VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求。我们通过把顶点转化为“镜头空间”，删除了需要全屏渲染的纹理，这样就可以大规模提高手机性能。下面的技术使用谷歌的Cardboard Unity SDK进行开发，应用于Cardboard Design Lab(CDL)，然而，利用透镜畸变效果，给与适当的失真系数去构成顶点着色器，并且SDK允许禁止渲染纹理，这样
相机标定 1.获得一张全白图片，并将图片像素修改为电脑相机的像素。 修改像素值步骤如下： 1、先右击从图片的属性中看原来的图片分辨率是多少。 2、使用画图方式打开图片，并点击工具中的重新调整大小这个选项。3、把保持横纵比前面的勾去掉，在水平和垂直框中输入自己的分辨率棋盘格生成方法，链接，，另外，也可以从网上下载不同的标定板，标定板链接使用matlab工具箱进行标定，链接下方有详细标定过程， 打开m
目标在本节中，我们将学习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基础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红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失真(光
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2024-04-16 13:37:56
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在本教程中，我们将使用OpenCV构建一个简单的手写数字分类器。我们将共享用C ++和Python编写.图像分类管道本章节暂不讨论图像分类管道，大家可以自行搜索相关知识，下次我们补充。 我们将使用方向梯度直方图作为特征描述符和支持向量机（SVM）作为分类的机器学习算法。使用OpenCV的光学字符识别（OCR）示例（C ++ / Python）我想与代码共享一个示例，以使用HOG + SV
目录1.背景2.镜头成像畸变原因3.去畸变方法4. opencv去畸变函数5.代码实现 1.背景由于相机的镜头并不完全理想，成像时会产生线条扭曲、失真等。对双目图像、鸟瞰图等进行处理时，首先要矫正去畸变。2.镜头成像畸变原因相机的镜头前有一块透镜，由于透镜的形状，当光线穿过透镜时，靠近光轴的光线折射比远离光轴的折射要小，就会产生径向畸变，此时真实世界中的直线在图像中会被弯曲，往外弯曲是枕形畸变，
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2024-01-17 10:28:34
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# Python OpenCV 拍摄畸变矫正
## 引言
在摄影和计算机视觉领域中，图像畸变是指相机镜头引起的图像形状的变形。这种畸变可能会导致图像中的直线弯曲或形状压缩等问题，影响图像的质量和准确性。为了解决这个问题，我们可以使用Python和OpenCV库来进行图像畸变的矫正。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来进行拍摄畸变矫正。首先，我们将了解图像畸变的原因和类型，然后介绍
原创
2023-10-18 13:35:31
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目录1. 背景2. 利用IMU进行畸变校正的方法3. 效果4. 源码5. 参数解释 1. 背景 激光雷达完成一帧360°的扫描需要一定的时间（通常为0.05s至0.2s），若在一帧数据的扫描过程中，机器人发生大幅度的运动，会导致扫描到的点云产生严重的变形，严重影响建图精度。因此，对运动畸变进行补偿与校正能显著提高建图的鲁棒性。 具体原理讲解见:SLAM学习日志(二) 2D(单线)激光雷达运
理想相机成像模型 1)世界坐标系->摄像机坐标系 R矩阵为旋转矩阵,T矩阵为平移矩阵,RT矩阵变换,属于刚体转换,旋转矩阵具体分为世界坐标系如何分别绕x,y,z三个轴旋转多少度后坐标系方向与摄像机坐标系一致,平移矩阵则对应世界坐标系原点需如何平移至相机坐标系原点.opencv标定后每图的旋转/平移参数都是3个,应该就是对应三个轴的旋转角度alpha,beta,gama和三个方向的平移量. 齐
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2023-12-24 09:02:07
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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、initUndis
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2024-05-09 16:05:44
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学习内容：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红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。 径向变形可以表示成如下：同样，由于摄像镜头未完
