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
转载
2024-05-24 13:18:38
231阅读
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
转载
2024-04-01 13:59:48
103阅读
本次主要介绍一下相机的畸变以及如何获取相机的内参以及畸变系数，从而尽可能消除畸变的影响。什么是畸变？图像校正成像过程基本分为：物理坐标变换、投影变换、畸变矫正、像素变换畸变校正的基本流程1.采集标定板图像，大约十五张左右； 2.根据使用的标定板确定标定板的内点数，找出标定板的角点坐标 3.进一步提取亚像素角点信息； 4.计算并获取相机的内参矩阵和畸变系数； 5.畸变图像的校正修复0.准备标定板标定
转载
2023-09-25 16:15:02
841阅读
1 halcon相机标定和图像矫正 对于相机采集的图片，会由于相机本身和透镜的影响产生形变，通常需要对相机进行标定，获取相机的内参或内外参，然后矫正其畸变。相机畸变主要分为径向畸变和切向畸变，其中径向畸变是由透镜造成的，切向畸变是由成像仪与相机透镜的不平行造成的。
转载
2024-06-13 05:54:02
263阅读
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
转载
2024-03-19 21:00:53
145阅读
1.摄像机成像原理简述成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由 世界坐标系 转换到 摄像机坐标系 ，然后再将其投影到成像平面 ( 图像物理坐标系 ) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面 ( 图像像素坐标系 ) 。图像像素坐标系 (uOv坐标系) 下的无畸变坐标 (U, V)，经过 经向畸变 和 切向畸变 后落在了uOv坐标系 的 (Ud, Vd) 上。即就是说，真实图像 img
转载
2024-08-15 13:44:57
299阅读
1.光学相机镜头一般都存在畸变的问题,畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。除了一些特定的场合，大部分情况下，这些失真都是需要校正到正常人眼不产生扭曲的程度。2常见的畸变是枕形畸变，桶形畸变和线性畸变。广角镜头的摄像设备拍摄出来的图像经常会有桶形畸变的问题。原因在于广角镜头使用的是凸透镜，初中物理知识告诉我们凸透镜会对光线起汇聚作用，这是光的折
四、标定相机的畸变参数张正友标定法仅仅考虑了畸变模型中影响较大的径向畸变。径向畸变公式（2阶）如下： 其中， 分别为理想的无畸变的归一化的图像坐标、畸变后的归一化图像坐标， 为图像像素点到图像中心点 的距离，即 。 图像坐标和像素坐标的转化关系为: 其中， 为理想的无畸变的像素坐标。由于 接近于 ，则上式近似为: 同理可得畸变后的像素坐标 的表达式为:代入径向畸变公式 (2阶) 则有
转载
2024-10-11 18:14:29
166阅读
一.目的： 为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。这个求解参数（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的
转载
2024-10-21 20:53:43
59阅读
这次我们主要讲解单目帧构造函数中的三个具体的函数UndistortKeyPoints，ComputeImageBounds和AssignFeaturesToGrid。UndistortKeyPoints主要完成的工作是对特征点去畸变,这个函数只是调用了opencv的去畸变函数，比较简单void Frame::UndistortKeyPoints()
{
// Step 1 如果第一个畸变参
转载
2024-05-15 20:19:04
394阅读
1.什么是透视变换透视变换通过投影的方式，把当前图像映射到另外一个平面，就像投影仪一样，如果幕布或者胶带其中任意一个与放映机发出的光纤不是垂直90度角的，那么投影到幕布上的图像就会发生畸变。这种畸变就是透视畸变的一种。透视变换对畸变图像的校正需要取得畸变图像的 一组4个点的坐标， 和 目标图像的一组4个点的坐标， 通过两组坐标点可以计算出透视变换的变换矩阵，之后对整个原始图像执
转载
2024-04-24 12:05:22
216阅读
