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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openCV与VINS中去畸变方法的不同畸变畸变参数和去畸变公式径向畸变：切向畸变畸变模型openCV去畸变函数cv::undistortPoints()源码VINS-MONO去畸变函数liftProjective()源码 畸变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。畸变参数和去畸变公式径向畸变：顾名思义，径向畸变就是沿着透镜半径方
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2024-04-27 21:02:04
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OpenCV-Marker-less-AR: 创新性的无标记点增强现实技术去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/OpenCV-Marker-less-AR 是一个基于 Python 和 OpenCV 的开源库，旨在帮助开发者实现无标记点的增强现实（AR）应用。该项目提供了一种简单易用的方法，使得 AR 技术的应用更加广泛和便捷。什么是 OpenCV-Marker-less
AdaFace: Quality Adaptive Margin for Face Recognition论文：https://arxiv.org/abs/2204.00964代码（已开源）：https://github.com/mk-minchul/AdaFace一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提
一种校正图像失真的工程方法 作者：暗星 在工程应用中，使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性，图像不可避免的会有失真，这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中，镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直，或者由于拍摄条件的限制，光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真，被称为倾斜失真或者梯形
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2024-05-18 10:46:50
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卷积 LPF（低通滤波） 帮助我们去除噪音，模糊图像，降低图像的高频成分。如 kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 5, -1],
[0, -1, 0]]HPF （高通滤波）帮助我们找到图像的边缘 ，去除图像的低频成分。如： kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 4, -1],
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2024-06-28 23:50:42
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达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
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2024-06-07 23:57:26
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这篇文章主要讲解桶形畸变矫正，首先介绍一下相关背景。 Radial Distortion尽管畸变可能是没有规律或遵循某种模式的，但一般情况下我们遇到的最多的情况是畸变呈放射状且是对称的，其主要产生于相机镜头的畸变。这种呈放射状的、对称的畸变，即radial distortion主要可以分为两种，barrel distortion（桶形畸变）以及pincushion distortion（
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2023-12-05 03:17:54
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昨天老板临时交代一个活，要求通过算法检测监控设备是否存在失焦、偏色、亮度异常等问题。问题本身不难，在网上查看了一些资料，自己也做了一些思考，方法如下： 1.失焦检测。 失焦的主要表现就是画面模糊，衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征，通常梯度值越高，画面的边缘信息越丰富，图像越清晰。需
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2024-08-26 22:22:27
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3D视频调校技术解决之道重点在3D眼镜 3D立体显示技术与2D*面显示技术相比，要复杂许多。现在以主动式快门与被动式偏振技术为主流的3D显示解决方案并非最佳的3D显示实现方式，裸眼3D甚至全息3D才是立体显示技术未来发展的终极方向。不过，目前眼镜式的3D实现方式带来的立体感觉已经明显要优胜于以往任何一种立体解决方案，已经给人带来相当真实的三维空间感，因此也获得相当高的认可
机器视觉处理之图像格式，usb_cam，摄像头标定，opencv和cv_bridge引入1 资料2 正文2.1 颜色编码格式，图像格式和视频压缩格式2.2 usb_cam2.3 摄像头标定2.3.1 标定引入2.3.2 笔记本摄像头内参标定2.4 opencv和cv_bridge引入3 总结 1 资料从本文开始，我们用四篇文章学习ROS机器视觉处理，本文先学习一些外围的知识，为后面的人脸识别，目
# Android 桶形畸变校正
## 引言
在数字图像处理中，桶形畸变是一种常见的现象，特别是在使用广角镜头拍摄时，在图像的边缘可能会出现明显的变形。这种变形使得直线在图像中呈弯曲状，给图像的真实性带来了挑战。在Android平台上，图像处理库为我们提供了方便的工具来对这些畸变进行校正。本文将探讨如何在Android应用中实现桶形畸变校正，并给出相应的代码示例。
## 1. 理解桶形畸变
使用opencv也已经很久了，在使用过程中，常常需要调整图像大小，这就会使用到resize函数。每次都得在网上查找，今天将它的c/c++/python版本都详细记录，解决这个问题。 函数功能：调整图像的大小 C++:
[cpp]
view plain
copy
void resize(InputArray&n
终于来到比较复杂的HashMap，由于内部的变量，内部类，方法都比较多，没法像ArrayList那样直接平铺开来说，因此准备从几个具体的角度来切入。桶结构HashMap的每个存储位置，又叫做一个桶，当一个Key&Value进入map的时候，依据它的hash值分配一个桶来存储。看一下桶的定义：table就是所谓的桶结构，说白了就是一个节点数组。transient Node<K,V>
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2023-08-17 15:23:43
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用英文写电子邮件的常用句式1. Greeting message 祝福Hope you have a good trip back. 祝旅途愉快。How are you? 你好吗?How is the project going on? 项目进行顺利吗?2. Initiate a meeting 发起会议I suggest we have a call tonight at 9:30pm (Chi
目标学习对图像应用不同的几何变换，如平移、旋转、仿射变换等；你会看到这些功能： cv.getPerspectiveTransform。转换OpenCV 提供了两个转换函数，cv.warpAffine 和 cv.warpPerspective，您可以使用它们执行各种转换。 cv.warpAffine 采用 2x3 变换矩阵，而 cv.warpPerspective 采用 3x3 变换矩阵作为输入。缩
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2024-05-10 19:57:31
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Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其它简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法。 Hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果我们将每一条线参数化，如斜率为a,截距为b,原始图像中的点就可以转换为对应于通过该点的所有线在该平面(a,b)中的点的轨迹。当然也可能是一部分轨迹。如果我们将原图中每个非0
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2024-05-08 22:25:20
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getStructuringElement函数—获取结构化元素 形态学处理形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等形态学操作是根据图像形状进行的简单操作 一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数： 一个是原始图像， 一个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的OpenCV 函数 cv2.getStructuringElement()用户：element = cv2.ge
当图像中原本应该是直线的地方看起来发生了不自然的变形或扭曲时，我们称为图像畸变。有三种类型的镜头畸变：桶形畸变（后文使用英文barrel），枕形畸变（后文使用pincushion）和胡子畸变（后文使用英文wave或mustache，这种畸变里包含了桶形畸变和枕形畸变）。有一个重要的点需要注意，根据透镜的
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2024-01-31 14:43:30
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# Python OpenCV 图像放大不失真指南
在进行图像处理时，经常需要对图像进行放大而不失真，这对于图像的清晰度和质量至关重要。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现这一功能。经过以下步骤，你将能够有效地放大图像而不会影响其质量。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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