OpenCV Python 相机标定【目标】摄像机引起的失真类型如何找到相机的内参和外参如何基于这些特性校正这些图像【理论】一些针孔相机会导致图像发生严重失真，主要有两种，一是径向畸变，一是切向畸变。径向畸变使直线看起来弯曲。距离图像中心越远的点，径向畸变越大。如下图，棋盘的两个边缘用红线标记。但是，你可以看到，棋盘的边界不是一条直线，与红线不匹配，所有预期的直线都凸出来了，访问 Distorti
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2024-05-10 18:13:08
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# OpenCV Python 镜头畸变矫正示例
镜头畸变是指在图像采集过程中，由于镜头本身的物理性质和结构问题，导致图像出现失真现象。为了消除镜头畸变对图像质量的影响，我们可以使用OpenCV库中的函数来进行畸变矫正。
## 什么是畸变？
畸变是指物体在镜头中产生的图像与实际物体的形状和大小存在差异。主要有两种类型的畸变：径向畸变和切向畸变。
1. 径向畸变：是由于镜头的球面形状不完美而
原创
2023-08-14 20:10:11
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仿射变换仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现包括：平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和错切(Shear). 可以看做原矩阵和一个变换矩阵（3*3且最后一行是（0,0,1））的乘法平移（刚体变化，即不会产生形变），将每一点移到到（x+t , y+t)，这是变换矩阵为：缩放变换 将每一点的横坐标放大或缩小sx倍，纵坐标放大（缩小）到s
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2024-04-13 21:55:50
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图像文本选择通常是由于扫描仪在进行图像扫描时，未能正常按照其行列水平垂直扫描引起的现象。在现实场景中，我们需要对旋转文本进行几何矫正。这次利用傅立叶变换中时域与频域的变换关系，实现选择文本图像矫正。旋转文本图像的明显特征就是存在分行间隔，当文本图像旋转时，其频域中的频谱也会随之旋转。根据这一特征来计算文本图像的DFT变换，DFT变换的结果是低频位于边界四角，高频集中在中心区域，将低频与高频互换，实
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2023-12-11 21:57:04
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《简记摄像机标定》 CV的数据源头是摄像机，我们根据不同的场景需要选用不同的摄像机，如果视野范围优先，我们考虑使用广角；如果精度优先，我们考虑使用无畸变的相机，或者微畸变的相机再进行图像的矫正；由于透镜制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，就会导致原始图像的失真，而我们的任务是想大概知道一个像素对应多少mm，所以需要畸变矫正。Key Words：相机标定、畸变、OpenCV Beijing, 2
# Python 畸变矫正指南
在图像处理领域，畸变矫正是常见的需求，特别是当使用广角镜头拍摄时。畸变通常表现为图像边缘的弯曲或变形，矫正后可以使图像更符合真实的场景。本文将为初学者详细讲解如何使用 Python 实现图像的畸变矫正。
## 流程概述
以下是实现畸变矫正的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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一、Gamma校正1.问题监视器的这个非线性映射的确可以让亮度在我们眼中看起来更好，但当渲染图像时，会产生一个问题：我们在应用中配置的亮度和颜色是基于监视器所看到的，这样所有的配置实际上是非线性的亮度/颜色配置。如下图所示： 点线代表线性颜色/亮度值（译注：这表示的是理想状态，Gamma为1），实线代表监视器显示的颜色。 然而，我们对颜色的设置都是在线性空间中进行的（译注：Gamma为1），但最终
在计算机视觉领域，图像畸变是一个常见的问题，特别是在使用广角镜头或鱼眼镜头拍摄时。Python提供了丰富的库来进行畸变矫正，这篇博文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等结构，记录如何在Python中处理畸变矫正的问题。
### 版本对比
在处理畸变矫正的任务中，不同版本的库可能会带来明显的特性差异。以下是OpenCV中畸变矫正的不同版本。
```mermaid
一、Halcon有个算子可以实现利用单张图像，标定出相机内参，用来做畸变校正。不过对图片有要求，因为畸变越靠近图像边缘，就会越严重。所以要求图片的四周有足够的直线，最好图像中间部分也有足够的直线。提取这些直线，后面标定之后会把这些产生畸变的直线拉直，实现畸变校正。这个功能类似Visionpro里面的CheckBoard标定，只不过CheckBoard标定后，可以直接把像素坐标转换到世界坐标，转换后
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2024-05-31 11:38:26
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