⚠️这篇是按4.1.0翻译的，你懂得。⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Camera Calibration，目标在本节，我们会学到：由摄像头引起的失真的类型如何找到相机的内在和外在特性如何基于这些属性还原图像基础一些针孔相机会对图像造成严重失真。两种主要的畸变是径向畸变和切向畸变。径向畸变使直线显得弯曲。距离图像中心越远，径向畸变越大。比如，如下的这一张图像，用两条红线标出了国际象棋棋盘边缘。同时
转载
2024-05-22 19:10:01
420阅读
# Python + OpenCV 去除相机畸变
在计算机视觉应用中，镜头畸变是一种常见问题，尤其是广角镜头。而随着 OpenCV 这一强大工具的使用，我们可以有效地修正相机的畸变现象。本文将引导初学者如何使用 Python 和 OpenCV 来实现相机畸变的去除，下面的流程将帮助你更好地理解这个过程。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---:|
| 1 | 摄取
标定板的质量对标定精度影响也是非常大的，我手上有一个陶瓷的Halcon原点标定板，使用Halcon标定效果很好。但由于想转用OpenCV开发，且不想放弃已有的图像数据，因此想将Halcon标定的数据(内参、外参，畸变系数)，转换到OpenCV中。当然，其参数不是一一对应的（也就是说，Halcon中的畸变系数与OpenCV中的畸变系数并不一一对应，按照官方的说法是其求解的畸变参数的形式是不一样的。一
转载
2024-09-02 13:58:48
226阅读
《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
文章目录前言一、立体校正是什么？二、校准步骤1.照片准备2.立体匹配总结 前言 对照片进行光学畸变矫正后，因为是在研究双目视觉，所以就要进行立体矫正了。一、立体校正是什么？ 标定后得到了左右相机的内参数:焦距、主点坐标以及径向畸变和切向畸变，通过相机的内参数和畸变系数可校正左右拍摄图像的畸变，得到对应环境场景正确的图像。同时实验还得到了相机外参，外参用于立体校正，使左右图像处于同一平面内，且
转载
2023-10-05 14:42:54
503阅读
摄像机标定和 3D 重构摄像机标定目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数，对畸变图像进行修复 基础 今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种：径向畸变和切想畸变。如下图所示，用红色直线将棋盘的两个边标注出来，但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。你可以通过访问Distortion
转载
2024-10-08 09:43:55
86阅读
在计算机视觉领域中，畸变校正是一个重要的技术环节。特别是当我们使用摄像头拍摄时，由于镜头特性影响，图像常常会出现形状扭曲或边缘模糊等问题。通过使用OpenCV库，我们可以在Python中方便高效地实现相机去畸变的功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行相机去畸变的步骤和技术要点。
## 背景定位
相机畸变是由于镜头透镜的形状和材料特性引起的。当成像系统面临大视场或透视效果时，畸变变得更加明
一.准则
ContextCapture使用一组取自不同视点的静态数码照片作为输入数据。可以提供各种不同的额外数据：相机属性（焦距、传感器尺寸、主点、镜头失真），照片位置（GPS）、照片旋转（INS）、控制点……不需人工干预，ContexCapture能够在几分钟/小时（取决于输入数据的大小）的时间内输出高分辨率纹理三角网格。输出的3D网格构成了与物体在输入照片充分覆盖部分的准确场景和几何相似。合适
转载
2024-08-01 18:00:45
322阅读
在相机成像的几何描述这篇文章中我们讨论了如何将一个点从世界坐标映射到像素坐标，不过那是比较理想的成像情况。现实世界中的相机在成像时还会受到透镜畸变的影响。需要说明的是，下面的畸变模型都是基于针孔模型(一般的相机)得到的结果。而如果遇到一些特殊的相机，比如说鱼眼相机，它的投影模型会与针孔模型有些不同，它是投影在球面而不是平面上的。这样下面的畸变模型就不管用了。因此对于不同的相机，我们要使用不同的投影
转载
2024-05-30 11:51:37
316阅读
