(x_distort,y_distort)，要计算畸变之前的真实图像(x,y)，不是用逆运算，而是计算真实图像畸变后会投影在哪，对应过去。先把原图像设置为一个
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2024-03-15 20:00:42
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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：
opencv中共提供三种去畸变方法，分别为：cv2.undistort
cv2.omnidir.undistortImage
cv2.fisheye.undistortImage第一种方法是opencv-python中自带的方法，后两种是opencv-contrib-python中的方法，因此还需要安装opencv-contrib-python包。第一种方法适用于普通相机，第二种方法适用于全向摄像
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2024-01-10 22:24:29
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棋盘格，我们通常拿来做标定用，但如果可以有这样的效果，是不是感觉高级那么一点点？在这之前，我们还是先了解几个基本概念：1几何畸变1）几何畸变模型通常定义在归一化的的图像平面上2）多项式畸变模型（又名Brown-Conrady模型）径向畸变（枕形、桶形）：光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲，用数学表达式表示为：k_1,k_2,…切向畸变：透镜不完全平行于图像平面，即sensor装配时与
