摄像机模型，畸变模型及畸变图像的矫正luhan@mail.nankai.edu.cn注1：文中所有图的符号标注并不统一，一切以正文部分公式为准。l 摄像机模型：分若干步骤实现：1) 小孔成像映射： 类似如上的小孔成像模型，重置一下摄像机坐标系位置，得如下小孔成像模型： 上图中，小孔成像模型把空间坐标点（齐次
图像矫正的本质，其实就是重投影的过程，即【像素坐标→物理坐标→像素坐标】的过程。只不过在重投影过程中我们可以改变投影矩阵(修改后的投影矩阵我把它称为扩展投影矩阵)从而模拟镜头缩放和平移的效果。图像矫正可通过两种方式执行，我称之为正向矫正和逆向矫正。 正向矫正是通过畸变坐标算出标准坐标，而逆向矫正是通过标准坐标算出畸变坐标。 Opencv中UndistortPoints就是执行的正向矫正过程，而in
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2024-04-08 13:14:56
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背景二十世纪六十年代兴起的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术，使得文档能以图像的形式被分析与识别，一定程度上实现了文本识别的自动化。然而，文档图像识别效果的优劣与其质量有着密切的联系，其中几何质量更为重中之重。随着移动摄像终端数量剧增，随手拍照已成为一种对文档进行数字化记录的普遍方式，由于手持移动设备摄像的特殊性，文本成像常存在多种类
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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摄像机标定误差包括内参（4个）、畸变参数（径向和切向共5个）、外参（平移和旋转共6个）。误差参数分析：摄像机模型采用针孔模型成像模型，由于中心轴安装问题，这就造成了精度误差，就是所谓的相机内参数误差，使用一个3X3的矩阵表示(A) [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1].，有四个未知参数；另由于针孔成像采光效率不高，使用了透镜，这就造成的畸变误差：径向畸变：这是由于透镜先天条件原因（透
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。以往的文章一般是通过传统方式进行推导，本次我们尝试使用深度学习来完成这一步骤。在手机中的计算摄影4-超广角畸变校正中，我为你描述了广角镜头的镜头畸变校正和透视畸变校正，尤其是花了很多篇幅讲述施易昌等人的论文如何校正因为透视畸变导致的人脸拉伸现象。然而，正如我文章中所讲，这个方法依然有它的不足之处
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2024-02-28 21:44:59
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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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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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1. 原理图像在获取过程中，由于成像系统的非线性、飞行器姿态的变化等原因，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲。这类图像退化现象称之为几何失真（畸变）。产生这种原因有：成像系统本身具有的非线性，摄像时视角的变化，被摄对象表面弯曲等。例如，由于视像管摄像机及阴极射线管显示器的扫描偏转系统有一定的非线性，常常枕形失真或者桶形失真；由于斜视角度获得的图像透视失真等等。几何失真主要是由于
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2024-01-09 19:13:11
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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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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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#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.图像畸变相机成像可以分为四个步骤：刚体变换、透视投影、畸变校正和数字化图像。 相机的图像有时候会出现畸变严重现象，畸变指真实成像点与理想成像点间的偏移，产生原因是镜头工艺的不完美，从而导致了不规则的折射。 修正图像需要相机两种参数：相机的内部参数。例如镜头的焦距，光学中心和径向畸变系数。外部参数：这是指摄像机相对于某些世界坐标系的方向（旋转和平移）通过校准可以改善畸变，图像不失真，接近真实图像
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2023-11-23 19:38:49
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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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使用摄像头，采集一副图像，然后对图像畸变校正，摄像头事先标定好。#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "cvcam.h"
//图像的像素直接提取
#define _I(img,x,y) ((unsigned char*)((img)->imageData + (img)->wi
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2023-08-22 17:15:33
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前言：近期打算搞搞opencv，搜了一大堆的中文资料后，发现多半都已经过时了，只好去搜官网来重新研究了。一看发现和现在的中文资料出入非常大，于是就有了下面这篇文章。 参考（不是完全翻译的）：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/android_dev_intro.html 
从摄像机成像畸变的产生于是其“天生”的，不可避免的，这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
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2024-03-20 20:04:16
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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、initUndistortRec
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2024-04-30 07:16:27
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opencv 4.4vs2017代码是借用人家的，具体哪篇也忘了~程序运行后按Y键持续检测角点直到输出角点找不到的原因分析 这里设置标定板的角点数错误，行列应该设置为你标定板最大格数-1，我的标定板是7行10列这里就设置(6,9)另外还有可能标定板离的太近Size patternsize = Size(6,9); /* 标定板上每行、列的角点数 */另外个容易出问题的地方在这里 COLOR_RGB
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2024-03-19 21:00:53
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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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