最近在做双目相机的一些工作,如标定、矫正等。本文的目的是为了促进自己坚持按时完成工作,也为从事此项工作的一些小伙伴做一些参考。如有错误,烦请指正。本文主要讨论相机标定,极线矫正,深度恢复三个主题。相机标定 针孔相机标定相机标定极线矫正 极线矫正的意义Cloop&zhang方法深度恢复我做了一个简单的demo,它基于opencv和ceres,项目地址: stereo
       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
目录一、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,我们已经知道矫正最重要的函数是fisheye::initUndistortRectifyMap(),它能得到map1矩阵,其作用是:ma
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作者丨11号线人“800万像素”,“250m测距能力”等字眼频繁出现在自动驾驶相关的宣传报道中,这源于自动驾驶对感知能力“更远、更强”的不懈追求。车上不装十几个摄像头,主机厂市场部小姐姐都没底气宣传新车具备真正的高级辅助驾驶功能。而按照这种硬件堆叠的思路,在走到了自动驾驶量产落地的那一刻,平平无奇的车身不知道会不会更名为“摄像头车身”。电子电气架构的分久必合,正在将车内几十个ECU往融合为个位数的
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,这种畸变在普通廉价的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,沿着镜头半径方向向边缘移动,畸变
01.简介当我们使用的眼镜头视角大于160°时,OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤,也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片: 如果小伙伴也遇到了类似情况,那么这篇文章可能会对大家有一定的帮助。从3.0版开始,OpenCV包含了cv2.fisheye可以很好地处理眼镜头校准的软件包。但是,该模块没有针对读者的相关的教程
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
相机标定校正+批量加载多张标定图像+批量处理多张测试图像+角点坐标输出+相机参数输出。以下内容无关:-------------------------------------------分割线---------------------------------------------背景简介 这个产品的设想,主要源自老板的判断:仿照国外竞品,快速开发,配合销售推广,将来一定热卖。之前的团队,为了
最近需要了解相机和图像矫正的一些步骤,首先理清下概念和思路: 图像类别:圆形,全帧图,鼓形图; 相机构造, 相机本身的 畸变:径向,偏心,切向; 相机 投影模型:透视投影模型,立体投影模型,等距投影模型,正弦投影模型,等立体角投影模型; 图片的 矫正过程:(以常见的等距投影模型为例,一般厂家
1. 摘要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,摄像头存在显著的畸变,导致拍摄的图像失畸变严重。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
0.前言有关相机成像模型相关知识,参考我的这篇文章。通过对相机做内参标定,可以得到相机的内参和畸变参数。利用上述参数,可以对相机获取的原始畸变图像做畸变校正。1.畸变校正原理简单回顾下相机成像模型,上图中相机坐标系的X轴垂直屏幕向外;且成像平面位于投影中心前方以便于分析。对于相机坐标系中的一点,根据成像模型其投影至点;如果使用小孔成像模型,则会投影至点,这里可直观地看出前者相比
# Opencv相机畸变校正Python实现指南 ## 1. 引言 在计算机视觉和机器人领域,常常需要对相机采集的图像进行畸变校正畸变校正是将相机采集的图像转换为透视图像,以便更准确地进行图像处理和计算。Opencv提供了一些功能强大的方法来实现相机的畸变校正。 在本指南中,我将向你介绍如何使用Python和Opencv来实现相机的畸变校正。我会逐步向你展示整个流程,并提
原创 10月前
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1个人介绍大家好,我是潘大强。目前博士毕业4年,主要从事智能安防行业。之前也分享过AI从业的一些心得,个人介绍链接。应大白的邀请,从AI从业者的角度,分享工作中遇到的一些经验。之前在江大白的群里,看到有同学提问“相机标定”的问题。对于相机的标定和矫正,网上已经有很多理论文章,但是落实到代码层面的并不多,而且大部分代码都是C++实现。但是做AI的同学,大多数都是用python语言,所以本次分
前言这几天把基于opencv C++ api将眼镜头的双目标定以及测距功能实现完毕,效果还可以,至少对齐得非常棒。 这里把其流程及其关键函数在这里总结一下。对于双目标定而言,opencv一共支持两种模型:普通针孔相机模型和相机模型fisheye。后者是opencv3.0后才开始支持的。从使用角度讲,它俩主要差别就在于畸变系数不一样。双目测距流程一共分为四大步:标定,对齐,匹配以及测距。这点对
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相机,因此一种操作是将相机进行标定,转化成针孔相机的图像,然后再用SLAM框架去跑。这就涉及到了相机的标定与像素的重映射。相机模型由于相机的径向畸变
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: 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
图像即便校正这个专题已经写到了第5版了,本次博客需要探讨的是关于在图像畸变校正中的畸变半径的确定问题。同时结束图像畸变校正的专题,在此做一个总结。并给出具体的解决方案。 图像畸变半径的获取。 在之前的博客中已经探讨了关于如何进行图像畸变矫正的方案,主要是说明了球面透视投影算法,以及基于等距模型的球面透视投影的方法,实际上这种空间坐标映射的变换方法难度很大。在处理这类问题的时
文章目录fisheye_calibration小孔成像模型(理想相机成像模型)fisheye model 相机模型内参校正的原理calibration过程对这个过程简单分析参考文章 fisheye_calibration小孔成像模型(理想相机成像模型)fisheye model 相机模型fisheye model opencv 里使用的成像模型。等距投射模型 P点射过来的光线,按照这个模型会
在平面透视投影情况下,透视投影图像必须满 足平面透视投影约束,即空间直线的透视投影必须 为图像平面上的直线.对于视场为100。左右的广角 镜头的校正,已有的方法是利用平面透视投影约束, 通过变形校正模型将空间直线的投影曲线映射为图 像平面上的直线.达到对变形图像的校正,这些方法的共同点是不使用任何标定块,直接 使用场景中的直线,且这些直线的位置和方向是任 意的,不要求这些直线之间相互平行或垂直,这
一、相机概述       眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围很大的镜头,它视角范围通常大于等于180度。相机虽然能获得较大的视角范围,但是其拍摄的图像存在较大的畸变,为了后续任务的需要,往往需要对原始图像进行预处理,即进行图像的畸变矫正,获得没有畸变的图像。       如下图所示,相机在获得大视角范围的同
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