# 使用OpenCV进行图像重映射和畸变校正的流程
在计算机视觉领域，图像畸变是一种常见的问题，特别是在使用广角镜头时。OpenCV库提供了一些强大的工具来解决这个问题。本文将介绍如何使用Python和OpenCV的`remap`函数来进行畸变校正。
## 整体流程
下面是使用OpenCV进行图像重映射和畸变校正的步骤概述：
| 步骤 | 描述
即使是最好的相机和镜头拍摄出来的照片有时也会被光学畸变，尤其是使用广角镜头时，建筑物、街道等可能被扭曲、膨胀，出现在照片边缘的人脸和人体也会产生体积变形。Perspective Efex 借助 DxO 数据库中大量的相机和镜头配置，扭曲、失真、膨胀等等这些光学畸变，只需点击一下鼠标就可修复。◆ ◆ ◆面板选项（中英
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2024-05-08 09:24:51
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通过采集的图像我们可以得到畸变后的图像，要得到没有畸变的图像要通过畸变模型推导其映射关系。
真实图像 imgR 与 畸变图像 imgD 之间的关系为: imgR(U, V) = imgD(Ud, Vd) 。遍历所有(U,V)填充为映射对应的(Ud,Vd)即可实现图像去畸变处理。 前提条件 是：已经得知相机内参K以及畸变参数k1,k2,k3,p1,p2,这部分可以由matlab工具
根据vc6.0c++的学习经验，如果可以很好的自己编程，让图像进行平移旋转这些操作，那么就好像能够清楚的看见图像的内部结构当然这里你怎么访问像素，这个可以自己选一种适合的，最多的是ptr指针，at也是挺多的。看着很简单的变换，可以对图像处理上手的更快，当然对于旋转可能就稍微i难了一点，不过opencv提供了resize(
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2024-03-26 10:40:55
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在上一个教程中，我们看到了Harris Corner Detector。1994年下半年，J。Shi和C. Tomasi在他们的论文《有益于跟踪的特征》中做了一个小修改，与Harris Harris Detector相比，显示了更好的结果。哈里斯角落探测器由下式给出：取而代之的是，史托马西提出：如果大于阈值，则将其视为拐角。如果像在Harris Corner Detector中那样在空间中绘制它，
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2023-08-26 16:13:55
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重映射 重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。为了完成映射过程，需要获得一些插值为非整数像素的坐标，因为原图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。 一般情况下，我们通过重映射来表达每个像素的 位置（x,y）,像这样： &
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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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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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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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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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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KeyPoint数据结构KeyPoint数据结构官方说明网站：(http://docs.opencv.org/3.3.0/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html)公有属性(float)angle：角度，表示关键点的方向，通过Lowe大神的论文可以知道，为了保证方向不变形，SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算，求得该点方向。-1为初值。(int)class_id：当要
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2024-08-19 09:35:42
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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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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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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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相机畸变模型
在前一篇文章中有提到，应该比较好理解。 我们可以看出在上图中可以分以下几个坐标系：① 像机坐标系Oc② 图像像素坐标系Oi③ 世界坐标系Ow④ 实际图像物理坐标系Od⑤ 理想图像物理坐标系Ou2、畸变量 此时，畸变量可分为在X方向和Y方向上，这种畸变量我们只考虑了径向畸变，其他畸变右以忽略不计，径向畸变本身是有一定的线性关系的，下面畸变模型的讲解时也会说到： Ｄ
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2024-05-24 13:18:38
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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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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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