附：相关需要的工具函数源代码（投影函数、校正矩阵计算等）见最下面1. 畸变校正1.1 形成原因图像畸变一般有两种，第一种是透镜本身的形状有问题，使得图像发生径向畸变；第二种是透镜安装时与成像平面之间不完全平行，导致图像发生切向畸变。畸变会导致图像中物体的形状与实际物体的形状不相同，比如直线变成曲线、矩形拉长等。故而想要得到实际真实图像，必须要根据之前对相机进行标定得到的参数对图像进行畸变的去除。
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2023-08-29 18:26:01
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Bouguet极线校正的方法
极线校正
相机标定
在双目视觉中，我们对相机进行标定和校正，最终目的是使得两个相机的光轴完全平行，这样才能够继续后续的深度计算，三维重建。这样的校正在OPencv中采用的是Bouguet的极线校正的算法。读了一些文章，现在对bouguet极线校正做一下笔记。有一些还理解不透彻的地方，欢迎大家讨论和指正。
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2024-05-22 20:48:28
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# 标题：极线校正opencv python
## 引言
在计算机视觉领域中，极线校正是一种常见的技术，用于校正由于相机透视变换而导致的图像畸变。在实际应用中，极线校正可以帮助提高图像的质量和准确性，特别是在进行立体视觉分析和测量时。本文将介绍如何使用OpenCV库的Python接口实现极线校正，并通过代码示例演示该过程。
## 极线校正的原理
极线校正是通过计算基础矩阵和极线来实现的。基础矩
原创
2024-03-01 03:40:32
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在双目视觉中，我们对相机进行标定和校正，最终目的是使得两个相机的光轴完全平行，这样才能够继续后续的深度计算，三维重建。这样的校正在OPencv中采用的是Bouguet的极线校正的算法。 校正前的左右相机的光心并不是平行的，两个光心的连线就叫基线(主镜头中心的连线)，像平面与基线的交点就是极点，像点与极点所在的直线就是极线，左右极线与基线构成的平面就是空间点对应的极平面。 校正后
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2024-01-03 20:24:43
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设左相机坐标系为世界坐标系，右相机外参为R,T，则左相机坐标系中的点P1，在右相机坐标系中为：P2=RP1+T (1)极线校正的第一步，是将两个相机各旋转R的一半，令两相机的成像平面平行首先对R进行罗德里格斯变换，得到旋转向量θn，其中θ为旋转角，n为旋转轴单位向量对旋转向量θ/
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2023-12-27 14:23:12
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## Python 极线校正入门指南
极线校正是计算机视觉中处理立体视觉图像的一个重要步骤，其目标是将两幅立体图像校正为同一水平视平面，方便进行视差计算和三维重建。下面我将为你详细介绍实现“Python 极线校正”的流程，所需的库和具体代码。
### 流程概述
实现极线校正的步骤如下表所示：
| 步骤 | 内容描述
原创
2024-08-09 12:20:24
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在计算机视觉和立体视觉系统中，极线校正（Epipolar Geometry）是一种重要的前置步骤，用于校正两个视角的图像，使得相对应的特征点在各自图像中的极线上对齐。这个过程能够简化后续的匹配算法，提高立体匹配的准确性。本文将介绍如何使用OpenCV和Python进行极线校正，并提供一个详细的代码示例。
在立体视觉中，两个摄像机拍摄同一个场景产生的图像之间存在几何约束，这些约束可以用极线和极点来描
原创
2024-03-11 17:46:21
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这个电路可在任何电池安装情况下为负载供电。 当按上图所示安装电池时，正电位通过P沟道晶体管Q2的正向偏置内部二极管D2施加到其源极。 这样会使Q2的栅极处于电池负极的电位，从而使其导通。电池的负极通过N沟道晶体管Q3的正向偏置内部二极管D3连接到其源极。 在这种情况下，Q3由于栅极处于电池正极的电位，因此将会导通。总的来说，当电池处于此方向时，Q2和Q3处于放大状态，将电池的电压传送到负载；Q1和
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2024-08-22 11:39:58
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一、 标定 首先我们要对摄像头做标定，具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释，这里顺带提一句，这本书虽然确实老，但有些理论、算法类的东西里面还是讲的很不错的，必要的时候可以去看看。 Q1：为什么要做摄像头标定？ 标定的目的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵，内参数矩阵可以理解为焦距相关，它是一个从平面到像素
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2024-06-27 22:09:40
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极线校正(Epipolar Rectification)是在立体视觉中常用的一项技术，用于消除不同相机视角下图像间的畸变，使得两幅图像中的对应特征点在同一水平线上，从而简化立体匹配问题。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV和Python实现极线校正技术，并通过示例代码演示其效果。首先，我们需要利用立体视觉中的基础几何关系计算出极线校正所需的转换矩阵。然后，通过OpenCV中提供的函数对图像进行
原创
2024-03-25 15:15:43
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一、相机标定标定的资料很多，就是确定其相机的内参矩阵fx,fy,x0,y0,k1,k2,k3,p1,p2;目前来看可分为online 和offline两种方式，前者在cv领域较多，后者在摄影测量中较多。摄影测量中标定分为平面场标定和三维场标定。 平面场的标定多采用张正友的方法，而三维场标定即是2D-3D的变换。二、极线矫正极线矫正的目的是使得立体相对具有相同的y坐标，可分为两种： 1、标定相机的极
前言训练神经网络是一件非常耗费时间的事情，其需要大量的算力以及大量的数据。显然从头开始训练并不是明智之选，利用好已有的资源才是明智之选。微调技术图像识别笼统地可以分为两步：提取图片的特征，此部分往往通过CNN卷积神经网络实现。根据提取的特征，进行分类，此部分往往通过全连接神经网络来实现。识别一只猫和识别一只狗有没有类似的地方呢？ 答案是有的，它们在提取图片特征都是非常相似的。 考虑CNN中卷积的作
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2023-12-12 18:02:01
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模板匹配模板匹配是在一张图像中需要另一幅模板图像最相似部分的方法。 opencv 库中集成的模板匹配函数 cv::matchTemplate() 可以得到模板匹配的结果。 其原理为模板图片在匹配图像中进行滑动，每次计算模板和掩盖部分图像的相似度，得到带匹配图像的匹配结果，通过筛选出最大值，找出图像中的最大匹配度的位置。void cv::matchTemplate(InputArray image,
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2024-09-26 14:09:36
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opencv cvHoughLines2 cvHoughCircles cvApproxPolydemo: 霍夫变换是图像变换中的经典手段之一,主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).霍夫变换的两个算法: 标准霍夫变换（SHT） 累计概率霍夫变换（PPHT）霍夫圆变换与直线变换大体上是类似的，累加平面会被三维累加容器代替，（x,y,r），x,y确定圆心，r确定半径，
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2024-10-20 10:05:43
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环境： vs2008 + opencv2.1 先看，这两个函数的用法（参考 opencv手册）： +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours
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2024-09-24 09:08:14
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【OpenCV】 双目相机标定、极线矫正、SIFT匹配以及深度估计双目标定直接打开双目相机处理图片：（这块代码没测试过，不保证一定正确）极线校正SIFT匹配深度估计 双目标定双目标定有很多示例，就不多讲，直接放代码criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.0001)
objp = np.zeros
一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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我们双目相机拍摄的时候实际情况下如下图a,两个图像做匹配时如我们图中蓝色箭头指示的匹配点那样，需要在全图中进行
原创
2024-08-08 14:10:14
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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